Các nhân tố tác động đến xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

Trong mối quan hệ giữa ngân hàng và các doanh nghiệp về mặt tài chính tồn tại những điều kiện ràng buộc về các khoản vay để cả hai bên thỏa thuận với nhau. Trong đó, điều kiện đầu tiên mà các ngân hàng thƣơng mại (NHTM) đặt ra đối với các doanh nghiệp đang có nhu cầu về vốn để phát triển kinh doanh là doanh nghiệp đó phải đảm bảo về khả năng thanh toán (KNTT) nợ vay cho ngân hàng trong tƣơng lai. Hay nói cách khác, ngân hàng sẽ chấp nhận cho doanh nghiệp vay nếu đánh giá của ngân hàng cho thấy doanh nghiệp có xác suất vỡ nợ (XSVN) thấp, các điều kiện về tài chính của doanh nghiệp có khả năng chi trả cho khoản vay tại ngân hàng. Ngƣợc lại trong trƣờng hợp nếu XSVN của doanh nghiệp cao, thì việc huy động vốn từ phía ngân hàng của doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn, và gây cản trở cho việc phát triển kinh doanh của doanh nghiệp. Do vậy, việc đánh giá XSVN của doanh nghiệp đứng dƣới góc độ của ngân hàng là hết sức cần thiết.

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN

TP HỒ CHÍ MINH

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG

MÃ SỐ: 52340201

BỘ GIÁO DỤC & ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HỒ CHÍ MINH

CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN

TP HỒ CHÍ MINH

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG

MÃ SỐ: 52340201 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC THS NGUYỄN THỊ NHƯ QUỲNH

TÓM TẮT

Xác suất vỡ nợ là chỉ số định lượng thể hiện khả năng vỡ nợ của một doanh nghiệp Chỉ số này giúp các nhà quản trị doanh nghiệp cũng như các nhà làm chính sách ước lượng được khả năng xảy ra phá sản của doanh nghiệp và có cái nhìn tồng thể để đề ra các phương án kịp thời hạn chế hậu quả Theo đó, việc xem xét các nhân tố tác động đến xác suất vỡ nợ của một doanh nghiệp bất kỳ để đánh giá xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp đó là cần thiết Do đó, khóa luận tốt nghiệp hướng mục tiêu nghiên cứu nhằm xem xét các nhân tố tác động đến xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp Nghiên cứu sử dụng dữ liệu của 47 doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoáng Tp Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2015-2019 Bằng kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng với phương pháp ước lượng OLS, FEM, REM, FGLS Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng thanh toán, khả năng sinh lời, hiệu suất hoạt động có tác động ngược chiều đến xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoáng Tp Hồ Chí Minh và cơ cấu nguồn vốn tác động cùng chiều đến xác suất vỡ nợ của các doanh nghiệp này Từ đó, nghiên cứu đề ra các biện pháp như: tăng cường hoạt kinh doanh, kiểm soát nguồn thu chi, thực hiện tốt nghĩa vụ trả nợ,…đối với các doanh nghiệp ngành BĐS

Từ khóa: Vỡ nợ, xác suất vỡ nợ, doanh nghiệp ngành BĐS, tỷ số tài chính

ABSTRACT

The default probability is a quantitative indicator showing the default ability

of a business This index helps business administrators as well as policymakers to estimate the bankruptcy of enterprises and have a general view to propose timely solutions limit the consequences Accordingly, it is necessary to consider the factors affecting the default probability of any enterprise to evaluate the default probability

of that enterprise Therefore, the graduation thesis aims at research objectives to consider factors affecting the probability of default of enterprises Research using data of 47 real estate companies listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange for the period 2015-2019 By using table data regression technique with estimating methods OLS, FEM, REM, FGLS The research results show that solvency, profitability, and operational performance have a negative impact on the default probability of real estate enterprises listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange and capital structure has a positive impact on the default probability of these businesses Since then, the study proposed measures such as: strengthening business activities, controlling revenue and expenditure, well performing debt repayment obligations, for real estate enterprises

Keywords: default, the default probability, real estate companies, financial ratio

1 Reaser Research

In the financial relationship between banks and enterprises, there exist binding conditions on loans for both parties to agree on In which, the first condition that commercial banks place for enterprises in need of capital for business development

is that they must ensure the solvency of loans to banks in future In other words, the bank will accept loans to businesses if the bank's assessment shows that the business has a low probability of default, the financial conditions of the business can afford the loan at the bank On the contrary, if the probability of default of the enterprise is high, the capital mobilization from the bank of the enterprise will face difficulties, and hinder the business development of the enterprise Therefore, it is very necessary to evaluate the default probability of the business from the bank's perspective

In addition, the assessment of the default probability of the business is also essential that investors need to pay attention to, to well support the investment consideration process for any business and avoid possible risks Even businesses themselves need to estimate the probability of default to avoid them, as well as take timely measures for sudden economic problems

In assessing the default probabilities of businesses across the Vietnamese economy, assessing the default probabilities of businesses in the real estate industry

is considered a priority for commercial banks Due to the characteristics of the real estate industry and businesses in the real estate industry related to financial services and banking operations From the provision of investment capital for real estate businesses to the provision of credit to customers with housing needs and also to small individual investors in the real estate market Therefore, the assessment of the probability of default for real estate companies will be more focused in appraisal

In addition, during the period of the global economic crisis caused by the Covid-19 epidemic, it had a negative impact on all large and small businesses across the Vietnamese economy, thereby having a lot of influence on the default probability of these enterprises Especially, the freezing of the real estate market

affects business operations and capital mobilization from commercial banks of real estate enterprises Most of all, large-scale real estate companies are listed on the Ho Chi Minh City Stock Exchange (HOSE) and the Hanoi Stock Exchange

Through research review of domestic and foreign research topics on the probability of default of enterprises by authors Gordon (1971), Karels và Prakash (1987), Brown et al (1993), Denis (1995), Andrade và Kaplan (1998), Platt (2002), Purnanandam (2005), Ross, Westerfield, Jaffe & Jordan (2008), Nguyen Thi Nga (2018), Vo Minh Long (2020) shows that most studies mention financial stress, bankruptcy, business failure, financial risk, and there is no specific definition of the probability of default In addition, the studies Nguyen Thi Nga (2018), Hay Sinh (2013), Luu Huu Duc, Diem T.T Hai (2017), Vu Thi Loan (2017), Vo Minh Long (2020) mentioned the default probabilities of businesses and real estate companies, but there is no research on the default probability of real estate companies listed on HOSE

In order to perform a detailed assessment of the effectiveness of the default probability of an enterprise, it is necessary to analyze the influence of the factors affecting the default probability of enterprises More specifically, the analysis of the ability to influence factors affecting the default probability of real estate companies listed on HOSE

Therefore, realizing the essentiality of the research problem, the author selected the topic “FACTORS AFFECTING THE DEFAULT PROBABILITY OF ENTERPRISE LISTED ON THE STOCK EXCHANGE OF HO CHI MINH CITY”as the subject for graduation thesis

2 Research objectives

2.1 General research objectives

The general research objective of the topic is to examine the impact of factors

on the default probability of the real estate firms listed on HOSE in the period from

2015 to 2019

2.2 Specific research objectives

To solve the above general research objectives, the topic focuses on solving specific objectives as follows:

 Measuring the default probability of the real estate companies listed on HOSE

Thesis focused research on the subject as follows:

 Probability of default, real estate companies listed on HOSE

 Factors determining impact Jumbo t break the debt of real estate enterprises listed on the HOSE period 2015-2019

4.2 Research scope

Space: Do research towards a certain group of businesses in a specific industry

to make the research more detailed In addition, due to the author's limited access to information that is not publicly available Therefore, the graduate thesis chooses the research scope of 47 real estate companies listed on HOSE

Time: In the period 2015-2019 , this is the time when real estate enterprises face many problems such as legal delays, insolvency due to declining housing demand, difficult difficulties in mobilizing capital, the ability to repay outstanding debts,… This affects the finances of enterprises in this industry a lot, even some businesses facing high risk of bankruptcy Besides, this period follows 2020, a time

of global economic crisis due to epidemics, so the pressure on real estate businesses is not mild Therefore, choosing the period 2015-2019 to do research for the topic will help businesses, banks, and investors have a more overview and detailed view

5 Research Methods

The thesis uses qualitative research methods combined with quantitative In particular, qualitative methodology was conducted through survey research strategy prior to the proposed research model and sign appropriate expectations for sales nghiệ p real estate listing at HOSE Quantitative methods are performed through data regression through OLS, FEM , REM methods In the case of defect models such as variable variance and autocorrelation, the study used FGLS estimation method for reference

6 Research implications

6.1 Contribute theoretically

Review previous studies to clearly reinforce the default probability concept Together, the integrated study of the factors that determine the impact to Jumbo t break the debt of enterprises real estate sector in general and determine Jumbo t break the debt of enterprises real estate listing at HOSE particular

6.2 Contribution in practice

Themes provide empirical evidence about the estimated ability of default of the corporate real estate sector listed on the HOSE and factors affecting the determination Jumbo t break the debt of enterprises in the period đoạ n 2015-2019

To thereby helping administrators to businesses, investors may look to identify effective Jumbo t break debt of corporate real estate listing at HOSE period đoạ n 2015-2019 and consider making Reasonable investment decisions for businesses in this industry As well as supporting businesses in the real estate industry listed on HOSE in proposing measures to minimize the default probability of of that business

7 Research structure

Besides the introduction, ending thesis now be implemented by the method of quantitative research is essential Therefore, the study includes 5 specific chapters:

 Chapter 1 Introduce

 Chapter 2 Theoretical basis & research overview

 Chapter 3 Research Methods

 Chapter 4 Research results

 Chapter 5 Conclude

LỜI CAM ĐOAN

Người viết cam đoan rằng, đây là công trình nghiên cứu của bản thân với sự

hỗ trợ và hướng dẫn của Giảng viên là ThS Nguyễn Thị Như Quỳnh – Khoa Tài chính Ngân hàng Nội dung của khóa luận này là kết quả của quá trình nghiên cứu, trong đó không có nội dung đã được công bố trước đây hoặc các nội dung do người khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn được dẫn nguồn đầy đủ trong khóa luận Người viết cam kết chịu trách nhiệm nếu phát hiện có gian lận nào về khóa luận trước Hội đồng

TP HCM, ngày 22 tháng 01 năm 2021

Người viết

Võ Thị Cẩm Nguyên

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên người viết chân thành cảm ơn đến Giảng viên hướng dẫn là ThS Nguyễn Thị Như Quỳnh Cảm ơn Cô vì những kiến thức cũng như sự hỗ trợ nhiệt tình của cô trong suốt thời gian thực hiện khóa luận này Bên cạnh đó, người viết cũng cảm ơn đến Quý Thầy Cô giáo Trường Đại học Ngân Hàng nói chung và Quý Thầy Cô Khoa Tài chính – Ngân hàng nói riêng, chính sự giảng dạy tâm huyết của mình đối với sinh viên đã giúp người viết trang bị được nền tảng kiến thức vững chắc, và hỗ trợ cho quá trình thực hiện khóa luận này

Cuối cùng, người viết cũng xin cảm ơn gia đình, người thân và những người bạn đã luôn ủng hộ và tạo điều kiện mọi mặt đã giúp người viết hoàn thành khóa luận này

Xin chân thành cảm ơn!

Trân trọng

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT i

DANH MỤC BẢNG ii

DANH MỤC HÌNH ii

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1

1.1 LÝ DO NGHIÊN CỨU 1

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 3

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát 3

1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể 3

1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 3

1.4 PHẠM VI VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU 4

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 4

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 4

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 4

1.6 Ý NGHĨA NGHIÊN CỨU 5

1.6.1 Đóng góp về mặt lý luận 5

1.6.2 Đóng góp về mặt thực tiễn 5

1.7 Kết cấu nghiên cứu 5

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT & TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 6

2.1 TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ VỀ XÁC SUẤT VỠ NỢ DOANH NGHIỆP 6

2.1.1 Khái niệm về thuật ngữ vỡ nợ (Default) 6

2.1.2 Đo lường xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp 9

2.2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN VIỆC ƯỚC LƯỢNG XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP 12

2.2.1 Nghiên cứu nước ngoài 12

2.2.2 Nghiên cứu trong nước 14

2.3 CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP BĐS 18

2.3.1 Khả năng thanh toán 19

2.3.2 Khả năng sinh lời 20

2.3.3 Hiệu suất hoạt động 20

2.3.4 Cơ cấu nguồn vốn 21

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 23

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 24

3.1 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 24

3.2 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 27

3.3 CÁC BIẾN TRONG MÔ HÌNH & DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 28

3.3.1 Các biến trong mô hình nghiên cứu 28

3.3.2 Giả thuyết nghiên cứu 33

3.3.3 Dữ liệu nghiên cứu 34

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 35

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 36

4.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ 36

4.1.1 Thống kê mô tả 36

4.1.2 Phân tích tương quan 37

4.1.3 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến 40

4.2 KẾT QUẢ HỒI QUY 41

4.2.1 Kết quả hồi quy theo mô hình OLS, FEM, REM 41

4.2.2 Các kiểm định lựa chọn mô hình 42

4.2.2.1 Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp giữa FEM & REM 42

4.2.2.2 Kiểm định các khuyết tật trong mô hình FEM 43

4.2.3 Kết quả hồi quy theo mô hình FGLS 44

4.3 TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 45

4.4 PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP BĐS NIÊM YẾT TRÊN HOSE 45

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 49

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 50

5.1 KẾT LUẬN 50

5.2 MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ 50

5.3 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 53

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5 54

TÀI LIỆU THAM KHẢO 55

PHỤ LỤC 59

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

BCTC Báo cáo tài chính

HS.KNTTHH Hệ số khả năng thanh toán hiện hành

HS.KNTTN Hệ số khả năng thanh toán nhanh

HS.KNTTTQ Hệ số khả năng thanh toán tổng quát

HS.KNSL/TTS Hệ số khả năng sinh lời trên tổng tài sản

HS.TN/NVCSH Hệ số tổng nợ trên nguồn vốn chủ sở hữu

HS.VQTK Hệ số vòng quay tồn kho

HS.VQTTS Hệ số vòng quay tổng tài sản

HS.VQKPT Hệ số vòng quay khoản phải thu

KNSL Khả năng sinh lời

KNTT Khả năng thanh toán

NHTM Ngân hàng thương mại

DANH MỤC BẢNG

Bảng 3 1: Các biến trong mô hình nghiên cứu của khóa luận tốt nghiệp 27

Bảng 3 2: Giả thuyết nghiên cứu 33

Bảng 4 1: Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu 36

Bảng 4 2: Ma trận tương quan giữa các biến có trong mô hình nghiên cứu 37

Bảng 4 3: Hệ số phóng đại VIF của các biến 38

Bảng 4 4: Ma trận tương quan giữa các biến có trong mô hình nghiên cứu 39

Bảng 4 5: Hệ số phóng đại VIF của các biến 40

Bảng 4 6: Kết quả hồi quy theo mô hình OLS, FEM, REM 41

Bảng 4 7: Kiểm định Hausman lựa chọn mô hình FEM & REM 42

Bảng 4 8: Kiểm định Modified Wald_Phương sai thay đổi 43

Bảng 4 9: Kiểm định Wooldridge test_Hiện tượng tự tương quan 43

Bảng 4 10: Kết quả hồi quy theo mô hình FGLS 44

Bảng 4 11: Tóm tắt kết quả nghiên cứu 45

DANH MỤC HÌNH Hình 1: Quy trình chi tiết các bước thực hiện nghiên cứu 27

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU

1.1 LÝ DO NGHIÊN CỨU

Trong mối quan hệ giữa ngân hàng và các doanh nghiệp về mặt tài chính tồn tại những điều kiện ràng buộc về các khoản vay để cả hai bên thỏa thuận với nhau Trong đó, điều kiện đầu tiên mà các ngân hàng thương mại (NHTM) đặt ra đối với các doanh nghiệp đang có nhu cầu về vốn để phát triển kinh doanh là doanh nghiệp

đó phải đảm bảo về khả năng thanh toán (KNTT) nợ vay cho ngân hàng trong tương lai Hay nói cách khác, ngân hàng sẽ chấp nhận cho doanh nghiệp vay nếu đánh giá của ngân hàng cho thấy doanh nghiệp có xác suất vỡ nợ (XSVN) thấp, các điều kiện

về tài chính của doanh nghiệp có khả năng chi trả cho khoản vay tại ngân hàng Ngược lại trong trường hợp nếu XSVN của doanh nghiệp cao, thì việc huy động vốn từ phía ngân hàng của doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn, và gây cản trở cho việc phát triển kinh doanh của doanh nghiệp Do vậy, việc đánh giá XSVN của doanh nghiệp đứng dưới góc độ của ngân hàng là hết sức cần thiết

Ngoài ra việc đánh giá XSVN của doanh nghiệp cũng là điều thiết yếu mà các nhà đầu tư cần quan tâm, để hỗ trợ tốt cho quá trình cân nhắc đầu tư đối với một doanh nghiệp bất kỳ để tránh những rủi ro không hay có thể xảy ra Ngay cả chính doanh nghiệp cũng cần ước lượng XSVN để phòng tránh, cũng như có những biện pháp kịp thời cho các vấn đề kinh tế đột biến xảy ra

Trong việc đánh giá XSVN của các doanh nghiệp trên toàn nền kinh tế Việt Nam, thì việc đánh giá XSVN các doanh nghiệp trong ngành bất động sản (BĐS) được xem là ưu tiên hơn đối với các NHTM Do đặc điểm ngành BĐS và các doanh nghiệp trong ngành BĐS có mối liên quan đến dịch vụ tài chính và hoạt động kinh doanh của ngân hàng Từ việc cấp nguồn vốn đầu tư cho các doanh nghiệp BĐS đến việc cấp tín dụng cho các khách hàng có nhu cầu về nhà ở và cả các nhà đầu tư cá nhân nhỏ lẻ trên thị trường BĐS Vậy nên việc đánh giá XSVN đối với các doanh nghiệp ngành BĐS sẽ được chú trọng hơn trong công tác thẩm định

Bên cạnh đó, trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế toàn cầu do dịch bệnh Covid-19 gây nên, đã ảnh hưởng tiêu cực đến tất cả các doanh nghiệp lớn nhỏ trên toàn nền kinh tế của Việt Nam, từ đó chịu không ít làm ảnh hưởng đến XSVN của các doanh nghiệp này Đặc biệt kể đến việc đóng băng của thị trường BĐS làm ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh và huy động vốn từ các NHTM của các doanh nghiệp ngành BĐS Hơn hết là các doanh nghiệp BĐS có quy mô lớn được niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội

Liên quan đến chủ đề này, nghiên cứu trong và ngoài nước Gordon (1971), Karels và Prakash (1987), Brown et al (1993), Denis (1995), Andrade và Kaplan (1998), Platt (2002), Purnanandam (2005), Ross, Westerfield, Jaffe & Jordan (2008), Nguyễn Thị Nga (2018), Võ Minh Long (2020) nêu lên các khái niệm căng thẳng tài chính, phá sản, kinh doanh thất bại, rủi ro tài chính,… và chưa có một định nghĩa nào cụ thể về xác suất vỡ nợ Bên cạnh đó, các nghiên cứu Nguyễn Thị Nga (2018), Hay Sinh (2013), Luu Huu Duc, Diem T.T Hai (2017), Vu Thi Loan (2017),

Võ Minh Long (2020) đề cập đến rủi ro tài chính, rủi ro phá sản của các doanh nghiệp, doanh nghiệp ngành BĐS nhưng chưa có một nghiên cứu nào đề cập đến XSVN cụ thể riêng cho nhóm các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE Cùng đó, để thực hiện đánh giá hiệu quả về XSVN của một doanh nghiệp một cách chi tiết thì việc phân tích khả năng ảnh hưởng của các nhân tố tác động đến XSVN của các doanh nghiệp là điều cần thiết Cụ thể hơn là phân tích khả năng ảnh hưởng các nhân tố tác động đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE

Vậy nên, nhận thấy được tính thiết yếu của vấn đề nghiên cứu, tác giả lựa

chọn đề tài “CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA

DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DICH CHỨNG KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH” làm đề tài cho khóa

luận tốt nghiệp

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của đề tài là xem xét tác động của các nhân tố đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE trong giai đoạn

từ năm 2015 đến năm 2019

1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu tổng quát trên, đề tài tập trung giải quyết các mục tiêu cụ thể như sau:

 Đo lường XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2015-2019

 Xem xét các nhân tố tác động đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE

 Đo lường mức độ và chiều hướng tác động của các nhân tố đến XSVN đối với các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE

 Đề xuất khuyến nghị nhằm giúp các doanh nghiệp giảm thiểu XSVN của các doanh nghiệp này

1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Từ các mục tiêu nghiên cứu cụ thể trên, đề tài tiến đến thực hiện giải quyết các câu hỏi nghiên cứu sau đây:

 XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE được đo lường như thế nào?

 Những nhân tố nào tác động đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE giai đoạn 2015-2019?

 Các nhân tố tác động như thế nào đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE giai đoạn 2015-2019?

 Những khuyến nghị được đề xuất cho các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE, các ngân hàng, các nhà đầu tư như thế nào?

1.4 PHẠM VI VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu

Khóa luận tập trung nghiên cứu về các đối tượng như sau:

 XSVN, các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE

 Các nhân tố tác động đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE giai đoạn 2015-2019

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu

Không gian: Do nghiên cứu hướng đến một nhóm doanh nghiệp nhất định trong lĩnh vực ngành nghề cụ thể để bài nghiên cứu được chi tiết hơn Ngoài ra, do hạn chế về điều kiện tiếp cận với các thông tin không được công bố ra công chúng của tác giả Vậy nên, khóa luận tốt nghiệp lựa chọn phạm vi nghiên cứu là 47 doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE

Thời gian: Trong giai đoạn 2015-2019, đây là khoảng thời gian các doanh nghiệp ngành BĐS đối mặt với nhiều vấn đề như: trì hoãn trong pháp lý, mất KNTT

do nhu cầu về nhà ở giảm sụt, khó khăn trong việc huy động vốn, khả năng hoàn trả các khoản nợ còn tồn động,… Điều này ảnh hướng đến tài chính của các doanh nghiệp ngành này rất nhiều, thậm chí có những doanh nghiệp đứng trước nguy cơ phá sản cao Bên cạnh đó, giai đoạn này tiếp nối năm 2020, khoảng thời gian khủng hoảng kinh tế toàn cầu do dịch bệnh, nên các sức ép đến với các doanh nghiệp ngành BĐS là không hề nhẹ Do vậy, việc chọn khoảng thời gian 2015-2019 đề làm nghiên cứu cho đề tài sẽ giúp các doanh nghiệp, ngân hàng, các nhà đầu tư có cái nhìn tổng quan và chi tiết hơn

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính kết hợp định lượng Trong

đó, phương pháp định tính được tiến hành thông qua việc khảo lược các nghiên cứu trước để đề xuất mô hình nghiên cứu và kỳ vọng dấu phù hợp cho các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE Phương pháp định lượng được thực hiện thông qua hồi quy dữ liệu qua các phương pháp OLS, FEM, REM Trong trường hợp các

mô hình xảy ra khuyết tật như hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng FGLS để khảo phụ

1.6 Ý NGHĨA NGHIÊN CỨU

1.6.1 Đóng góp về mặt lý luận

Khảo lược các nghiên cứu trước để cũng cố thêm về khái niêm XSVN một cách rõ ràng Cùng đó, nghiên cứu tổng hợp các nhân tố tác động đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS nói chung và XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE nói riêng

1.6.2 Đóng góp về mặt thực tiễn

Đề tài cung cấp bằng chứng thực nghiệm về ước lượng khả năng vỡ nợ của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE và nhân tố ảnh hưởng đến XSVN của các doanh nghiệp này trong giai đoạn 2015-2019 Để từ đó giúp cho các nhà quản trị doanh nghiệp, các nhà đầu tư có cái nhìn hiệu quả về XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE giai đoạn 2015-2019 và xem xét đưa ra các quyết định đầu tư hợp lý đối với doanh nghiệp ngành này Cũng như hỗ trợ các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE trong việc đề ra các biện pháp nhằm giảm thiểu xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp đó

1.7 Kết cấu nghiên cứu

Ngoài phần mở đầu, kết thúc khóa luận tốt nghiệp được thực hiện theo phương pháp nghiên cứu định lượng là chủ yếu Do vậy, nghiên cứu gồm 5 chương cụ thể:

 Chương 1 Giới thiệu

 Chương 2 Cơ sở lý thuyết & tổng quan nghiên cứu

 Chương 3 Phương pháp nghiên cứu

 Chương 4 Kết quả nghiên cứu

 Chương 5 Kết luận

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT & TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Trong chương 2, khóa luận tập trung phân tích cơ sở lý thuyết liên quan đến các khái niệm vỡ nợ, XSVN, các nhân tố tác động đến XSVN của các doanh nghiệp ngành này Dựa trên tổng quan các nghiên cứu liên quan đến XSVN và các nhân tố tác động đến XSVN của các doanh nghiệp

2.1 TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ VỀ XÁC SUẤT VỠ NỢ DOANH NGHIỆP

2.1.1 Khái niệm về thuật ngữ vỡ nợ (Default)

Cho đến nay, khái niệm thuật ngữ vỡ nợ (Default) vẫn chưa được các nghiên cứu đồng nhất Vì vậy, để làm rõ định nghĩa này nghiên cứu hướng đến các khái niệm tương tự và có liên quan: khó khăn tài chính (Financial Distress), rủi ro tài chính (Financial Risk), kinh doanh thất bại (Business failure), phá sản (Bankruptcy),…

Khó khăn tài chính (Financial Distress)

Theo định nghĩa của William H Beaver (1966) khó khăn tài chính là khi công

ty thất bại trong việc trang trải các nghĩa vụ tài chính như các khoản nợ, chi trả cổ tức ưu tiên Sự kiện khó khăn tài chính có thể là phá sản, vỡ nợ trái phiếu, tài khoản ngân hàng thấu chi hoặc không trả cổ tức bằng phiếu ưu đãi

M J Gordon (1971) đã định nghĩa khó khăn tài chính công ty là vấn đề trước khi sự kiện vỡ nợ và tái cấu trúc công ty xảy ra Một doanh nghiệp gặp phải tình huống này là khi thu nhập của doanh nghiệp đó giảm và nợ của doanh nghiệp đó vượt quá giá trị tài sản

Chan K and N Chen (1991) đã định nghĩa các công ty gặp khó khăn về tài chính là những công ty đã bị mất giá trị trường làm hoạt động kém hiệu quả, họ là những nhà sản xuất kém hiệu quả và họ có khả năng có công suất lớn tài chính và các vấn đề về tiền dòng, giá cả đều có xu hướng nhạy cảm hơn với những thay đổi của nền kinh tế, và chúng tôi ít có khả năng tồn tại trong điều kiện kinh tế bất lợi Nghiên cứu của A Purnanandam (2004) cho rằng khó khăn tài chính như một trạng thái vừa phải giữa có khả năng thanh toán và mất khả năng thanh toán Một

công ty rơi vào tình trạng khó khăn tài chính khi không có khả năng thanh toán trả lãi hoặc vi phạm các giao ước nợ Hay nói cách khác, công ty đó sẽ thay đổi từ có khả năng thanh toán sang mất khả năng thanh toán khi giá trị cuối cùng của tài sản công ty trở nên nhỏ hơn giá trị khoản nợ tới hạn

Khó khăn tài chính là tình huống mà dòng tiền hoạt động của công ty không đủ

để đáp ứng các nghĩa vụ hiện tại (chẳng hạn như tín dụng thương mại hoặc chi phí lãi vay) và công ty buộc phải thực hiện hành động khắc phục Khó khăn tài chính có thể khiến một công ty vỡ nợ trong một hợp đồng và nó có thể liên quan đến việc cơ cấu lại tài chính giữa công ty đó, các chủ nợ và các nhà đầu tư cổ phần của nó Thông thường, công ty buộc phải thực hiện các hành động mà công ty sẽ không thực hiện nếu có đủ dòng tiền theo Ross, Westerfield, Jaffe & Jordan (2008)

Rủi ro tài chính (Financial Risk)

Theo nghiên cứu của Võ Minh Long (2020) rủi ro tài chính là những rủi ro phát sinh trong quá trình hoạt động của doanh nghiệp, làm ảnh hưởng đến tình hình tài chính, khả năng sinh lời của doanh nghiệp và nặng nề nhất là mất khả năng thanh toán các khoản nợ dẫn đến phá sản doanh nghiệp

Rủi ro tài chính theo Amalendu Bhunia, Somnath Mukhuti (2012) là khả năng xảy ra những tổn thất gắn liền với hoạt động tài chính và thường bắt nguồn từ việc thực hiện các giao dịch liên quan trực tiếp đến hoạt động tài chính như: mua bán, đầu tư, vay nợ và một số hoạt động kinh doanh khác

Vũ Thị Hậu (2013) rủi ro tài chính là nguy cơ mất khả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn do doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính - sử dụng nguồn vốn vay trong hoạt động kinh doanh

Kinh doanh thất bại (Business failure)

Theo nghiên cứu của Gordon V Karels và Arun J Prakash (1987) đã đề cập đến một loạt các định nghĩa để giải thích cho thuật ngữ kinh doanh thất bại Kinh doanh thất bại này bao gồm giá trị ròng âm, không thanh toán cho các chủ nợ, trái phiếu vỡ nợ, không có khả năng thanh toán các khoản nợ

P J Fitzpatrick (1932) đưa ra năm giai đoạn dẫn đến thất bại kinh doanh bao gồm: Bất thường tài chính là khi cấp quản lý nhận thấy được tình trạng khó khăn của công ty Mất khả năng tài chính xảy ra khi công ty không có được các khoản tiền cần thiết để đáp ứng các nghĩa vụ của mình Mất khả năng thanh toán toàn bộ xảy ra khi nợ phải trả vượt quá tài sản ngắn hạn và dài hạn của công ty Cuối cùng, xác nhận mất khả năng thanh toán xảy ra ở bước pháp lý được tiến hành để bảo vệ các chủ nợ hoặc thanh lý công ty

Các định nghĩa khác:

Theo Mark C Freeman, Paul R Cox, Brian Wright (2006) rủi ro vỡ nợ tín dụng đề cập đến rủi ro mà người đi vay sẽ không trả được nợ đối với bất kỳ loại nợ nào do không thực hiện các khoản thanh toán bắt buộc Rủi ro chủ yếu là của người cho vay và bao gồm mất gốc và lãi, gián đoạn dòng tiền và tăng chi phí thu nợ Rủi

ro vỡ nợ tín dụng góp phần ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động của công ty

Theo Hiệp ước Basel II về giám sát ngân hàng khái niệm vỡ nợ được hiểu theo

ý nghĩa thời gian là khi cá nhân, doanh nghiệp, người đi vay không thanh toán các khoản nợ trong vòng 90 ngày cho chủ nợ thì xem là vỡ nợ

Theo nguồn thông tin tìm kiếm được tại kiến thức tài chính ngân hàng, bài viết cho thấy có nhiều trường hợp của vỡ nợ, cụ thể cho các trường hợp như sau:

 Vỡ nợ đơn thuần có nghĩa là không trả nợ vĩnh viễn

 Chậm trễ trả nợ không giống như vỡ nợ đơn thuần tức là khả năng không thể đáp ứng nghĩa vụ trả nợ, Sự chậm trễ này có thể được giải quyết trong thời gian ngắn

 Tái cấu trúc, nếu bắt nguồn từ sự mất khả năng trả nợ trừ khi câu trúc nợ thay đổi, rất giống với vỡ nợ

 Phá sản, thanh lý công ty là trường hợp vỡ nợ có sự can thiệp của tòa án về việc quyết định sự chấm dứt hoạt động của các doanh nghiệp vỡ nợ

Theo định nghĩa bằng tiếng việt tại trang thông tin điện tử về kiến thức kinh doanh – tài chính saga “Vỡ nợ là tình trạng tài chính của một người hay một thực thể kinh doanh gặp phải khi tài sản của họ không còn đủ để đáp ứng các nghĩa vụ phải trả hoặc không có khả năng trả các khoản nợ đến hạn Tình trạng Vỡ nợ

thường dẫn đến kết quả là Phá sản hợp pháp.”

Như vậy,

Từ các định nghĩa trên, khái niệm vỡ nợ có thể hiểu là hiện tượng của một doanh nghiệp đang trong tình trạng rất khó khăn về tài chính, các khoản tiền, tài sản của công ty không đủ để thanh toán cho các khoản nợ phải trả cho chủ nợ, ngân hàng, đối tác bắt nguồn từ việc kinh doanh thất bại Điều này có thể dẫn đến việc tái cấu trúc công ty, nhượng quyền, thâu tóm và thông thường sẽ dẫn đến kết quả phá

sản của doanh nghiệp đó

2.1.2 Đo lường xác suất vỡ nợ của doanh nghiệp

Từ khái niệm về thuật ngữ vỡ nợ là hiện tượng của một doanh nghiệp được nêu lên ở mục 2.1.1, ta có thể hiểu xác suất vỡ nợ là chỉ số định lượng khả năng vỡ

nợ của doanh nghiệp, đối tượng đi vay biểu hiện những rủi ro tổng thể liên quan đến

tổ chức ngân hàng, với tổ chức tín dụng được phân tích Chỉ số này sẽ giúp các nhà kinh tế có cái nhìn tồng thể về các rủi ro vỡ nợ và có các phương án kịp thời hạn chế hiện tượng vỡ nợ xảy ra

Để xác định XSVN của doanh nghiệp nào đó, các nhà phân tích thường có rất nhiều cách để sử dụng đánh giá khả năng vỡ nợ Theo một số nghiên cứu thực hiện

đã liệt kê và phân tích phương pháp xác định XSVN cũng như các các khái niệm liên quan cụ thể như sau:

Nghiên cứu của Nguyễn Thị Nga (2018) có đề cập đến các cách đề phân tích rủi ro phá sản như: công cụ so sánh, chỉ số truyền thống, chỉ số zscore, kỹ thuật thống kê, chỉ số tài chính, phòng vấn chuyên gia

Nghiên cứu của Hay Sinh (2013), phân tích các ưu và nhược điểm của các phương pháp xác định xác suất phá sản được sử dụng nhiều trên thế giới: Xác định xác suất phá sản dựa trên xếp hạng trái phiếu, xác định xác suất phá sản dựa trên giá trái phiếu, xác định xác suất phá sản dựa trên mô hình ZETA – mô hình rủi ro tín dụng, xác định xác suất phá sản dựa trên xếp hạng tín dụng trên hệ thống nội bộ ngân hàng, xác định xác suất phá sản dựa trên mô hình Z- score,… Theo đó nghiên cứu của Hay Sinh (2013) cũng đã lựa chọn hai phương pháp là mô hình Z- score và xếp hạng tín dụng trên hệ thống nội bộ ngân hàng để thực hiện phân tích xác suất phá sản của Công ty cổ phần Công nghiệp Cao su Miền Nam (CASUMINA – Mã CSM)

Từ các nghiên cứu trên có thể nhận thấy đề xác định XSVN có nhiều cách thực hiện Tuy nhiên trong nghiên cứu, tác giả lựa chọn phương pháp chỉ số Z-scoze để thực hiện đề tài nghiên cứu Vì đặc trưng phương pháp này dễ sử dụng và có tính chính xác khá cao theo như các nghiên cứu Nguyễn Thị Nga (2018) và của Hay Sinh (2013) đã đề cập Cùng đó, đã có những nghiên cứu sử dụng chỉ số Z-score để thực hiện đánh giá XSVN có thể kể đến Siew Bee Thai, Han Hwa Goh, Boon HengTeh (2014), Suzanne K Hayes, Kay A Hodge, Larry W Hughes (2010), Jacob Muvingi1, Dingilizwe Nkomo2, Peter Mazuruse3 and Patricia Mapungwana (2015), Diep Thanh Tung và Vo Thi Hoang Phung (2019) , Hoàng Thị Hồng Vân (2020)

Mô hình ước lượng xác suất vỡ nợ Z-score

Mô hình dự báo xác suất phá sản Z - score được giáo sư người Mỹ Edward I Altman, trường kinh doanh Leonard N Stern, thuộc trường Đại học New York phát triển vào năm 1968 Mô hình này được đánh giá là dự báo được một cách tương đối

chính xác các công ty sẽ bị phá sản trong vòng 2 năm thông qua việc xem xét đến giá trị Z - score Có nhiều công thức Z - score được phát triển sau đó và dành cho các nhóm doanh nghiệp khác nhau từ chưa cổ phần hóa đến đã cổ phần hóa Theo nghiên cứu của Hoàng Thị Hồng Vân (2020): Mô hình Z-score của Altman (2000)

có thể được áp dụng cho nền kinh tế hiện đại để dự đoán một, hai thậm chí ba năm trước khi doanh nghiệp phá sản nhờ tính đơn giản và độ chính xác khá cao Mô hình này được mở rộng hơn cho các doanh nghiệp quy mô lớn và nhiều ngành nghề chứ không chỉ là các doanh nghiệp sản xuất quy mô nhỏ như trong mô hình gốc năm

1968 Các chỉ tiêu sử dụng trong công thức tính toán đều dễ dàng thu thập được trên báo cáo tài chính của doanh nghiệp và thông tin công bố rộng rãi ra công chúng Altman (2000) thực hiện nghiên cứu tại Trung Quốc cũng cho kết quả dự báo khá cao, xấp xỉ 80% Theo đó, Z - score của Altman (2000) dành cho các doanh nghiệp

đã cổ phần hóa là chỉ số kết hợp 5 tỉ số tài chính khác nhau với các trọng số khác nhau dựa trên phân tích biệt số bội MDA Công thức Z - score như sau:

Trong đó:

: Hệ số điểm Z ước lượng xác suất vỡ nợ của Edward I Altman

: Được xác định với công thức

: Được xác định với công thức

: Được xác định với công thức

: Được xác định với công thức

: Được xác định với công thức

Chỉ số Z sau khi tính toán được phân loại theo 3 nhóm thể hiện từng mức độ XSVN của doanh nghiệp cụ thể như sau:

 Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, XSVN của doanh nghiệp thấp, chưa có nguy cơ phá sản

 1,8 < Z < 2,99 : Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, XSVN nằm ở mức trung bình, có thể có nguy cơ phá sản

 Z < 1,8 : Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có XSVN cao, có nguy cơ dẫn đến phá sản

Dựa trên ý nghĩa giá trị của chỉ số Z thể hiện XSVN của các doanh nghiệp cho thấy chỉ số Z càng cao thì XSVN của doanh nghiệp này càng thấp và ngược lại Vậy nên, trong trường hợp nhân tố tác động ngược chiều với XSVN của các doanh nghiệp bất kì sẽ có tác động cùng chiều với chỉ số Z thể hiện XSVN của các doanh nghiệp này

2.2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN VIỆC ƯỚC LƯỢNG XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP

2.2.1 Nghiên cứu nước ngoài

Bài nghiên cứu của nhóm tác giả Ben Chin-Fook Yap, Mohd Haniff Mohd Helmi, Shanmugam Munuswamy, and Jin-Rui Yap (2011) về vấn đề dự đoán sự thất bại của công ty Malaysia bằng các tỷ lệ tài chính được thực hiện trên 64 công ty niêm yết trong khoảng thời gian 10 năm Cụ thể: 10 công ty thất bại và 10 công ty không thất bại trong lĩnh vực tiêu dùng; 22 công ty thất bại và 22 công ty không thất bại trong lĩnh vực sản phẩm công nghiệp Nghiên cứu đã sử dụng các tỷ số tài chính: Tỷ lệ vốn lưu động, Dòng tiền trên tổng nợ, Tổng nợ trên Tổng tài sản, Vốn lưu động trên Tổng tài sản, Thu nhập ròng trên Tổng tài sản, Khoảng thời gian không có tín dụng, Sản phẩm tiêu dùng và công nghiệp Mục tiêu của nghiên cứu nhằm kiểm tra xem các tỷ số tài chính được sử dụng độc lập với nhau hay không và

có hiệu quả trong việc phân loại các công ty thất bại và không thất bại ở Malaysia trong khoảng thời gian trước đó và trong một môi trường kinh tế khác nhau Kết quả nghiên cứu cho thấy Dòng tiền trên Tổng nợ phân loại chính xác các công ty thất bại từ 81 %% đến 94% cho cả phân tích và mẫu giữ lại của cả bốn năm trước thất bại thực tế

Nghiên cứu Siew Bee Thai, Han Hwa Goh, Boon Heng Teh (2014) sử dụng Phân tích phân biệt đối xử như một phương pháp luận quan trọng để dự đoán tình

trạng kiệt quệ tài chính của các công ty trong Mã Lai 30 công ty trong đó có 15 công ty gặp khó khăn tài chính và 15 công ty không gặp khó khăn khác công ty đã được phân tích Báo cáo tài chính của mỗi công ty được thu thập 5 năm trước khi được phân loại là PN17 ở Bursa Malaysia Năm tỷ số tài chính tồn tại trong mô hình Altman Z-score là được tính toán và thử nghiệm với Phân tích phân biệt Do đó, vốn lưu động trên tổng tài sản là quan trọng nhất biến phân biệt giữa các công ty PN17 và không phải PN17 Bên cạnh đó, MDA đã đạt được tỷ lệ chính xác 76,7%

để dự đoán các công ty gặp khó khăn tài chính ở Malaysia

Nghiên cứu của Jacob Muvingi, Dingilizwe Nkomo, Peter Mazuruse and Patricia Mapungwana (2015) đã kiểm tra hiệu suất của hai mô hình dự báo phá sản, dựa trên tỷ lệ kế toán (Z-Score) và mô hình dựa trên thị trường (khoảng cách KMV

để mặc định) Mô hình Z-Score được phát triển có hai biến, giá trị thị trường đối với

nợ dài hạn và EBIT đối với hiện tại nợ phải trả và mô tả độc đáo môi trường doanh nghiệp của Zimbabwe Nghiên cứu kết luận rằng mô hình kế toán (Z-Score) có sức mạnh dự đoán phá sản vượt trội Mô hình đạt tỷ lệ chính xác 0,959 so với mô hình dựa trên thị trường 0,509 Các công ty phá sản trong thời gian này có dấu hiệu tài chính kém hiệu suất trong những năm trước

Sanobar Anjum (2012) nghiên cứu này tóm tắt các nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực dự đoán phá sản vàcung cấp so sánh các mô hình khác nhau thường được sử dụng Các nghiên cứu cho thấy rằng các thông tin tài chính khác nhau có thể hữu ích trong việc dự đoán thất bại trong kinh doanh.Một chủ đề chung xuyên suốt là không có sự đồng thuận về việcbiến nào hiệu quả nhất trong việc dự đoán phá sản và khoảng thời gian trước khisự thất bại Hầu hết các nghiên cứu phá sản đã

sử dụng nhiều phân tích phân biệt đối xử (MDA)các kỹ thuật thống kê để phát triển các mô hình và bao gồm các công ty lớn và nhỏ, cũng nhưcông ty tư nhân và công

ty cổ phần Mô hình của Tiến sĩ Altman đã được nghiên cứu kỹ lưỡng và nhiềucác nghiên cứu tiên phong đã được thực hiện dưới thước đo điểm số z của ông Những thay đổi quan trọng được thực hiệntrên phương trình Altman đã cải thiện khả năng

dự đoán về sự phá sản Chương bắt đầu với lời giải thích về sự phá sản của Doanh

nghiệp hoặc ý nghĩa của việc doanh nghiệp trở thànhphá sản Sau cuộc thảo luận này là các loại mô hình dự báo phá sảnnhư áp dụng trong các kịch bản kinh tế ngày nay Chủ yếu có năm loại khác nhaumô hình dự báo phá sản Phân tích đa phân biệt

là mấu chốt của bài báo nghiên cứu này.Mô hình của Tiến sĩ Altman được thảo luận chi tiết mô tả những thay đổi xảy ra đối với phương trìnhđể đạt được một mô hình

dự đoán hoàn hảo

2.2.2 Nghiên cứu trong nước

Nghiên cứu Trịnh Thị Phan Lan (2013) tập trung nghiên cứu về đòn bầy tài chính (ĐBTC) và những tác động của việc sử dụng ĐBTC lên kết quả kinh doanh của các doanh nghiệp xây dựng – bất động sản Trong nghiên cứu trình bày về khái niệm ĐBTC là việc sử dụng nguồn vốn vào đầu tư và kinh doanh Bên cạnh đó, nghiên cứu đi sâu vào phân tích cơ cấu nguồn vốn (CCNV) của các doanh nghiệp xây dựng – bất động sản với các hệ số: Hệ số nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu, hệ số

nợ ngắn hạn trên tổng vốn, hệ số tổng nợ trên tổng tài sản, Theo đó nghiên cứu cũng phân tích hiệu quả của việc sử dụng ĐBTC trong kinh doanh với các thước đo

về doanh thu, lợi nhuận, KNTT và khả năng sinh lời (KNNSL) của các doanh nghiệp này Kết quả cho thấy các doanh nghiệp xây dựng – bất động sản có hiện tượng sử dụng ĐBTC khá cao và cao nhất so các nhóm các ngành khác trong năm

2011 Tuy nhiên, doanh thu, lợi nhuận, KNTT và KNNSL của các doanh nghiệp không có sự phát triển mạnh mẽ mà chỉ giữ mức trung bình Ngoài ra, bài viết nhấn mạnh việc dùng ĐBTC quá mức và không kiểm soát được rủi ro đã trở thành một gánh nặng thật sự đối với các doanh nghiệp Chi phí lãi vay, áp lực trả nợ cùng với việc thiếu tiền giải ngân cho các dự án khiến nhiều doanh nghiệp đứng bên bờ vực

sự phá sản

Bài nghiên cứu Hay Sinh (2013), mở đầu với việc nêu khái niệm về phá sản và xác suất phá sản được đề cập trong luật phá sản doanh nghiệp, tiếp đó tác giả hướng đến hai cách tiếp cận và phân tích XSVN chính của các doanh nghiệp là (cách tiếp cận theo phương pháp tài sản) cách tiếp cận dòng tiền chiết khấu _DCF và giá trị hiện tại có điều chỉnh _APV để bản luận về ưu nhược điểm riêng của phương pháp

Cụ thể đi sâu hơn với các phương pháp ước lượng XSVN của doanh nghiệp bao gồm: Chỉ số Z (Z-score) của Altman, mô hình Zeta- mô hình rủi ro tín dụng, xác định XSVN trên xếp hạng trái phiếu, xác định XSVN trên giá trái phiếu, Cuối cùng

là bài ví dụ cho Công ty cổ phần Công nghiệp Cao su Miền Nam (CASUMINA –

Mã CSM) với hai phương pháp chỉ số Z-score của Altman và mô hình xếp hạng tín dụng nội bộ tại các ngân hàng thương mại được tác giả cho là thích hợp để sử dụng Bên cạnh đó tác giả cũng khuyến khích các thẩm định viên trong việc sử dụng hai

mô hình trên _ mô hình APV để sử dụng trong công tác thậm định gia trị doanh nghiệp

Bài viết của Vu Thi Loan (2017) là nghiên cứu của tác giả về việc xây dựng

mô hình dự báo tình trạng khó khăn tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Với 2 mô hình dự đoán sử dụng phân tích được thiết lập: mô hình 1 chứa các tỷ số tài chính hoàn toàn được lấy từ báo cáo tài chính của các công ty, mô hình 2 là mô hình 1 bổ sung giá cổ phiếu như một biến độc lập Và các dữ liệu nghiên cứu được chia làm 2 nhóm công ty: công ty gặp khó khăn về tài chính và công ty không gặp khó khăn về tài chính được thu thập từ năm 2009 đến năm 2015 Các công ty này là 280 doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội và Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh Trong đó, có

140 công ty có cổ phiếu bị 2 Sở Giao dịch Chứng khoán hủy niêm yết tạo thành cặp với các doanh nghiệp còn lại có cùng đặc điểm về ngành nghề, quy mô và độ tuổi

Và dữ liệu nghiên cứu được thu thập trong 1 và 2 năm trước khi xảy ra sự cố tài chính hoặc trước khi cổ phiếu của công ty được yêu cầu hủy niêm yết, kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình bao gồm giá cổ phiếu như một biến độc lập hoạt động tốt hơn mô hình không có giá cổ phiếu Bên cạnh đó tác giả cũng nhấn mạnh các tỷ

số phản ánh khả năng thanh khoản, tăng trưởng tài sản và lợi nhuận của công ty dự báo tốt cho tình trạng khó khăn tài chính của công ty

Nghiên cứu Vũ Thị Hậu (2017) tập trung nghiên cứu về rủi ro tài chính của các công ty BĐS niêm yết tại sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh với

mô hình nghiên cứu của Alexander Bathory Bài nghiên cứu nêu rõ lên hai khái

niệm rộng và hẹp của rủi ro tài chính, bên cạnh đó là khẳng định hướng nghiên cứu của viết tập trung làm rõ chi tiết về rủi ro tài chính theo nghĩa hẹp Tác giả thực hiện thu thập các số liệu tài chính từ 34 doanh nghiệp niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh và thực hiện tính toán bằng Microsolt Excel để cho

ra giá trị của rủi ro tài chính mà mô hình cụ thể như sau: FRit = SZLit + SYit + GLit + YFit + YZit, Trong đó, SZLit: (Lợi nhuận trước thuế + Khấu hao tài sản cố định + Thuế thu nhập hoãn lại)/Nợ ngắn hạn; SYit: Lợi nhuận trước thuế/Tổng nguồn vốn; GLit: Vốn cổ phần/Nợ ngắn hạn; YFit: Giá trị còn lại của tài sản cố định/Nợ phải trả; YZit: Vốn lưu động/Tổng tài sản Tổng quan kết quả nghiên cứu tác giả đưa ra 6 nhóm doanh nghiệp được sắp theo thứ tự từ rủi ro tài chính cao đến rủi ro tài chính thấp và phân ra 2 nhóm đối tượng có rủi ro tài chính và không có rủi

ro tài chính để đề xuất những khuyến nghị cần thiết và phù hợp cho từng nhóm đối tượng doanh nghiệp có rủi ro tài chính, Bên cạnh đó tác giả cũng khẳng định đo lường rủi ro tài chính là một trong những bước quan trọng trong quy trình quản trị rủi ro tài chính (bao gồm các bước: nhận dạng rủi ro, đo lường rủi ro, kiểm soát rủi

ro và tài trợ rủi ro)

Nghiên cứu của Nguyễn Thị Nga (2018) tập trung cho nhóm doanh nghiệp BĐS niêm yết trên thi trường chứng khoán Việt Nam Bao gồm các 45 doanh nghiệp nghiên cứu trong giai đoạn 8 năm từ năm 2008 đến năm 2015 Với vấn đề nghiên cứu là rủi ro phá sản của các doanh nghiệp này tác giả tiến hành mô hình phân tích với 14 chỉ số tài chính phản ánh 5 nhóm chỉ tiêu tài chính: KNTT, KNNSL, ĐBTC, năng lực hoạt động và sự vững chắc của công ty tạo thành 14 biến độc lập của mô hình nghiên cứu Theo kết quả nghiên cứu cho thấy có bốn biến có tác động đến rủi ro phá sản đó là : dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân, vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản thuộc nhóm chỉ tiêu phản ánh KNTT, lợi nhuận sau thuế/ tổng tài sản bình quân (ROA) thuộc nhóm chỉ tiêu phản ánh KNNSL, tổng nợ phải trả/ tổng tài sản thuộc nhóm chỉ tiêu phản ánh ĐBTC Riêng về biến tổng nợ phải trả/ tổng tài sản phản ánh ĐBTC của doanh nghiệp có tác động mạnh nhất đến rủi ro phá sản của các công ty BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam nhất

với chiều tác động là cùng chiều Ba biến còn lại có tác động ngược chiều và có mức độ tác động đứng thứ hai là hệ số KNNSL của tài sản (lợi nhuận sau thuế/ tổng tài sản bình quân), đứng thứ ba là hệ số vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản và chỉ tiêu

có tác động ít nhất là dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân Ngoài ra các biến còn lại nằm trong các 5 nhóm chỉ tiêu tài chính thì không có ý nghĩa thông kê hoặc có ý nghĩa thông kê nhưng không tác động đến rủi ro phá sản của các công ty BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Võ Minh Long (2020), nghiên cứu tập trung về các nhân tố tác động đến rủi ro tài chính của 28 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên HSX giai đoạn 2012-

2018 Với 12 tỷ số tài chính được xem như là các biến độc lập để diễn tả 5 nhóm yếu tố chính ảnh hưởng đến rủi ro tài chính của các doanh nghiệp này được tác giả tổng hợp và tiến hành sử dụng trong mô hình nghiên cứu Chạy mô hình dữ liệu bảng bằng phần mềm Stata 14.0 từ các số liệu được thu thập và xử lý bằng phần mền Excel để cho ra kết quả, Chỉ có 4 biến, như: Tỷ số thanh toán ngắn hạn, tỷ số sinh lời của tổng tài sản, vòng quay tồn kho, và tỷ số tự tài trợ có tác động cùng chiều với rủi ro tài chính, nhưng có đến 5 biến, như: Hệ số nợ ngắn hạn trên nợ dài hạn, tỷ số thanh toán nhanh, tỷ số thanh toán tổng quát, vòng quay tổng tài sản và vòng quay khoản phải thu lại có kết quả ngược lại Tuy nhiên, nó cũng chỉ ra rằng: Không có mối quan hệ giữa 3 biến: Tỷ số sinh lời của doanh thu, vòng quay tài sản

cố định, và tỷ số vốn cố định với rủi ro tài chính Bên cạch đó tác giả cũng nêu lên những điểm hạn chế của nghiên cứu là chỉ tập trung vào các doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết trên HSX trong giai đoạn từ 2012-2018 Vì vậy, kết quả nghiên cứu có thể chưa bao quát hết toàn bộ các doanh nghiệp đã niêm yết Theo tác giả, để khắc phục hạn chế trên, bài viết có thể mở rộng thêm đối tượng nghiên cứu Hoàng Thị Hồng Vân (2020) sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính, tác giả hướng đển làm rõ khả năng ứng dụng mô hình Z-score trong dự báo phá sản của các doanh nghiệp Việt Nam, Cụ thể, nghiên cứu thực hiện tính toán khả năng phá sản của doanh nghiệp Việt Nam bằng phần mềm excel dựa trên mô hình Z-score có sẳn của Alman (1968) Số liệu nghiên cứu thực hiện thông qua 30 doanh nghiệp đã

phá sản và 30 doanh nghiệp đang hoạt động từ năm 2012 đến năm 2019 Trong đó,

30 doanh nghiệp đã phá sản là các công ty cổ phần bị huỷ bỏ niêm yết trên sàn chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) và Hà Nội (HNX) do thanh lý/ giải thể theo lệnh của Tòa án, 30 doanh nghiệp này tạo thành cặp với các doanh nghiệp còn lại có cùng đặc điểm về ngành nghề, quy mô và độ tuổi, Kết quả nghiên cứu cho thấy, độ chính xác của mô hình Z-score cho dự báo phá sản của doanh nghiệp ở Việt Nam cho 1 năm trước phá sản là 76,67% và cho 2 năm trước phá sản là 70% Vậy nên, các nhà phân tích tài chính, người sử dụng thông tin tài chính, quan tâm đến tình hình tài chính của doanh nghiệp hoàn toàn có thể sử dụng mô hình Z-score cho đánh giá rủi ro trước khi đưa ra quyết định Bên cạnh đó nghiên cứu cũng mở rộng quan sát các chỉ số tài chính giữa hai nhóm doanh nghiệp đã phá sản và đang hoạt động Kết quả cho thấy nhóm doanh nghiệp đã phá sản có các chỉ số ROA, ROE đều thấp hơn nhóm các doanh nghiệp đang hoạt động một cách đáng kể, giá trị tài sản trung bình gia tăng của nhóm doanh nghiệp đã phá sản cũng ít hơn các doanh nghiệp đang hoạt động

Nhìn chung, các nghiên cứu trong nước đa phần đề cập đến các vấn đề rủi ro

tài chính, khó khăn tài chính, rủi ro phá sản, xác suất phá sản,… với các đối tượng

là một số các doanh nghiệp trên thị trường chứng khoán Việt Nam được tác giả của từng nghiên cứu chọn lọc, nhóm một số doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên hai

sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh (HOSE) và Hà Nội (HNX), nhóm nhỏ các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên hai sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh được thực hiện trong khoảng thời gian từ 2018 trờ về trước Bên cạnh đó, tác giả nhận thấy cũng có những nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian gần đây với các dữ liệu mới được cập nhật Tuy nhiên, những nghiên cứu này chưa đề cập rõ nét đến XSVN của doanh nghiệp ngành BĐS và còn có những hạn chế trong phạm vi nghiên cứu của vấn đề nghiên cứu

2.3 CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN XÁC SUẤT VỠ NỢ CỦA DOANH NGHIỆP BĐS

Qua khảo lược tổng quan các nghiên cứu trước đó, đề tài nhận thấy các nhân tố tác động đến XSVN cũng như các vấn đề liên quan về: khó khăn tài chính, rủi ro tài chính, kinh doanh thất bại, phá sản,…của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết thường liên quan đến nhóm các thước đo tài chính như: KNTT, KNNSL, năng lực hoạt động, cơ cấu nguồn vốn, … Đặc biệt kể đến các nhân tố liên quan đến ĐBTC của các doanh nghiệp ngành BĐS Do đây là yếu tố quan trọng có tác động mạnh

mẽ nhất đến rủi ro phá sản của một doanh nghiệp bất kì trong ngành BĐS theo Trịnh Thị Phan Lan (2013) đã đề cập Vậy nên, nghiên cứu xem xét các yếu tố kể trên là nhân tố tác động đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên

Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh để tiến hành thực hiện phân tích Chi tiết về các nhân tố được bàn luận cụ thể

2.3.1 Khả năng thanh toán

Khả năng thanh toán thường được đo lường bởi các hệ số: vốn hoạt động thuần/tổng tài sản, dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân, hệ số KNTT hiện hành, hệ

số KNTT nhanh, hệ số KNTT tổng quát, hệ số thanh toán lãi vay Theo Nguyễn Thị Nga (2018) nhóm chỉ tiêu phản ánh KNTT có tác động ngược chiều đối với rủi ro phá sản cụ thể là vốn hoạt động thuần/ tổng tài sản và dòng tiền/ tổng nợ phải trả bình quân Võ Minh Long (2020) cho rằng hệ số KNTT hiện hành cũng có tác động ngược chiều đối với rủi ro tài chính Tuy nhiên cũng trong nghiên cứu của Võ Minh Long (2020) hệ số KNTT nhanh, hệ số KNTT tổng quát có tác động cùng chiều đối với rủi ro tài chính

Quay lại, khái niêm về vỡ nợ mà khóa luận đã đề cập “vỡ nợ có thể hiểu là hiện tượng của một doanh nghiệp đang trong tình trạng rất khó khăn về tài chính, các khoản tiền, tài sản của công ty không đủ để thanh toán cho các khoản nợ phải trả cho chủ nợ, ngân hàng, đối tác bắt nguồn từ việc kinh doanh thất bại Điều này

có thể dẫn đến việc tái cấu trúc công ty, nhượng quyền, thâu tóm và thông thường

sẽ dẫn đến kết quả phá sản của doanh nghiệp đó.”

Như vậy xem xét mối quan hệ của KNTT đối với XSVN và chỉ số Z biểu hiện XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS nghiên cứu nhận thấy: KNTT có tác động

ngƣợc chiều đối với XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS và cùng chiều đối với chỉ số Z biểu hiện XSVN của các doanh nghiệp này

2.3.2 Khả năng sinh lời

Nghiên cứu của Nguyễn Thị Nga (2018) có đề cập “Khả năng sinh lợi: các chỉ tiêu về khả năng sinh lợi đƣợc dùng để đánh giá hiệu quả sử dụng các nguồn lực trong việc tạo ra lợi nhuận Khi doanh nghiệp thu đƣợc giá trị hay lợi nhuận càng lớn thì sẽ có nhiều khả năng thanh toán các khoản nợ và do đó sẽ làm giảm thiểu khả năng có rủi ro phá sản của doanh nghiệp.”

Các chỉ tiêu tài chính liên quan đến KNNSL đƣợc sử dụng có thể kể đến: lợi nhuận sau thuế/tài sản cố định bình quân, hệ số KNNSL trên tổng tài sản, hệ số KNNSL trên doanh thu thuần Các hệ số này đƣợc đề cập trong các nghiên cứu liên quan đến doanh nghiệp BĐS cụ thể nhƣ sau: Luận án tiến sĩ của Nguyễn Thị Nga (2018) cho rằng lợi nhuận sau thuế/tài sản cố định bình quân có tác động ngƣợc chiều đến rủi ro phá sản Hệ số KNNSL trên tổng tài sản đƣợc nói đến trong nghiên cứu của Võ Minh Long (2020) có tác động ngƣợc chiều đối với rủi ro tài chính Nhìn chung, mối quan hệ của KNNSL đối với XSVN và chỉ số Z biểu hiện XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS nghiên cứu có thể là: KNNSL có tác động ngƣợc chiều đối với XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS và cùng chiều đối với chỉ số Z biểu hiện XSVN của các doanh nghiệp này

2.3.3 Hiệu suất hoạt động

Nghiên cứu Võ Minh Long (2020) về các hệ số vòng quay hàng tồn kho, vòng quay tài sản cố định, vòng quay tổng tài sản, vòng quay khoản phải thu là những chỉ

số tài chính thể hiện hiệu suất hoạt động (HSHĐ) của doanh nghiệp Nghiên cứu phát hiện hầu nhƣ các chỉ số tài chính phản ảnh HSHĐ nhƣ vòng quay tổng tài sản, vòng quay khoản phải thu có tác động cùng chiều đối với rủi ro tài chính của các doanh nghiệp BĐS Riêng hệ số vòng quay hàng tồn kho có tác động ngƣợc chiều đến rủi ro tài chính của các doanh nghiệp này

Luận án Nguyễn Thị Nga (2018) cho rằng “Năng lực hoạt động không tốt có thể đƣa doanh nghiệp rơi vào khó khăn thậm chí là có nguy cơ rơi vào phá sản

Chính vì vậy, đây được coi là một trong những nội dung quan trọng trong phân tích rủi ro phá sản của doanh nghiệp.”

Vậy có thể nói, nhân tố về HSHĐ có tác động ngược chiều đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS và cùng chiều đối với chỉ số Z biểu hiện XSVN của các doanh nghiệp này

2.3.4 Cơ cấu nguồn vốn

Khi phân tích về CCNV, các đối tượng hệ số thường được sử dụng có thể kể đến: nợ phải trả/ tổng tài sản, tổng nợ phải trả/ vồn chủ sở hữu, hệ số nợ ngắn hạn trên nợ dài hạn, tỷ số tự tài trợ,…Các chỉ số này được sử dụng nhằm mục đích đành giá việc phân bổ giữa các khoản nợ cũng như phân bổ giữa tổng nợ và vốn chủ sở hữu trong CCNV của doanh nghiệp Vậy nên, CCNV thường còn được gọi là ĐBTC

Nghiên cứu Trịnh Thị Phan Lan (2013) cho rằng: ĐBTC là trường hợp doanh nghiệp sử dụng những khoản tiền đi vay để tài trợ cho dự án đầu tư hoặc hoạt động kinh doanh của mình Việc dùng ĐBTC quá mức và không kiểm soát được rủi ro đã trở thành một gánh nặng thật sự đối với các doanh nghiệp Chi phí lãi vay, áp lực trả

nợ cùng với việc thiếu tiền giải ngân cho các dự án khiến nhiều doanh nghiệp đứng bên bờ vực sự phá sản

Luận án tiến sĩ của Nguyễn Thị Nga (2018) phát hiện hệ số tổng nợ phải trả/ tổng tài sản thuộc nhóm chỉ tiêu phản ánh ĐBTC của doanh nghiệp có tác động mạnh nhất với chiều tác động là cùng chiều đối với rủi ro phá sản

Trong bài viết khoa học của Võ Minh Long (2020) xem xét về CCNV nhân thấy tỷ số tự tài trợ có tác động ngược chiều với rủi ro tài chính; hệ số nợ ngắn hạn trên nợ dài hạn có tác động cùng chiều đối với rủi ro tài chính

Như vây trong mối quan hệ với XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS, CCNV có tác động cùng chiều Theo đó, CCNV sẽ có tác động ngược chiều với chỉ

số Z biểu hiện XSVN của các doanh nghiệp này Tuy nhiên, tùy từng trường hợp các chỉ số sẽ có chiều hướng tác động khác nhau đến XSVN và chỉ số Z biểu hiện XSVN của doanh nghiệp ngành BĐS

Tóm tắt, các nhân tố tác động đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS

gồm 4 nhóm chính: KNTT, KNNSL, HSHĐ và CCNV Từ nhóm chính này sẽ có các hệ số phân tích và phản ánh tình trạng tài chính riêng và theo đó sẽ chiều hướng tác động khác nhau đối với XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS cũng như chỉ

số Z biểu hiện XSVN của doanh nghiệp này Về công thức tính, chiều hướng tác động của các hệ số sẽ được trình bày cụ thể tại mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu ở chương 3 của bài nghiên cứu

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Trong chương 2, khóa luận nêu lên khái niệm về XSVN là chỉ số đo lường khả năng hiện tượng vỡ nợ xảy ra Theo đó, khái niệm vỡ nợ được hiểu là hiện tượng các doanh nghiệp đang gặp khó khăn về tài chính bắt nguồn từ việc kinh doanh thất bại và có thể dẫn tới việc tài cấu trúc công ty hoặc phá sản Bên cạnh đó, cách xác định XSVN của các doanh nghiệp được dựa trên mô hình chỉ số Z của Altman (2000) cũng được đề cập về công thức và việc phân loại giá trị chỉ số Z theo mức độ XSVN cũng được trình bày rõ ràng Ngoài ra, nghiên cứu cũng không quên đề cập đến mục tiêu chính của đề tài là các nhân tố tác động đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS Các nhân tố này có liên quan đến các nhóm thước đo tài chính: KNTT, KNNSL, HSHĐ, CCNV cụ thể bao gồm các chỉ số tài chính và mức độ tác động khác nhau đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS

Tiếp theo trong chương 3, đề tài sẽ thực hiện trình bày cụ thể về các bước nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và mô hình nghiên cứu bào gồm các biến như thế nào Mục đích để chi tiết cho nghiên cứu có tính ro ràng

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 3 sẽ trình bày về phương pháp và mô hình nghiên cứu, Cụ thể chi tiết cho từng phần nghiên cứu: Phần đầu tiên 3.1, khóa luận trình bày về cách thức thu thập dữ liệu nghiên cứu và cách xử lý dữ liệu nghiên cứu tương ứng phù hợp Phần tiếp theo là 3.2 với mô hình nghiên cứu được trình bày một cách cụ thể cho từng biến về cách xác định biến, ký hiệu biến và tên biến,… Cuối cùng, mục 3.3 trình bày ý nghĩa của từng biến trong mô hình nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu được đặt ra để giải quyết vấn đề nghiên cứu

3.1 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Khóa luận tốt nghiệp sử dụng kết hợp hai phương pháp nghiên cứu định lượng

và định tính để thực hiện giải quyết các vấn đề nghiên cứu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu của đề tài nghiên cứu cụ thể:

Phương pháp nghiên cứu định tính

Phương pháp nghiên cứu định tính được sử dụng để khảo lược, thu thập, thống

kê, tổng hợp các số liệu, khái niệm, các lý thuyết liên quan đến XSVN, XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS và các nhân tố tác động XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS nói chung cũng như XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE nói riêng từ các nghiên cứu trước đó Điều này hỗ trợ việc tìm kiếm khoảng trống nghiên cứu liên quan đến đề tài nghiên cứu Bên cạch đó, quan trọng hơn hết là đúc kết khái niệm về XSVN và tổng hợp các yếu tố được xem là nhân tố tác động đến XSVN của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE để phát triển mô hình nghiên cứu phù hợp phục vụ cho đề tài nghiên cứu của khóa luận tốt nghiệp

Ngoài ra, phương pháp nghiên cứu định tính còn được áp dụng đối với các số liệu thu thập từ các báo cáo tài chính (BCTC) thống nhất có kiểm toán giai đoạn

2015 - 2019 của 47 doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên HOSE để thực hiện lập

dữ liệu nghiên cứu cho mô hình nghiên cứu của đề tài