Ứng dụng mô hình Z-score trong đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.Ứng dụng mô hình Z-score trong đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.Ứng dụng mô hình Z-score trong đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.Ứng dụng mô hình Z-score trong đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.Ứng dụng mô hình Z-score trong đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.Ứng dụng mô hình Z-score trong đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.Ứng dụng mô hình Z-score trong đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.Ứng dụng mô hình Z-score trong đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
GIỚI THIỆU CHUNG VỀĐỀTÀI
Tính cấp thiết củađềtài
Ngành thực phẩm tại Việt Nam đóng vai trò quan trọng và có tiềm năng phát triển lớn Theo Công ty Khảo sát Thị trường Quốc tế (BMI), Việt Nam được xếp hạng là một trong những thị trường thực phẩm và đồ uống hấp dẫn nhất toàn cầu, đứng thứ 10 ở châu Á vào năm 2019 Tổng doanh thu bán hàng thực phẩm và đồ uống đạt 975,867 tỷ đồng vào năm 2020, với đóng góp vào GDP khoảng 15.8% Bên cạnh đó, chi tiêu cho thực phẩm và đồ uống chiếm khoảng 35% tổng chi tiêu hàng tháng của người tiêu dùng, cho thấy tầm quan trọng của ngành này trong đời sống hàng ngày.
Từ năm 2019 đến nay, ngành thực phẩm đã chịu ảnh hưởng tiêu cực từ đại dịch Covid-19, với khoảng 50% doanh nghiệp cho rằng hoạt động của họ bị tác động nghiêm trọng, theo khảo sát của Vietnam Report vào tháng 8/2020 Lệnh phong tỏa và hạn chế đi lại đã làm giảm sức mua, gây khó khăn trong tiêu thụ sản phẩm và hạn chế xuất khẩu Năm 2020, nhiều mặt hàng nông thủy sản gặp khó khăn khi xuất khẩu sang các thị trường lớn như Trung Quốc, Hàn Quốc, Nhật Bản, Mỹ, EU và ASEAN, với kim ngạch xuất khẩu nông lâm sản giảm 4,5% so với cùng kỳ năm 2019, đặc biệt là rau quả (-11,5%) và cà phê (-6,4%) Đại dịch cũng đã tác động đến khả năng sản xuất của doanh nghiệp trong ngành thực phẩm trong suốt thời gian diễn ra dịch.
Trong bối cảnh Covid-19, nhiều doanh nghiệp sản xuất thực phẩm đã phải điều chỉnh hoạt động để đảm bảo giãn cách xã hội, dẫn đến gián đoạn quy trình sản xuất và gia tăng chi phí Việc truy vết các trường hợp dương tính đã gây khó khăn trong việc mua nguyên liệu từ nhiều nhà cung cấp, ảnh hưởng đến khả năng cung ứng sản phẩm Từ giữa năm 2020, Việt Nam và nhiều quốc gia đã kiểm soát dịch bệnh, giúp các nền kinh tế mở cửa trở lại và cải thiện tình hình kinh doanh Tuy nhiên, các doanh nghiệp thực phẩm vẫn phải đối mặt với những tác động tiêu cực từ đại dịch, ảnh hưởng đến tình hình tài chính của họ Do đó, việc dự báo tình trạng phá sản và khó khăn tài chính là cần thiết để các doanh nghiệp có thể đưa ra các biện pháp cải thiện Vậy, có những phương pháp nào để dự đoán tình trạng tài chính của các doanh nghiệp thực phẩm này?
Kể từ những năm 1930, nhiều nghiên cứu đã tập trung vào việc dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp Năm 1968, Altman giới thiệu mô hình Z-score để dự đoán khả năng phá sản của các doanh nghiệp sản xuất Sau đó, ông tiếp tục nghiên cứu và điều chỉnh mô hình này để phù hợp với nhiều loại hình doanh nghiệp khác Balcaen và Oogle (2004) nhận xét rằng mô hình Z-score, mặc dù ra đời đã lâu, vẫn là công cụ dự báo được công nhận và sử dụng rộng rãi nhất trong cả giới học thuật và thực hành Đến nay, mô hình Z-score đã được áp dụng rộng rãi trên toàn cầu, bao gồm cả Việt Nam Do đó, tôi đã chọn đề tài “Ứng dụng mô hình Z-score trong đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam” để nghiên cứu.
Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏinghiên cứu
Nghiên cứu này được thực hiện với mục tiêu sử dụng mô hình Z-score trong đánhgiánguycơphásảncủadoanhnghiệpngànhthựcphẩmniêmyếttrênthịtrường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn hiệnnay.
Với mục tiêu như trên, các nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể của đề tài là:
- Làmrõthếnàolàphásảnnhằmgiúpxácđịnhmẫunghiêncứuđểđánhgiámô hình cũng như sức ảnh hưởng và hậu quả của phásản.
- GiớithiệuquátrìnhthiếtlậpmôhìnhZ-scorevàcáckiểmnghiệmvềkhảnăng dự báo của mô hình đối với khả năng phá sản của doanh nghiệp, đồng thời so sánh môhìnhZ- scorevớimộtsốmôhìnhdựbáokhảnăngphásảnđãđượcpháttriểntrên thếgiới.
Mô hình Z-score đã được áp dụng để dự báo khả năng phá sản cho các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Nghiên cứu này nhằm đánh giá thực trạng khả năng phá sản của các doanh nghiệp trong lĩnh vực thực phẩm và đo lường độ chính xác của mô hình Z-score trong việc dự báo sớm tình trạng phá sản.
Để nâng cao tính an toàn cho các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết tại thị trường Việt Nam, cần triển khai các giải pháp cụ thể như cải thiện quy trình sản xuất, tăng cường kiểm tra chất lượng và đảm bảo nguồn gốc nguyên liệu Bên cạnh đó, việc ứng dụng mô hình Z-score có thể giúp các doanh nghiệp đánh giá rủi ro tài chính và cải thiện hiệu quả quản lý Các gợi ý ứng dụng mô hình này bao gồm phân tích dữ liệu tài chính, theo dõi chỉ số Z-score định kỳ và xây dựng kế hoạch ứng phó kịp thời với các rủi ro tiềm ẩn.
Trong nền kinh tế thị trường, sự cạnh tranh ảnh hưởng lớn đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, và nếu không đạt hiệu quả, doanh nghiệp có thể rơi vào tình trạng tài chính không an toàn, thậm chí phá sản Việc nhận diện doanh nghiệp có nguy cơ phá sản là rất cần thiết, vì nó có thể ảnh hưởng đến nhiều mối quan hệ như chủ nợ không thu hồi được nợ và người lao động mất việc Từ những năm 1930, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để đánh giá khả năng phá sản của doanh nghiệp, như nghiên cứu của Ramsey & Foster (1931) và Fitzpatrick (1932) Các nhà nghiên cứu đã tìm cách nhận diện doanh nghiệp có nguy cơ phá sản ở nhiều quốc gia với các phương pháp khác nhau, tiêu biểu như nghiên cứu của Beaver (1966) và Altman (1968) tại Mỹ, cùng với các nghiên cứu tại Hàn Quốc.
Mô hình Z-score của Altman đã được áp dụng và kiểm chứng tại nhiều quốc gia, cho thấy tính chính xác cao trong việc nhận diện phá sản của doanh nghiệp Trong bối cảnh kinh doanh, các doanh nghiệp thường phải đối mặt với nhiều nguy cơ từ cả nội bộ và môi trường bên ngoài, như chính sách của nhà nước và suy thoái kinh tế, điều này có thể dẫn đến tình trạng phá sản Năm 2020, ngành thực phẩm cũng chịu tác động tiêu cực từ đại dịch Covid-19, với hơn 85% doanh nghiệp gặp khó khăn trong quản lý hàng tồn kho và nguồn nhân lực Với sự đóng góp khoảng 15% GDP cho nền kinh tế Việt Nam, việc dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp thực phẩm, đặc biệt là những doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE và HNX, là vô cùng cần thiết.
Mô hình Z-score của Altman đã được kiểm định trong việc dự báo thất bại doanh nghiệp tại Việt Nam, với tỷ lệ dự báo chính xác đạt 91% cho một năm trước khi doanh nghiệp gặp khó khăn tài chính và 72% cho hai năm trước đó Sự giảm sút này theo thời gian là hợp lý, cho thấy tính khả thi của việc áp dụng mô hình Z-score trong việc đánh giá khả năng phá sản của doanh nghiệp ngành thực phẩm tại Việt Nam.
MôhìnhZ-scorecóphùhợpđểápdụngđốivớidoanhnghiệpngànhthựcphẩm tại Việt Nam, có nhận diện được doanh nghiệp phá sản, kiệt quệ tài chính tại Việt Nam?
DoanhnghiệpngànhthựcphẩmniêmyếttrênthịtrườngchứngkhoánViệtNam được nhận diện tình hình tài chính như thế nào theo mô hìnhZ-score?
Có thể ứng dụng mô hình Z-score vào thực tiễn như thế nào?
Đối tượng và phạm vinghiêncứu
1.3.1 Đốitượng nghiêncứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là đánh giá khả năng phá sản của các doanh nghiệp thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng mô hình Z- score.
+ Phạm vi nghiên cứu của đề tài về mặt không gian: Các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Đề tài nghiên cứu này tập trung vào dữ liệu từ các báo cáo tài chính của các doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, được công bố công khai trong khoảng thời gian 6 năm, từ năm 2015 đến năm 2020.
Phương phápnghiêncứu
Phương pháp nghiên cứu của luận văn chủ yếu là phương pháp nghiên cứu định tính có kết hợp thêm phương pháp nghiên cứu định lượng.
Nghiên cứu định tính tổng hợp và khái quát các nghiên cứu của Altman về mô hình Z-score, nhằm nhận diện khả năng phá sản của doanh nghiệp Bài viết cũng điểm qua các nghiên cứu kiểm định mô hình Z-score trước đây và ứng dụng tại Việt Nam, kèm theo đánh giá về hiệu quả của chúng Thêm vào đó, nghiên cứu còn trình bày một số phương pháp phân tích khác để nhận diện khả năng phá sản và kiệt quệ tài chính, so sánh với mô hình Z-score để làm nổi bật ưu nhược điểm của từng phương pháp.
Nghiên cứu định lượng trong doanh nghiệp bao gồm việc thu thập và xử lý số liệu tài chính để xây dựng các chỉ số như Vốn lưu động ròng/Tổng tài sản và Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài sản Sau đó, các phương pháp so sánh tuyệt đối, so sánh tương đối và liên hệ cân đối được áp dụng để phân tích các số liệu này, giúp đánh giá hiệu quả tài chính của doanh nghiệp.
Cấu trúc củađềtài
Đề tài sẽ được chia làm 5 chương với các nội dung chính như sau:
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI
CƠ SỞLÝLUẬN
Tổng quan vềphásản
2.1.1 Khái niệm, nhận định về phá sản của doanhnghiệp
Mỗi quốc gia có những quy định về phá sản doanh nghiệp khác nhau tùy thuộc vào trình độ phát triển và điều kiện kinh tế - xã hội Chẳng hạn, tại Nhật Bản, hệ thống pháp luật về phá sản được quy định trong nhiều bộ luật, bao gồm Luật Phá sản (1922), Bộ luật thương mại (1938), và các luật liên quan khác Ngược lại, Hoa Kỳ quy định phá sản chủ yếu qua hai chương luật: chương 7 về thanh lý và chương 11 về tái tổ chức, nhằm bảo vệ quyền lợi của cá nhân và doanh nghiệp trong tình trạng không trả được nợ Tại Pháp, quy định về phá sản hiện nay được điều chỉnh bởi Luật ngày 25-01-
Luật Phá sản năm 1985 của Pháp, được sửa đổi theo Luật Phá sản ngày 20-10-1994, đặc trưng bởi việc khuyến khích sự sống sót của các doanh nghiệp gặp khó khăn tài chính Pháp luật về phá sản tại Pháp quy định rõ ràng quyền yêu cầu Tòa án tuyên bố phá sản và phân biệt thứ tự ưu tiên các quyền của chủ nợ đối với người mắc nợ.
Tại Việt Nam, người ta sử dụng khá nhiều từ ngữ để mô tả trạng thái phá sản củadoanhnghiệpnhư:vỡnợ,phásản,khánhtận, Xéttheođịnhnghĩatrongtừđiển
Phá sản tại Việt Nam được hiểu là tình trạng doanh nghiệp không còn tài sản và thường xuyên rơi vào nợ nần do kinh doanh thua lỗ, thất bại Còn "vỡ nợ" là khi doanh nghiệp không thể thanh toán các khoản nợ, dẫn đến việc phải bán hết tài sản nhưng vẫn không đủ để trả nợ Như vậy, khái niệm phá sản thường chỉ đến một sự việc đã xảy ra, cụ thể là tình trạng "phải bán hết tài sản mà vẫn không đủ trả nợ".
Theo Từ điển Luật học, "phá sản" được định nghĩa là tình trạng mà một chủ thể, có thể là cá nhân hoặc pháp nhân, không còn khả năng thanh toán các khoản nợ đến hạn Khái niệm này chỉ được xác định khi chủ thể rơi vào trạng thái mất khả năng thanh toán, do đó, "phá sản" có thể được hiểu đơn giản là việc không còn khả năng thanh toán nợ.
Trong tiếng Anh, hai thuật ngữ "bankruptcy" và "insolvency" đều diễn tả khái niệm phá sản và mất khả năng thanh toán Mặc dù chúng có ý nghĩa tương tự, nhưng insolvency thường liên quan đến tình trạng tài chính, trong khi bankruptcy lại mang tính chất pháp lý hơn.
Insolvency, hay còn gọi là mất khả năng thanh toán, là tình trạng tài chính của doanh nghiệp khi tài sản không đủ để thanh toán nợ Tình trạng này có thể được xác định dựa trên việc so sánh tổng tài sản và tổng nợ của doanh nghiệp hoặc khi doanh nghiệp không còn khả năng thanh toán nợ đến hạn mà chủ nợ yêu cầu Khi một doanh nghiệp rơi vào tình trạng mất khả năng thanh toán, nó có thể phải thực hiện các thủ tục phục hồi hoặc bị thanh lý.
Từ "bankruptcy" trong tiếng Việt được hiểu là các thủ tục pháp lý nhằm giải quyết tình trạng mất khả năng thanh toán.
Từ các nhận định đã trình bày ở trên dễ dàng thấy được về mặt pháp lý, có thể hiểu phá sản theo hai khía cạnh sau:
Thứ nhất, phá sản là khi tổ chức kinh doanh bị mất khả năng thanh toán và bị cơquannhànướcraquyếtđịnhtuyênbốphásản.Sauquyếtđịnhnàylàviệctổchức kinh doanh chấm dứt hoạtđộng.
Phá sản, từ góc độ thủ tục pháp lý, là quá trình mà một tổ chức kinh doanh thực hiện để giải quyết tình trạng mất khả năng thanh toán Luật phá sản và các quy định liên quan xác định các bước cần thực hiện khi tổ chức gặp khó khăn tài chính Thủ tục này bắt đầu khi có dấu hiệu tổ chức không còn khả năng thanh toán, và việc giải quyết tình trạng này có thể dẫn đến những hậu quả như phá sản, thanh lý tài sản và chấm dứt hoạt động của tổ chức kinh doanh.
Theo Luật Phá sản năm 2014, phá sản được định nghĩa là tình trạng mà doanh nghiệp hoặc hợp tác xã không còn khả năng thanh toán và bị Tòa án nhân dân tuyên bố phá sản Khái niệm này tập trung vào quyết định của Tòa án, không đề cập đến quy trình hay thủ tục phá sản Do đó, một doanh nghiệp chỉ được xem là phá sản khi đồng thời mất khả năng thanh toán và có quyết định tuyên bố phá sản từ Tòa án, nghĩa là những doanh nghiệp chưa đảm bảo khả năng thanh toán nhưng chưa bị tuyên bố phá sản sẽ không được coi là phá sản theo quy định của Luật này.
Theo Điều 5 của Luật Phá sản, các chủ nợ (bao gồm cả chủ nợ không có bảo đảm và có bảo đảm một phần), người lao động, công đoàn cơ sở và công đoàn cấp trên có quyền nộp đơn yêu cầu mở thủ tục phá sản sau 3 tháng kể từ ngày khoản nợ đến hạn thanh toán hoặc nghĩa vụ trả lương không được thực hiện Ngoài ra, các đại diện pháp luật của doanh nghiệp, như chủ doanh nghiệp, chủ tịch hội đồng quản trị và chủ tịch hội đồng thành viên, cũng có thể nộp đơn khi doanh nghiệp không còn khả năng thanh toán nợ.
Để công nhận một doanh nghiệp phá sản tại Việt Nam, theo Luật Phá sản 2014 và các quy định liên quan, số lượng doanh nghiệp được công nhận phá sản là rất ít Điều này đặc biệt đúng với các doanh nghiệp sản xuất có số lượng lao động lớn, vì việc phá sản của họ có thể ảnh hưởng đến nhiều mặt của xã hội.
2.1.2 Tiêuchí xác định tình trạng phásản
TheoTiếnsĩDươngKimThếNguyên(2017),cócáctiêuchíxácđịnhtìnhtrạng phá sản nhưsau:
Tiêu chí định lượng cho doanh nghiệp không còn khả năng thanh toán được xác định khi doanh nghiệp không thể trả một khoản nợ đến hạn với giá trị tối thiểu theo quy định pháp luật Chẳng hạn, theo luật Singapore, số tiền tối thiểu này được quy định cụ thể.
Vào năm 2005, số tiền tối thiểu để thành lập doanh nghiệp ở Singapore là 10.000 Đô la, trong khi tại Liên bang Nga, con số này là 100.000 Rúp vào năm 2002 Tiêu chí này giúp loại trừ các khoản nợ nhỏ không đáng kể của doanh nghiệp, tuy nhiên, nhược điểm là không thể xác định chính xác nguyên nhân dẫn đến tình trạng mất khả năng thanh toán tạm thời của doanh nghiệp.
Tiêu chí kế toán đánh giá tình trạng tài chính của doanh nghiệp dựa trên so sánh tổng giá trị tài sản nợ và tài sản có Nếu tổng giá trị tài sản nợ vượt quá tài sản có, doanh nghiệp có thể bị coi là phá sản Mặc dù tiêu chí này giúp nhận diện tình hình tài chính, nhưng việc thực hiện kiểm toán báo cáo tài chính (BCTC) trong quá trình phá sản là một thách thức lớn Hơn nữa, tiêu chí này cũng không chính xác khi giá trị sổ sách tài sản có thể bằng hoặc vượt giá trị nợ, nhưng những tài sản này lại không dễ dàng chuyển đổi thành tiền mặt để thanh toán nợ.
Tiêu chí dòng tiền là một yếu tố quan trọng để đánh giá khả năng thanh toán nợ của doanh nghiệp Tiêu chí này tập trung vào dòng tiền thu được từ hoạt động kinh doanh, không chỉ dựa vào tài sản hiện có Doanh nghiệp cần có đủ tiền mặt từ các tài sản hiện tại để đảm bảo khả năng trả nợ một cách kịp thời và hiệu quả.
Luậtphásản2014làtiêuchídòngtiềnvàcóápdụngthêmtiêuchíđịnhlượngnhưng không phải giá trị khoản nợ và mà là thời gian trễ hạn trả nợ đếnhạn.
2.1.3 Nguyên nhân dẫn đến phá sản doanhnghiệp
Tổng quan về môhìnhZ-score
2.2.1 Tiềnđề cho nghiên cứu củaAltman
2.2.1.1 Phương pháp phân tích truyềnthống
Trước khi áp dụng các chỉ số cụ thể để phân tích định lượng hoạt động doanh nghiệp, việc sử dụng thông tin đánh giá tình trạng tín dụng của các thương gia đã được một số tổ chức thực hiện Một ví dụ điển hình là Dun & Bradstreet, một hãng dịch vụ thông tin quốc tế nổi tiếng với lịch sử cung cấp thông tin tín dụng độc lập.
Các nghiên cứu vào thập niên 1930 và những năm sau đó đã chỉ ra rằng các doanh nghiệp phá sản có những chỉ số tài chính khác biệt đáng kể so với các doanh nghiệp lành mạnh Nghiên cứu của Beaver (1967) đã phân tích các chỉ số này nhằm dự báo khả năng phá sản, so sánh chỉ số của doanh nghiệp phá sản với doanh nghiệp không phá sản Beaver đã theo dõi tình hình tài chính của các doanh nghiệp trong vòng 5 năm trước khi họ phá sản và kết luận rằng phân tích các chỉ số tài chính này là hữu ích trong việc dự đoán khả năng phá sản của doanh nghiệp Các nghiên cứu này khẳng định rằng chỉ số tài chính có thể dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp.
Các chỉ số như khả năng sinh lời, thanh khoản và khả năng thanh toán được coi là những yếu tố quan trọng trong việc đánh giá tình hình tài chính của doanh nghiệp Tuy nhiên, sự rõ ràng về tầm quan trọng của từng chỉ số vẫn còn hạn chế Một doanh nghiệp có khả năng sinh lời kém nhưng vẫn duy trì thanh khoản tốt có thể không đối mặt với nguy cơ phá sản ngay lập tức Khi nghiên cứu khả năng phá sản, Altman đã đặt ra ba vấn đề chính: xác định tỷ lệ quan trọng trong dự báo phá sản, xây dựng tỷ lệ tương ứng với từng chỉ số, và phát triển các tỷ lệ một cách khách quan Những lý do này đã thúc đẩy Altman tìm kiếm mô hình dự báo phá sản cho doanh nghiệp.
2.2.1.2 Phương pháp phân tích đa biệtthức
Mô hình Z-score của Altman được phát triển dựa trên phương pháp Phân tích đa biến đặc thức (Multiple Discriminant Analysis - MDA) Mặc dù MDA lần đầu tiên được sử dụng vào những năm 1930 và không phổ biến như phương pháp hồi quy, nhưng nó đã được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như sinh vật học và nghiên cứu hành vi Gần đây, kỹ thuật này ngày càng trở nên phổ biến trong cả học thuật lẫn thực tiễn, và Altman cùng các đồng sự đã quyết định áp dụng MDA vào lĩnh vực tài chính.
MDA (Phân tích phân biệt nhiều biến) là một kỹ thuật thống kê dùng để phân loại các quan sát thành các nhóm dựa trên đặc điểm riêng biệt của chúng Kỹ thuật này thường được áp dụng để phân loại và dự đoán ảnh hưởng của các biến trong mô hình, chẳng hạn như phân loại nhóm nam-nữ hoặc có thai-không có thai Để thực hiện MDA, trước tiên cần xác định rõ các nhóm, có thể là hai hoặc nhiều hơn Sau khi thiết lập nhóm, dữ liệu sẽ được thu thập theo các đặc điểm của từng nhóm Hình thức đơn giản nhất của MDA là xây dựng mối quan hệ tuyến tính giữa các đặc điểm giúp phân biệt các nhóm Nếu một đối tượng có các đặc điểm định lượng, MDA sẽ cung cấp các hệ số phân biệt, từ đó hỗ trợ phân loại đối tượng vào nhóm xác định, ví dụ như phân tích mối quan hệ giữa các chỉ số tài chính để phân loại các công ty.
MDA đưa ra một biệt thức dạng: Z = V1X1 + V2 X2 + … VnXn. lập.
Biệt thức này chuyển đổi các giá trị biến riêng lẻ thành một số duy nhất (số Z) để phân tích và xếp nhóm, giúp đơn giản hóa quá trình phân tích Nhiệm vụ của phân tích phân biệt là xác định các hệ số Vi và các giá trị điểm cắt của Z để phân loại đối tượng, trong khi các biến Xi đại diện cho các giá trị thực tế.
Mô hình Z-score của Altman là một công cụ phân tích tài chính giúp đánh giá tình hình kinh doanh của doanh nghiệp Mô hình này kết hợp các biến độc lập để tạo ra một điểm số duy nhất, từ đó phân loại doanh nghiệp thành hai nhóm: doanh nghiệp có nguy cơ phá sản hoặc kiệt quệ tài chính và doanh nghiệp lành mạnh.
Khi áp dụng mô hình Z-score vào một doanh nghiệp, cần xác định giá trị các biến quan trọng của doanh nghiệp để tính toán Điểm số Z Sau khi có Điểm số Z, so sánh với điểm cắt sẽ giúp đánh giá và phân loại tình hình tài chính của doanh nghiệp.
Altmanđãlựachọnmẫugồmcó66doanhnghiệpvớisốlượng33doanhnghiệp tuyên bố phá sản và
33 doanh nghiệp có tình hình tài chính lành mạnh để xâydựngmôhình.
Nhóm 1 là nhóm các doanh nghiệp phá sản, kiệt quệ tài chính, nhóm này là những doanh nghiệp sản xuất đã nộp đơn phá sản trong giai đoạn từ năm 1946 đến năm 1965 theo Luật phá sản Hoa Kỳ Trong nghiên cứu của mình, Altman đã nhận thấyrằngviệchạnchếcủacácdoanhnghiệpđượcchọnởnhóm1làkhônghoàntoàn thuầnnhấtdocósựkhácnhaugiữacácdoanhnghiệpvềngành,quymôdoanhnghiệp, cũngnhưsựtácđộngkhôngđồngnhấtcủamôitrườngkinhdoanhtrongsuốtkhoảng thời gian nghiên cứu Do đó, Altman đã lựa chón những doanh nghiệp thuộc nhóm2 một cách cẩnthận.
Nhóm 2 là nhóm các doanh nghiệp không bị phá sản, kiệt quệ tài chính hay có tìnhhìnhtàichínhlànhmạnh,nhómnàylànhómcácdoanhnghiệpsảnxuấtđượclựa chọnnghiêmngặttheophạmviquymôtàisảncógiátrịtừ1triệuđến25triệuUSD.
Các doanh nghiệp vẫn hoạt động trong thời gian diễn ra phân tích của Altman, với quyết định loại bỏ các doanh nghiệp có tài sản dưới 1 triệu USD và các doanh nghiệp quy mô lớn Altman giải thích rằng điều này nhằm phù hợp với phạm vi tài sản của nhóm 1, vì trước năm 1996, việc phá sản ở các doanh nghiệp lớn là rất hiếm.
Sau khi xác định sau khi kinh doanh, các công ty được chọn làm mẫu để thu thập thông tin từ bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả hoạt động Để đảm bảo không bỏ sót các chỉ số quan trọng, Altman đã tiến hành thu thập và sử dụng những dữ liệu này nhằm cải thiện độ chính xác của mô hình.
22 chỉ số để đánh giá Các biến trên được phân ra thành 5 nhóm: Thanh khoản, lợi nhuận, đòn bẩy, khả năng thanh toán và chỉ số hoạtđộng.
Từdanhsách22chỉsốbanđầu,5biếnđượclựachọnlàcácbiếntổngquátnhất để dự đoán phá sản công ty Để có được tập hợp biến số cuối cùng đó, các phương pháp sau đã được thựchiện:
- Quan sát mức ý nghĩa thống kê của công việc thay thế biến, bao gồmviệc xác định đóng góp tương đối của các biến độclập.
- Đánh giá sự tương quan của cácbiến.
- Quan sát độ chính xác về mặt dự báo của các tập hợpbiến.
2.2.1.3 Mô hình Z-score và ý nghĩa cácbiến
Altman đưa ra mô hình Z-score áp dụng cho các doanh nghiệp đã cổ phần hóa trong ngành sản xuất như sau:
X1= Vốn lưu động/ Tổng tài sản,X2= Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản
X3= Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản
X4= Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/ Giá trị sổ sách của nợ phải trảX5= Tổng doanh thu/ Tổng tài sản
Chỉ số X1 = Vốn lưu động/Tổng tài sản là một công cụ quan trọng trong việc phân tích doanh nghiệp gặp khó khăn, giúp đánh giá khả năng thanh khoản ròng so với tổng vốn Vốn lưu động được xác định bằng sự chênh lệch giữa tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn Khi doanh nghiệp trải qua giai đoạn kinh doanh không hiệu quả, tài sản lưu động có thể giảm so với tổng tài sản Trong ba chỉ số thanh khoản mà Altman đề xuất, X1 được xem là chỉ số có giá trị nhất Ngoài ra, Altman cũng nhấn mạnh hai chỉ số thanh khoản khác là chỉ số thanh toán hiện hành và chỉ số thanh toán nhanh.
X2= Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản
Lợi nhuận giữ lại là chỉ số quan trọng thể hiện tổng số thu nhập và mức lỗ của doanh nghiệp, đồng thời đo lường lợi nhuận tích lũy theo thời gian Chỉ số này chịu ảnh hưởng bởi việc tái cấu trúc và chia cổ tức, với các doanh nghiệp trẻ thường có chỉ số thấp do chưa tích lũy đủ lợi nhuận Do đó, các doanh nghiệp non trẻ có nguy cơ phá sản cao hơn so với những doanh nghiệp hoạt động lâu dài, điều này phản ánh thực tế rằng họ dễ gặp rủi ro trong những năm đầu hoạt động.
X3=Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản (chỉ số hiệu suất sử dụng tài sản)
Chỉ số này đo lường năng suất thực của tài sản doanh nghiệp, không bị ảnh hưởng bởi thuế và nợ vay Khả năng sinh lời từ tài sản là yếu tố quyết định sự sống còn của doanh nghiệp, do đó, chỉ số này thường được nhắc đến khi phân tích rủi ro tài chính và khả năng phá sản Doanh nghiệp mất khả năng thanh toán thường do tổng giá trị tài sản không đủ để bù đắp tổng nợ So với các chỉ số dự báo khả năng sinh lời khác, bao gồm cả chỉ số dòng tiền, chỉ số này có khả năng dự báo tốt hơn.
X4= Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu /Giá trị sổ sách của nợ
Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu doanh nghiệp phản ánh tổng giá trị cổ phiếu đang lưu hành, trong khi giá trị sổ sách của nợ được tính bằng tổng nợ ngắn hạn và dài hạn Chỉ số này cho thấy mức độ suy giảm giá trị tài sản trước khi doanh nghiệp mất khả năng thanh toán Ví dụ, một doanh nghiệp với giá trị thị trường vốn chủ sở hữu 10,000 USD và nợ 5,000 USD có thể chịu đựng sự giảm giá trị tài sản tới 2/3 mà vẫn duy trì khả năng thanh toán Ngược lại, doanh nghiệp có giá trị vốn chủ sở hữu 2,000 USD sẽ mất khả năng thanh toán nếu tài sản giảm chỉ còn 1/3 giá trị Chỉ số này làm nổi bật giá trị thị trường mà các nghiên cứu khác thường không đề cập đến.
X5= Tổng doanh thu/ Tổng tài sản
PHƯƠNG PHÁPNGHIÊNCỨU
Mô hìnhnghiêncứu
Altman đã phát triển ba mô hình Z-score, bao gồm mô hình Z-score ban đầu, Z’-score và Z’’-score, để đáp ứng nhu cầu phân tích cho các doanh nghiệp khác nhau Mô hình Z-score được áp dụng cho các doanh nghiệp sản xuất đã cổ phần hóa, trong khi Z’-score dành cho doanh nghiệp sản xuất chưa cổ phần hóa Mô hình Z’’-score không phân biệt giữa doanh nghiệp sản xuất và thương mại dịch vụ Do đó, việc lựa chọn mô hình phù hợp nhất là cần thiết để thực hiện nghiên cứu hiệu quả.
Mô hình Điểm số Z’’ sẽ được dùng để nghiên cứu cho các doanh nghiệp Việt Nam vì các lý do được nêu sau:
Nghiên cứu này không phân biệt giữa doanh nghiệp sản xuất và thương mại, được thực hiện trên 30 doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Các doanh nghiệp này bao gồm cả doanh nghiệp sản xuất và doanh nghiệp thương mại Việc loại bỏ biến X5 trong mô hình Điểm số Z’’ cho thấy sự khác biệt giữa các loại hình doanh nghiệp là hợp lý.
Mô hình Điểm số Z, được Altman (2000) giới thiệu, được coi là phù hợp cho các doanh nghiệp trong nền kinh tế mới nổi Nhiều nghiên cứu tại Việt Nam đã xác nhận khả năng dự báo chính xác của mô hình này, cho thấy tính ứng dụng của nó trong bối cảnh nghiên cứu hiện tại.
Nhắc lại mô hình Điểm số Z’’:
X1= Vốn lưu động/ Tổng tài sản,
X2= Lợi nhuận giữ lại/ Tổng tài sản
X3= Lợi nhuận trước thuế và lãi vay/Tổng tài sản
X4= Giá trị vốn chủ sở hữu/ Giá trị sổ sách của nợ phải trả
Các điểm cắt của mô hình:
Z’’ < 1,1 : Doanh nghiệp kiệt quệ, phá sản
1,1 < Z’’ < 2,6 : Dấu hiệu chưa rõ ràng, vùng xám
Z’’ > 2,6 : Doanh nghiệp an toàn, không phá sản
Dữ liệu nghiêncứu
Tác giả đã thu thập số liệu tài chính của 30 doanh nghiệp ngành thực phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2015 đến năm 2020 Sử dụng công cụ thống kê toán học và phần mềm EXCEL, tác giả tiến hành tính toán và phân tích các chỉ tiêu trong mô hình.
Dựa trên các số liệu thu thập từ năm 2015 đến 2020, tác giả đã tính toán các tỷ số tài chính với đơn vị là % hoặc số lần, do đó yếu tố lạm phát không ảnh hưởng đến kết quả ứng dụng mô hình Điểm số Z.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀPHÂNTÍCH
Tổng quan về các doanh nghiệpthựcphẩm
4.1.1 Lịch sử hình thành và pháttriển Đối với một nước nông nghiệp như Việt Nam, ngành thực phẩm có điều kiện rấtthuậnlợiđểpháttriển,đồngthờiđâycũnglàngànhcóvaitròđặcbiệtquantrọng
Gắn kết nông nghiệp với thị trường là yếu tố quan trọng trong phát triển kinh tế Việt Nam, đặc biệt trong ngành thực phẩm Nhiều năm qua, thực phẩm không chỉ đáp ứng nhu cầu thị trường nội địa mà còn giữ vị thế cao trên bản đồ xuất khẩu toàn cầu Việt Nam đang trở thành nguồn cung cấp phong phú các sản phẩm nông sản và thực phẩm cho nhiều quốc gia Đặc biệt, giá trị sản xuất của ngành chế biến thực phẩm ngày càng chiếm tỷ trọng lớn trong nền kinh tế.
19,1%trongnhómngànhcôngnghiệpchếbiến,chếtạocủaViệtNam.Đâylàngành chiếm tỷ trọng cao nhất trong các ngành công nghiệp chế biến, chế tạo, thể hiện tầm quantrọngcủangànhnàytrongviệcđảmbảonhucầulươngthựccủangườidâncũng nhưđápứngyêucầuxuấtkhẩu.Ngoàira,tỷtrọnggiátrịsảnxuấtcaochothấyngành sảnxuất,chếbiếnthựcphẩmcónhiềuthếmạnhvớinhiềuthươnghiệulớn,cóuytín, thịtrườngổnđịnhvàcókhảnăngcạnhtranhcaosovớicácdoanhnghiệpnướcngoài.
Ngành sản xuất và chế biến sữa, đồ uống, dầu ăn, bánh kẹo tại Việt Nam đang trên đà tăng trưởng mạnh mẽ, trở thành một trong những phân khúc thị trường chế biến năng suất nhất Sự ra đời của các Hiệp định thương mại tự do đã tạo cơ hội mở rộng thị trường tiêu dùng và thu hút đầu tư trong lĩnh vực thực phẩm Dự báo đến năm 2020, ngành này sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người tiêu dùng.
Ngành chế biến nông sản quy mô công nghiệp tại Việt Nam hiện có khoảng 7.500 doanh nghiệp, với tổng công suất đạt khoảng 120 triệu tấn nguyên liệu mỗi năm Mặc dù chỉ chiếm gần 1% tổng số doanh nghiệp cả nước, ngành này là một trong những mũi nhọn có tiềm năng phát triển lớn, đóng góp hơn 20% doanh thu thuần trong ngành chế biến, chế tạo hàng năm Doanh nghiệp chế biến rau củ quả chiếm tỷ lệ cao nhất trong ngành, trong khi chế biến thủy sản đông lạnh thu hút nhiều lao động nhất Ngành thực phẩm đang có xu hướng tăng trưởng mạnh mẽ, cung ứng nhiều sản phẩm cạnh tranh và chiếm lĩnh thị trường nội địa cũng như gia tăng xuất khẩu Trong giai đoạn 2016-2020, chỉ số sản xuất công nghiệp của ngành chế biến thực phẩm bình quân đạt 7%/năm, với sự hồi phục rõ rệt trong năm 2021 khi dịch Covid-19 được kiểm soát, chỉ số sản xuất trong 4 tháng đầu năm 2021 tăng 7,1% so với cùng kỳ năm trước.
Bảng 4.1 Số doanh nghiệp thực phẩm phân theo quy mô lao động giai đoạn 2016-2019
Chia theo quy mô lao động
Nguồn: Niên giám của Tổng cục Thống kê, 2020
Bảng 4.2 : Số doanh nghiệp thực phẩm phân theo quy mô vốn giai đoạn 2016-
Chia theo quy mô vốn
50 tỷ đến dưới 200 tỷ đồng
Từ 200 tỷ đến dưới 500 tỷ đồng
Nguồn: Niên giám của Tổng cục Thống kê, 2020
Bảng4.1và4.2chothấysốcácdoanhnghiệpphânchiatheoquymônguồnvốn và quy mô lao động của các doanh nghiệp thực phẩm giai đoạn 2016-2019.
Cóthểthấyđượcsốlượngdoanhnghiệphoạtđộngtrongngànhthựcphẩmtăng qua các năm, từ 9,428 doanh nghiệp năm 2016 đã tăng lên 12,857 doanh nghiệp vào năm2019,nhưngchủyếulàcácdoanhnghiệpcóquymônhỏ,cácdoanhnghiệpthực phẩm có quy mô lớn vẫn có số lượng khá hạnchế.
Năm 2019, số lượng doanh nghiệp có quy mô vốn từ 500 tỷ đồng trở lên chỉcó369doanhnghiệp,trongkhiđósốdoanhnghiệpcóquymôvốndưới10tỷđồnglà
Vào năm 2019, ngành thực phẩm có 8,393 doanh nghiệp, chiếm hơn 65% tổng số doanh nghiệp trong lĩnh vực này Trong đó, chỉ có 90 công ty có quy mô nhân sự từ 1,000 người trở lên, trong khi doanh nghiệp có quy mô dưới 50 người lên tới 11,279, chiếm hơn 85% tổng số doanh nghiệp ngành thực phẩm.
Ngành thực phẩm đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam, không chỉ tạo ra hàng triệu việc làm mà còn đáp ứng nhu cầu tiêu thụ nội địa và góp phần vào kim ngạch xuất khẩu Tuy nhiên, phần lớn doanh nghiệp trong lĩnh vực này vẫn còn nhỏ và vừa, chưa phát huy hết tiềm năng của ngành.
Từ khi thị trường chứng khoán hình thành, đã tạo ra kênh huy động vốn lớn cho các doanh nghiệp, đặc biệt là ngành thực phẩm Tuy nhiên, tính đến năm 2020, chỉ có 34 công ty thực phẩm niêm yết trên sàn HOSE và HNX, một con số khiêm tốn so với 12,857 doanh nghiệp trong ngành Một số công ty lớn trong ngành thực phẩm bao gồm Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam (Vinamilk), Công ty Cổ phần Tập đoàn Masan, và Tập đoàn Dabaco Việt Nam Đáng chú ý, phần lớn các doanh nghiệp thực phẩm niêm yết đã hoạt động gần 20 năm.
10 năm có số lượng khá khiêmtốn.
Tháng 10 năm 2021, Công ty cổ phần Báo cáo Đánh giá Việt Nam (Vietnam Report) chính thức công bố Top 10 Công ty uy tín ngành Thực phẩm - Đồ uốngnăm 2021.
Top 10 Công ty uy tín ngành Thực phẩm - Đồ uống năm 2021 được xây dựng dựa trên các nguyên tắc khoa học và khách quan Các công ty được đánh giá, xếp hạng dựa trên 3 tiêu chí chính: (1) Năng lực tài chính thể hiện trên báo cáo tài chính nămgầnnhất(2)UytíntruyềnthôngđượcđánhgiábằngphươngphápMediaCoding
- mã hóa các bài viết về công ty trên các kênh truyền thông có ảnh hưởng; (3) Khảo sátđốitượngnghiêncứuvàcácbênliênquan:ngườitiêudùng,chuyêngiađượcthực hiện trong tháng8/2021.
Danh sách 1: Top 10 Công ty thực phẩm uy tín năm 2021 - Nhóm ngành: Sữa và sản phẩm từ sữa
Danh sách 2: Top 10 Công ty thực phẩm uy tín năm 2021 - Nhóm ngành: Đường, bánh kẹo và thực phẩm dinh dưỡng khác
Danh sách 3: Top 10 Công ty thực phẩm uy tín năm 2021 - Nhóm ngành: Thực phẩm đóng gói, gia vị, dầu ăn
Danh sách 4: Top 10 Công ty thực phẩm uy tín năm 2021 - nhóm ngành: Thực phẩm tươi sống, đông lạnh
Danh sách 5: Top 10 Công ty đồ uống uy tín năm 2021 - nhóm ngành: Đồ uống có cồn
Danh sách 6: Top 10 Công ty đồ uống uy tín năm 2021 - nhóm ngành: Đồ uống không cồn (nước giải khát, trà, cà phê…)
Nguồn: Vietnam Report, 2021 4.1.2 Đặcđiểm hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp ngành thựcphẩm
Doanh nghiệp ngành thực phẩm khi thực hiện hoạt động kinh doanh có những nét riêng biệt so với các doanh nghiệp trong ngành khác:
Một trong những vấn đề chính hiện nay là người tiêu dùng thường thiếu hiểu biết đầy đủ về các sản phẩm thực phẩm trên thị trường Mặc dù doanh nghiệp đã thực hiện nhiều hoạt động quảng bá và cung cấp thông tin về hàng hóa, nhưng người tiêu dùng vẫn có xu hướng không nắm bắt rõ ràng các thông tin quan trọng như địa chỉ sản xuất, chất lượng, đặc tính, công dụng và cách sử dụng của từng loại sản phẩm.
Nhu cầu mua sắm thực phẩm trên thị trường rõ ràng bị ảnh hưởng và thay đổi theo thời gian và địa điểm.
Giữa những người tiêu dùng tồn tại sự khác biệt rõ rệt về tầng lớp dân cư, địa vị, nghề nghiệp, dân tộc, giới tính, trình độ văn hóa, độ tuổi và tập quán sinh hoạt Những yếu tố này ảnh hưởng đến sự hiểu biết và lựa chọn tiêu dùng của họ đối với các loại sản phẩm thực phẩm do doanh nghiệp cung cấp, dẫn đến sự đa dạng trong nhu cầu và sở thích tiêu dùng.
Cuốicùnglàviệctiêudùngcácsảnphẩmdodoanhnghiệpthựcphẩmcungcấp thường diễn ra một cách lặt vặt cũng như phântán.
Doanh số thực phẩm và đồ uống của Việt Nam năm 2018 đạt khoảng 800.000 tỷ đồng, chiếm khoảng 15,1% GDP Năm 2019, doanh số tăng lên khoảng 921.772 tỷ đồng, chiếm 15% GDP Đến năm 2020, doanh số ngành này đạt 957.867 tỷ đồng, tăng 3,8% so với năm 2019 và chiếm khoảng 15,8% GDP Ngành thực phẩm và đồ uống đóng góp khoảng 15% tổng GDP của Việt Nam, với dự đoán doanh thu sẽ vượt 1.200.000 tỷ đồng vào năm 2022 Thực phẩm và đồ uống cũng chiếm khoảng 35% chi tiêu hàng tháng của người dân Dự kiến, sẽ có khoảng 17 triệu hộ gia đình trung lưu tại Việt Nam vào năm 2030, và Việt Nam được kỳ vọng sẽ trở thành thị trường lớn thứ hai về số lượng người tiêu dùng và lớn thứ năm về tổng chi tiêu ở Đông Nam Á vào năm 2030, điều này cho thấy triển vọng khả quan cho ngành thực phẩm và đồ uống.
Hình 4.1 Doanh thu ngành thực phẩm và đồ uống tại Việt Nam từ năm 2018 đến năm 2020, và dự báo từ năm 2021 đến năm 2024
