ĐÁNH GIÁ SUY KIỆT TÀI CHÍNH CHO DOANH NGHIỆP MỞ RỘNG LĨNH VỰC HOẠT

ĐỘNG TRONG BỐI CẢNH KHỞI NGHIỆP

ThS.Đinh Thị Thu Thảo

ĐH Nguyễn Tất Thành

Tóm tắt

Trong làn sóng khởi nghiệp hiện nay, thu hút được nguồn vốn từ các nhà đầu tư, quỹ đầu tư là

một trong những vấn đề cốt lõi ảnh hưởng đến sự thành công hay thất bại của các nhà khởi nghiệp. Dự

đoán khả năng suy kiệt tài chính là một việc làm cần thiết trong quá trình ra quyết định đầu tư. Hầu hết

các nghiên cứu nổi tiếng về suy kiệt tài chính đều được thực hiện tại Mỹ và các nước châu Âu. Tại Việt

Nam, chủ đề nghiên cứu này vẫn còn mới và chỉ được thực hiện bởi một số ít nhà nghiên cứu trong nước

nhưng chưa nghiên cứu trên các công ty bị hủy niêm yết. Số lượng công ty bị hủy niêm yết tăng trong

những năm gần đây và để lại hậu quả tổn thất về tài chính và làm giảm niềm tin của công chúng. Do đó,

tác giả thực hiện nghiên cứu này nhằm đánh giá khả năng suy kiệt tài chính của các công ty bị hủy niêm

yết trên TTCK Việt Nam. Dựa vào dữ liệu từ 80 công ty bị hủy niêm yết trên hai sàn giao dịch chứng

khoán ở Việt Nam trong khoảng thời gian 2012-2015, tác giả đưa ra ngưỡng thích hợp cho thị trường

Việt Nam. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa đối với các công ty, nhà đầu tư, cơ quan quản lý và kiểm toán

viên trong việc đánh giá khả năng suy kiệt tài chính của doanh nghiệp.

Từ khóa: Suy kiệt tài chính, Chỉ số H.

Abstract

In the current wave of start-up, attracting funds from investors, investment funds are one of the

core issues affecting the success or failure of the entrepreneur. Corporate financial distress is a necessary

job in making investment decisions. Most famous study of corporate financial distress was conducted in

the US and European countries. In Vietnam, this research topic is still new and no research on the

companies being delisted. The number of companies being delisted increased in recent years and the

consequences of financial losses and reduced public confidence. Therefore, the authors carried out this

study to evaluate the corporate financial distress listed on the Stock Exchange was delisted Vietnam.

Based on data from 80 companies were delisted on the HNX and HOSE exchanges in the period 2012-

2015, the author made the appropriate threshold for the Vietnam market. The study results have

implications for companies, investors, regulators and auditors in assessing the corporate financial

distress of the enterprises.

Keywords: financial distress, H-score.

1. GIỚI THIỆU

Trong những năm gần đây, chủ đề "dự báo khả năng suy kiệt tài chính" đã phát triển là một mảng

nghiên cứu trong tài chính doanh nghiệp. Sử dụng dữ liệu được bố công khai và phương pháp thông kê,

nhiều nghiên cứu học thuật đã được thực hiện để tìm hiểu và dự báo khả năng suy kiệt tài chính hiệu

quả. Hơn nữa, từ quan điểm của họ, các nhà kinh tế trên thế giới đã cố gắng để dự báo " khả năng suy

kiệt tài chính" theo những cách khác nhau. Theo Gordon (1971), suy kiệt là giảm lợi nhuận, do đó làm

giảm khả năng của công ty trong việc trả nợ và lãi vay. Mặt khác, Beaver (1966) định nghĩa này thuật

ngữ kinh tế là "một công ty không có khả năng để thanh toán các nghĩa vụ tài chính của mình khi chúng

đến hạn". Định nghĩa này cũng tương tự như trong các nghiên cứu sau này của Andrade và Kaplan

(1998) và Brown, James và Mooradian (1993). Tiếp cận một cách khác nhau, Whitaker (1999) tin rằng

suy kiệt tài chính có thể được nhận ra khi dòng tiền của công ty là thấp hơn chi phí của các khoản nợ dài

hạn. Ngoài ra, bằng cách làm cho việc so sánh giữa nợ và giá trị tài sản, Gestel và cộng sự (2006) phân

tích suy kiệt tài chính và phá sản như là kết quả của sự thua lỗ kéo dài gây ra một sự gia tăng không cân

xứng về công nợ kèm theo sự sụt giảm trong giá trị tài sản.

Huỳnh Thanh Điền (2015) cho rằng khởi nghiệp có hai dạng là khởi sự mới và khởi nghiệp trên

nền tảng có sẵn. Nguyễn Thanh Phương, Bùi Văn Thời, Lê Anh Tuấn (2016) cho rằng khởi nghiệp

là quá trình tìm kiếm lợi nhuận từ sự kết hợp mới, độc đáo và có giá trị của các nguồn lực trong một

môi trường không chắc chắn và không rõ ràng. Khởi nghiệp bao gồm cả việc các cá nhân khởi

xướng hoạt động kinh doanh mới lẫn việc các doanh nghiệp thực hiện những điều đang làm theo

một cách mới.

Bài viết nhìn nhận dưới khía cạnh đánh giá suy kiệt tài chính do các công ty mở rộng lĩnh vực

kinh doanh mới, làm ảnh hưởng nặng nề đến kết quả hoạt động kinh doanh chung của toàn công ty.

Đây cũng được xem là phù hợp với bối cảnh khởi nghiệp hiện nay.

Thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức hoạt động vào tháng 7/2000, trong suốt 15 năm hình

thành và phát triển, số lượng các CTNY trên thị trường chứng khoán Việt Nam ngày càng tăng lên trên

cả hai sàn giao dịch chứng khoán Tp. Hồ Chí Minh (HOSE) và Hà Nội (HNX). Thị trường chứng khoán

đang ngày càng trở thành kênh huy động vốn hiệu quả. Vốn huy động qua TTCK ban đầu chỉ chiếm tỷ

trọng nhỏ so với cung tín dụng (năm 2010 chỉ đạt 11%), nhưng đã có sự cải thiện nhanh chóng nhờ

chính sách phát triển thị trường chứng khoán. Đến nay, tỷ lệ vốn huy động qua thị trường chứng khoán

đạt khoảng 60% so với cung tín dụng qua hệ thống ngân hàng. Tính đến hết tháng 8/2015 số lượng công

ty niêm yết là 697 trong đó có 385 công ty niêm yết trên sàn HNX và 312 công ty niêm yết trên HOSE

(theo tổng hợp website www.cophieu68.vn). Hiện nay, Việt Nam đang đối mặt với một số lượng lớn các

trường hợp suy kiệt tài chính mỗi năm. Cụ thể, số lượng công ty bị hủy niêm yết cũng tăng trong những

năm gần đây. Cụ thể tính từ năm 2012 đến 30/06/2015, số lượng công ty hủy niêm yết là 120 trong đó có

78 công ty bị hủy niêm yết trên sàn HNX và 42 công ty trên HOSE vì nhiều lý do khác nhau (theo tổng

hợp trên website www.hnx.vn, www.hsx.vn).

Sự thất bại của công ty đã gây ra hậu quả tài chính nghiêm trọng và làm giảm niềm tin của công

chúng. Tiếp tục phân tích các điều kiện tài chính các công ty bị hủy niêm yết sẽ giúp người tham gia thị

trường nhận các tín hiệu suy kiệt. Tuy nhiên, tình hình tài chính của một công ty được minh họa từ các

phương pháp và tỷ lệ khác nhau mà đi đến những kết luận khác nhau. Do đó, rất khó cho các bên liên

quan để xác định một cách chính xác các trường hợp của công ty. Câu hỏi thường được đặt ra bởi nhiều

nhà quản lý và nhà đầu tư là: "Làm thế nào chúng ta có thể đánh giá tình hình tài chính một công ty mà

không lãng phí thời gian trong việc phân tích từng tỷ số riêng lẻ được tính toán từ báo cáo tài chính của

công ty? ". Mặc dù vậy, cũng chỉ có một vài nghiên cứu về suy kiệt tài chính được thực hiện ở Việt

Nam. Nhận thức được vấn đề, nghiên cứu này được thực hiện với hy vọng làm phong phú thêm kiến

thức trong lĩnh vực này. Ngoài ra, nghiên cứu này cũng phân tích rõ các yếu tố quyết định của suy kiệt

tài chính tại Việt Nam. Thông qua phân tích như vậy, các công ty và các bên liên quan có thể có những

hành động thích hợp để ngăn chặn và giảm thiểu nguy cơ kinh tế này. Nghiên cứu được tiến hành trên

các dữ liệu thu thập từ các báo cáo tài chính của các công ty bị hủy niêm yết trên sàn giao dịch chính của

Việt Nam. Do đó, nội dung của nghiên cứu có thể được tổng quát và áp dụng cho toàn bộ thị trường

chứng khoán Việt Nam.

2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Để đánh giá về khả năng suy kiệt tài chính của các doanh nghiệp niêm yết, các nhà nghiên cứu từ

khắp nơi trên thế giới đã sử dụng nhiều loại mô hình kỹ thuật và phương pháp đánh giá, với những giả

định cơ bản khác nhau và một tính toán phức tạp khác nhau.

Beaver (1967) là một trong những nhà nghiên cứu đầu tiên chỉ ra rằng suy kiệt tài chính có thể xuất

hiện dưới các hình thức khác nhau như: phá sản, không thực hiện nghĩa vụ thanh toán trái phiếu hay

không thanh toán cổ tức cổ phần ưu đãi. Andrade và Kaplan (1998) xác định hai hình thức của suy kiệt

tài chính: không thực hiện thanh toán nợ và nỗ lực cơ cấu lại nợ để ngăn chặn tình trạng vỡ nợ. Brown,

James và Mooradian (1992) phân loại công ty rơi vào tình trạng suy kiệt tài chính là khi nó thực hiện các

biện pháp tái cơ cấu với mục đích tránh vỡ nợ.

Gordan (1971) nhấn mạnh rằng suy kiệt tài chính chỉ là một giai đoạn trong một quá trình mà tiếp

theo sau đó là sự thất bại và tái cấu trúc. Công ty rơi vào tình trạng suy kiệt tài chính khi khả năng tạo ra

lợi nhận sụt giảm và giá trị của các khoản nợ vượt quá giá trị của tổng tài sản của công ty. Denis và cộng

sự (1990) xác định suy kiệt tài chính xảy ra khi công ty rơi vào tình trạng hoạt động kinh doanh thua lỗ

trong ít nhất 3 năm liên tiếp. Kết quả nghiên cứu của họ chỉ ra rằng khi một công ty rơi vào tình trạng

suy kiệt tài chính, nó sẽ không có khả năng chi trả cổ tức. Do đó, sự sụt giảm cổ tức và hoạt động kinh

doanh thua lỗ có thể như là một dấu hiệu của việc xác định khả năng suy kiệt tài chính của công ty.

Tóm lại, suy kiệt tài chính là tính trạng công ty rơi vào tình trạng thiếu hụt thanh khoản tạm thời có

thể nhận biết qua các dấu hiệu như kết quả kinh doanh thua lỗ qua các năm, dòng tiền của công ty không

đủ trang trải các nghĩa vụ tài chính dẫn đến sự suy giảm giá trị thị trường của công ty, dẫn đến tình trạng

suy kiệt tài chính và phá sản. Một công ty được xác định là suy kiệt tài chính thông qua các thông báo

phá sản, thông báo tái cấu trúc hay bị hủy niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán.

Do đó việc dự báo trước khả năng suy kiệt tài chính trong tương lai của các doanh nghiệp là việc làm

cần thiết và hết sức thiết thực nhằm giảm thiểu rủi ro, có biện pháp khắc phục cho kế hoạch tài chính, lợi

nhuận và khả năng thanh khoản của công ty. Trên thế giới mô hình dự báo suy kiệt tài chính đã xuất hiện

từ khá lâu đời. Tuy nhiên, mô hình nào phù hợp với thị trường Việt Nam vẫn chưa được nghiên cứu tổng

hợp đầy đủ. Bài viết này nhằm giới thiệu mô hình dự báo khả năng của Fulmer H-Score và ứng dụng các

mô hình này đã dự báo khả năng suy kiệt tài chính của các công ty niêm yết tại Việt Nam. Cụ thể, cơ sở

dữ liệu chủ yếu từ báo cáo tài chính nên thuận tiện cho việc phân tích lợi nhuận, khả năng áp dụng mô

hình đơn giản, nhanh và dễ thực hiện. Ngoài ra mô hình này cũng đã được nghiên cứu ở một số quốc gia

như Jordan, Thái Lan, Ấn Độ đều cho kết quả khả quan. Đây là một trong những cơ sở quan trọng để tác

giả thực hiện dựa trên mô hình này.

Mô hình Fulmer H-score (1984)

H = 5,528 V1 + 0,212 V2 + 0,073 V3 + 1,270 V4 – 0,120 V5 + 2,335 V6 + 0,575 V7 + 1,083 V8 +

0,894 V9 – 6,075

Trong đó:

V1 = Lợi nhuận chưa phân phối/ Tổng tài sản (Retained earning/ Total Assets); V2 = Doanh thu/ Tổng

tài sản (Sales/ Total Assets); V3 = Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/ Vốn chủ sở hữu (Earnings before

interest and taxes/ Equity); V4 = Lưu chuyển tiền thuần/ Tổng nợ phải trả (Cash Flow/ Total Debt); V5

= Nợ phải trả/ Tổng tài sản (Debt/ Total Assets); V6 = Nợ phải trả ngắn hạn/ Tổng tài sản (Current

Liabilities/ Tổng tài sản); V7 = Logarit Tổng tài sản (Log Tangible Assets); V8 = Vốn lưu động/ Tổng

nợ phải trả (Working Capital/ Tottal Debt); V9 = Logarit Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Lãi vay

Theo mô hình, một công ty nên được phân loại như phá sản nếu kết quả H là dưới số 0 (không) và

phân loại là không bị phá sản nếu kết quả là ở trên 0 (không).

Giả sử, khi chỉ số H tăng tức các biến V1, V2…V9 đều tăng cụ thể như sau:

V1 tăng tức là khả năng tạo ra lợi nhuận của tài sản tăng hay năng suất hoạt động của tài sản tăng,

điều này là rất tốt

V2 tăng tức là khả năng tạo ra doanh thu trên mỗi đồng tài sản của doanh nghiệp tăng.

V3 tăng tức là khả năng sinh lợi trên mỗi đồng vốn của doanh nghiệp tăng

V4 tăng tức là khả năng của doanh nghiệp trong việc thực hiện các nghĩa vụ tài chính của mình với

khoản tiền có được tăng

V5 tăng, đây là tín hiệu cho thấy khả năng sử dụng và quản lý nợ của doanh nghiệp tốt

V6 tăng cho thấy tài sản của doanh nghiệp được tài trợ bởi nợ ngắn hạn tăng, tín hiệu cho thấy doanh

nghiệp quản lý nợ cao, nhưng cũng đi kèm rủi ro

V7 tăng cho thấy quy mô của doanh nghiệp tăng, đây là một tín hiệu tốt

V8 tăng tức là khả năng thanh toán nợ của doanh nghiệp cao. Tuy nhiên nếu chỉ số quá cao cũng

không luôn là một dấu hiệu tốt, bởi vì nó cho thấy doanh nghiệp sử dụng tài sản có hiệu quả không cao.

V9 tăng tức là khả năng cũng như mức độ đảm bảo trả lãi vay của doanh nghiệp tăng

Như vậy, ta có thể kết luận về mối quan hệ giữ chỉ số H và khả năng suy kiệt tài chính của doanh nghiệp

như sau:

- Qua việc phân tích như trên thì ta thấy nếu chỉ số H tăng thì khả năng thanh toán cũng như khả năng

tạo ra lợi nhuận và doanh nghiệp cũng tăng, điều này chứng tỏ là khả năng tài chính, hoạt động liên tục

của doanh nghiệp cũng tăng theo. Và ngược lại, nếu chỉ số H giảm thì khả năng tài chính của doanh

nghiệp cũng giảm.

- Nếu doanh nghiệp mất khả năng thanh toán khi số nợ vượt quá nhiều so với giá trị tài sản thực thì

khả năng tài chính của doanh sụt giảm, dẫn đến doanh nghiệp đó có thể sẽ bị phá sản

- Nếu chỉ số H của doanh nghiệp xuống dưới ngưỡng 0 thì doanh nghiệp hầu như không còn khả năng

hoạt động liên tục.

Tóm lại, giữa chỉ số H và khả năng suy kiệt tài chính của doanh nghiệp có mối quan hệ chặt chẽ và

đồng biến với nhau.

Ngày nay mô hình H-score được sử dụng bởi các kiểm toán viên, các nhà quản trị cũng như các cơ

quan quản lý, bởi vì:

- Chỉ số chính xác hơn và dẫn đến một kết luận rõ ràng hơn đa phần các chỉ số thông thường.

- Chỉ số khoanh vùng phạm vi của những đánh giá không chắc chắn.

- Chỉ số tương đối nhất quán và giảm bớt các đánh giá không chính xác và ngẫu nhiên một vài cá nhân

có thể mắc phải

- Chỉ số tính toán nhanh và ít tốn kém hơn các công cụ truyền thống, có thể đánh giá chúng theo thống

kê.

3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Dữ liệu

Mẫu khảo sát là báo cáo tài chính, báo cáo thường niêncủa các công ty bị hủy niêm yết trên thị

trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 2012 đến 30/06/2015 được thu thập từ website

www.finance.vietstock.vn và www.s.cafef.vn).

Số lượng mẫu: 80 công ty bị hủy niêm trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ

2012 đến 30/06/2015 công bố đầy đủ BCTC hợp nhất trên các trang website liên quan.

3.2 Phương pháp phân tích dữ liệu

Dùng Excel để tính ra chỉ số H và dùng phương pháp phần mềm STATA để thống kê mô tả dữ liệu.

Dựa vào kết quả của việc thống kê mô tả để tiến hành phân tích trên kết quả nghiên cứu của Fulmer

1984.

Chỉ số H được tính theo công thức đã trình bày tại mục 2.

Hi,t = 5,528 V1i,t + 0,212 V2i,t + 0,073 V3i,t + 1,270 V4i,t – 0,120 V5i,t + 2,335 V6i,t + 0,575 V7i,t + 1,083

V8i,t + 0,894 V9i,t – 6,075

Trong đó,i = 1,2,...,80 (với i là thể hiện cho 80 công ty bị hủy niêm yết); t = 1,2,3 ( với t là khoảng

thời gian 2 năm liền kề trước năm hủy niêm yết và năm hủy niêm yết)

4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Thực trạng về hủy niêm yết tại thị trường chứng khoán Việt Nam

Số lượng công ty bị hủy niêm yết tăng trong những năm gần đây. Cụ thể tính từ năm 2012 đến

30/06/2015, số lượng công ty hủy niêm yết là 120 trong đó có 78 công ty bị hủy niêm yết trên sàn HNX

và 42 công ty trên HOSE vì nhiều lý do khác nhau (tổng hợp trên website www.hnx.vn, www.hsx.vn).

Bảng 1: Thống kê số lượng công ty bị hủy niêm yết theo từng năm.

Năm Năm 2012 Năm 2013 Năm 2014 Tổng

Số lượng công ty bị hủy

niêm yết 18 46 32 96

4.2 Thống kê mô tả chỉ số H-Score từng năm của các công ty bị hủy niêm yết

Trước tiên ta tiến hành quy ước chung về mốc thời gian như sau:

Năm thứ 1: năm trước năm bị hủy niêm yết 2 năm

Năm thứ 2: năm trước năm bị hủy niêm yết 1 năm

Năm thứ 3: năm bị hủy niêm yết

Tiếp theo ta tính toán chỉ số H từng năm cho các doanh nghiệp trong 3 năm

Bảng 2: Thống kê mô tả chỉ số H qua từng năm

Trong đó, tác giả trình bày giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất của biến

được sử dụng trong phân tích.

Năm Obs Mean Std.Dev Min Max

Năm thứ 1 80 1,492347 2,613119 -6,975272 15,38876

Năm thứ 2 80 0,8976591 3,637025 -9,257344 18,64982

Năm thứ 3 32 -0,7349661 3,513963 -12,74281 3,765679

Nguồn: Phân tích dữ liệu từ phần mềm STATA

4.3 Phân tích xu hướng chỉ số H qua 3 năm

Qua bảng 2, có thể thấy xu hướng chung là chỉ số H giảm dần qua từng năm, chứng tỏ tình hình tài

chính của công ty cũng giảm thể hiện qua giá trị trung binh (Mean) năm thứ 1 là 1,492, năm 2 là 0,898

và đến năm thứ 3 thì giảm xuống còn -0,734.

4.4 Phân tích chỉ số H theo ngưỡng phá sản

Dựa vào kết quả tính toán của chỉ số H, Fulmer phân chia các doanh nghiệp thành 2 nhóm sau:

- Nếu H > 0: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, không có nguy cơ phá sản

- Nếu H < 0: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao

4.4.1 Chỉ số H năm thứ 1

Những doanh nghiệp năm trong vùng an toàn năm thứ 1 có chỉ số H > 0

STT Mã CK H-score STT Mã CK H-score

1 MIC 0.012713 34 SCC 1.866651

2 ILC 0.048301 35 SDB 1.876434

3 BAS 0.189052 36 MTG 1.914145

4 PFL 0.292854 37 HSI 1.919721

5 DCT 0.501342 38 NTB 1.981835

6 PPG 0.510012 39 NVC 2.050658

7 BHC 0.518291 40 S91 2.096993

8 VMG 0.610306 41 VNI 2.136887

9 PSG 0.64268 42 MCV 2.160864

10 VHH 0.718684 43 S64 2.211609

11 VES 0.819958 44 THV 2.214802

12 VST 0.836351 45 CAD 2.220544

13 VNN 0.880692 46 CIC 2.285681

14 BVG 1.064037 47 SKS 2.382784

15 VSP 1.098819 48 STL 2.487258

16 DDM 1.134493 49 SD3 2.51759

17 YBC 1.146761 50 NSN 2.537147

18 TSM 1.164779 51 SDJ 2.538111

19 RHC 1.245671 52 SD8 2.543733

20 SD1 1.274277 53 HLA 2.595186

21 MCL 1.295872 54 FDG 2.721701

22 SJM 1.410251 55 CLP 2.742951

23 CTM 1.42143 56 V11 2.823254

24 S27 1.460001 57 CNT 2.90104

25 VCH 1.512955 58 AGC 2.961657

26 PXM 1.590402 59 PHT 3.098917

27 DHI 1.637062 60 AVF 3.127279

28 SSS 1.686249 61 MAX 3.58704

29 MMC 1.719034 62 HPR 3.675615

30 PVA 1.758968 63 CSG 5.59183

31 NVN 1.766038 64 QCC 5.65951

32 S96 1.842692 65 NLC 9.165083

33 LM3 1.857417 66 PTM 15.38876

Doanh nghiệp nằm trong vùng có nguy cơ phá sản năm thứ 1 (H< 0)

STT Mã CK H-score STT Mã CK H-score

1 SHC -6.97527 8 IFS -0.63551

2 TRI -3.81423 9 VCV -0.37514

3 TLC -3.38735 10 BHV -0.36671

4 HHL -3.3534 11 VKP -0.16314

5 FBT -3.34211 12 VSG -0.09335

6 GGG -1.01911 13 VPC -0.07472

7 BTH -0.66134 14 SSG -0.00256

4.4.2 Chỉ số H năm thứ 2

Những doanh nghiệp năm trong vùng an toàn có chỉ số H > 0

STT Mã CK H-score STT Mã CK H-score

1 PFL 0.109542 28 STL 1.559207

2 HLA 0.111685 29 SCC 1.653543

3 SDJ 0.277031 30 SSS 1.672937

4 VHH 0.314637 31 VNI 1.769337

5 DHI 0.31495 32 QCC 1.803528

6 VES 0.32237 33 LM3 1.809741

7 MCL 0.398753 34 S96 1.876621

8 MMC 0.510392 35 SD3 1.916275

9 NVC 0.549225 36 SD8 1.920198

10 DDM 0.553396 37 PVA 2.028188

11 VST 0.585527 38 NSN 2.077777

12 FDG 0.684823 39 CNT 2.157607

13 BHC 0.710911 40 CIC 2.20264

14 MTG 0.720384 41 THV 2.228403

15 VNN 0.752586 42 NTB 2.341458

16 VCH 0.856021 43 S64 2.366632

17 AGC 0.957121 44 SKS 2.433781

18 BVG 0.991796 45 S91 2.487853

19 HSI 1.038404 46 MCV 2.516385

20 SD1 1.053796 47 V11 2.587386

21 YBC 1.16073 48 PHT 3.024398

22 SDB 1.258521 49 MAX 3.373651

23 CTM 1.318828 50 TLC 3.576898

24 S27 1.360783 51 HPR 3.738258

25 RHC 1.383625 52 CSG 8.728211

26 NVN 1.47017 53 PTM 17.1059

27 CLP 1.487028 54 NLC 18.64982

Doanh nghiệp nằm trong vùng có nguy cơ phá sản năm thứ 2 (H< 0)

STT Mã CK H-score STT Mã CK H-score

1 HHL -9.25734 14 BHV -0.84423

2 SHC -7.37381 15 BAS -0.80488

3 GGG -5.99138 16 PSG -0.71881

4 TRI -4.5542 17 VPC -0.58827

5 FBT -3.86962 18 VSG -0.58721

6 CAD -2.54433 19 PXM -0.48575

7 IFS -1.78436 20 DCT -0.3027

8 VKP -1.73688 21 AVF -0.28395

9 VCV -1.66115 22 SJM -0.24104

10 BTH -1.51227 23 PPG -0.2227

11 MIC -1.27207 24 TSM -0.13757

12 SSG -1.26911 25 ILC -0.08818

13 VMG -0.85101 26 VSP -0.06413

4.4.2 Chỉ số H năm thứ 3

Dữ liệu một số công ty bị hủy niêm yết không được công bố đại chúng, nên tác giả chỉ thu thập dữ liệu

của các công ty có dữ liệu công bố.

Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn năm thứ 3 (H > 0)

STT Mã CK H-score STT Mã CK H-score

1 VES 0.267428 10 SDB 1.785235

2 S27 0.526038 11 CNT 1.801813

3 SCC 0.561416 12 PVA 1.837542

4 BHC 0.802402 13 STL 2.282933

5 SD8 1.179191 14 QCC 2.325184

6 YBC 1.264495 15 V11 2.411394

7 SDJ 1.322917 16 NTB 2.704689

8 SD3 1.747524 17 HPR 3.765679

9 S96 1.748681

Doanh nghiệp nằm trong vùng có nguy cơ phá sản năm thứ 3 (H< 0)

STT Mã CK H-score STT Mã CK H-score

1 VSP -12.7428 9 CAD -1.7021

2 VKP -6.83433 10 VMG -1.54826

3 SHC -6.03149 11 VSG -1.51758

4 GGG -5.93688 12 BAS -1.45751

5 PXM -5.75424 13 MMC -1.31782

6 IFS -2.30196 14 VHH -0.19144

7 SJM -2.20432 15 DDM -0.15066

8 MIC -2.16207

4.4.3 Kết quả chỉ số H qua 3 năm

Trong 3 năm thì có 16 DN nào luôn luôn nằm trong vùng an toàn (H>0) trong 3 năm.

STT Mã CK Năm thứ 1 Năm thứ 2 Năm thứ 3

1 BHC 0.518291 0.710911 0.802402

2 VES 0.819958 0.32237 0.267428

3 S27 1.460001 1.360783 0.526038

4 PVA 1.758968 2.028188 1.837542

5 S96 1.842692 1.876621 1.748681

6 SCC 1.866651 1.653543 0.561416

7 SDB 1.876434 1.258521 1.785235

8 NTB 1.981835 2.341458 2.704689

9 STL 2.487258 1.559207 2.282933

10 SD3 2.51759 1.916275 1.747524

11 SDJ 2.538111 0.277031 1.322917

12 SD8 2.543733 1.920198 1.179191

13 V11 2.823254 2.587386 2.411394

14 CNT 2.90104 2.157607 1.801813

15 HPR 3.675615 3.738258 3.765679

16 QCC 5.65951 1.803528 2.325184

Ngoài ra, có 10 công ty, chiếm 12,5% có chỉ số H trong 3 năm biến động liên tục có năm rơi vào vùng

phá sản, có năm rơi vào vùng an toàn.

STT Mã CK Năm thứ 1 Năm thứ 2 Năm thứ 3

1 MIC 0.012713 -1.27207 -2.16207

2 BAS 0.189052 -0.80488 -1.45751

3 VMG 0.610306 -0.85101 -1.54826

4 VHH 0.718684 0.314637 -0.19144

5 VSP 1.098819 -0.06413 -12.7428

6 DDM 1.134493 0.553396 -0.15066

7 SJM 1.410251 -0.24104 -2.20432

8 PXM 1.590402 -0.48575 -5.75424

9 MMC 1.719034 0.510392 -1.31782

10 CAD 2.220544 -2.54433 -1.7021

Trong 3 năm, có 5 công ty có 3 năm liên tiếp năm trong vùng có nguy cơ phá sản cao (H<0)

STT Mã CK Năm thứ 1 Năm thứ 2 Năm thứ 3

1 SHC -6.97527 -7.37381 -6.03149

2 GGG -1.01911 -5.99138 -5.93688

3 IFS -0.63551 -1.78436 -2.30196

4 VKP -0.16314 -1.73688 -6.83433

5 VSG -0.09335 -0.58721 -1.51758

Những doanh nghiệp bị hủy niêm yết giai đoạn 2012-2015 có giá trị trung bình chỉ số H nằm trong

khoảng -0,735 < H< 1,492.

Những công ty nằm trong vùng có nguy cơ phá sản cao sẽ có chỉ số H nằm trong khoảng -4,524 < H < -

1,777.

5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

5.1 Nhận xét về kết quả nghiên cứu

Xu hướng chung doanh nghiệp trong 2 năm gần nhất trước khi bị hủy niêm yết và năm hủy niêm yết

là nếu chỉ số H của công ty nào có xu hướng giảm thì khả năng tài chính của công ty đó kém và bị hủy

niêm yết sau đó. Năm hủy niêm yết khả năng suy kiệt tài chính càng tăng, dẫn đến nguy cơ phá sản cao.

Những doanh nghiệp luôn nằm trong vùng nguy hiểm có khả năng chấm dứt hoạt động thì có chỉ số

H dao động trong khoảng -4,524 < H < -1,777.

5.2 Kiến nghị

Đối với công ty khởi nghiệp: Doanh nghiệp cần phải chú trọng một số vấn đề về công bố TT BCTC

như về mặt thời gian, chất lượng thông tin BCTC và cả về việc lựa chọn công ty kiểm toán có uy tín,

chuyên môn và độ tín nhiệm cao. Nhằm thu hút nguồn vốn đầu tư và phát triển bền vững cho doanh

nghiệp của các nhà khởi nghiệp.

Đối với nhà đầu tư: Hỗ trợ quá trình ra quyết định của nhà đầu tư, dự báo khả năng suy kiệt tài chính

trong tương lai của doanh nghiệp chính là thể hiện tầm nhìn, giá trị tương lai mà nhà đầu tư mong muốn,

do đó khi đánh giá khả năng tài chính của doanh nghiệp không tốt, co nguy cơ cao thì nhà đầu tư nên

xem xét các khoản mục đầu tư có vấn đề hay không nhằm đưa ra quyết định đúng đắn.

Đối với cơ quan quản lý: Tăng cường quản lý để gia tăng hiệu quả đầu tư; thu hút nhà đầu tư và tăng

tính thanh khoản cho thị trường; quản lý các vấn đề về minh bạch như chất lượng, thời điểm công bố,

hành tiêu cực để gia tăng tính hiệu quả của TTCK.

Đôi vơi kiêm toan viên: Kiêm toan viên cân co sư xem xet đên khả năng tài chính để làm lam cơ sơ đê

xem xet mức độ trung thực, hợp lý ảnh hưởng đến khả năng hoạt động liên tục của doanh nghiệp.

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Andrade, G., Kaplan, S. (1998), How Costly is Financial (Note Economic) Distress? Evidence

from Highly Leveraged Transactions that Became Distressed, Journal of Finance, pp. 1443-1493.

2. Beaver, W., 1966. Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of

AccountingResearch,5,71-111.

3. Brown, D., James, C., Mooradian, R. (1993), The Information Content of Distressed

Restructurings Involving Public and Private Debt Claims, Journal of Financial Economics, pp. 93-118.

4. Fulmer J.G, Moon J.E., Gavin T.A., Erwin M.J. (1984), A bankruptcy classification model for small

firms, Journal of Commercial Bank Lending, pp.25-37

5. Gordon, M.J. (1971), Towards a Theory of Financial Distress, Journal of Finance, pp. 347-356

6. Huỳnh Thanh Điền (2015), Chuyên đề Phát triển năng lực khởi nghiệp, Tài liệu giảng dạy

tại Viện nghiên cứu khoa học lãnh đạo & Quản trị doanh nghiệp

7. Platt, H., Platt, M. (2002). Predicting Corporate Financial Distress: Reflections on Choice-Based

Sample Bias. Journal of Economics and Finance, 26(2), 184-199.

8. Purnanandam, A., (2005). Financial Distress and Corporate Risk Management: Theory &

Evidence. Working Paper, Ross School of Business, University of Michigan.

Research, volume 4, pp. 71-111.

9. Whitaker, R. (1999), The Early Stages of Financial Distress, Journal of Economics and Finance,

pp. 123-133