Ứng dụng mô hình Altman ZScore vào chấm điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO ĐẶC BIỆT

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
NGÀNH TÀI CHÍNH

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ALTMAN Z-SCORE
VÀO CHẤM ĐIỂM TÍN NHIỆM DOANH NGHIỆP
NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN

SVTH: VŨ MINH ANH
MSSV: 1154040029
Ngành: Tài chính
GVHD: PGS. TS. Nguyễn Minh Hà

Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2015


LỜI CẢM ƠN
Tôi xin chân thành cảm ơn quý Thầy, Cô trong khoa Đào tạo đặc biệt, Trường
Đại Học Mở TP. Hồ Chí Minh đã tận tình truyền đạt kiến thức trong suốt những năm
học tập. Đây không chỉ là kiến thức nền tảng để tôi hoàn tất khóa luận mà còn là hành
trang vững chắc cho tôi sau này.
Để có thể thực hiện được khóa luận này, tôi xin tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến
giảng viên hướng dẫn – PGS. TS. Nguyễn Minh Hà, đã tận tình hướng dẫn và góp ý
trong suốt thời gian thực hiện khóa luận.
Xin chân thành cảm ơn gia đình, Bố, Mẹ, anh chị, những người thân yêu quý đã
luôn ủng hộ và tạo điều kiện để tôi học tập và hoàn tất khóa luận này.
Cuối cùng, xin cảm ơn những người bạn Đại học đã đồng hành cùng tôi trong
thời gian học tập tại trường. Sự góp ý, chia sẻ và động viên của các bạn là động lực
giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện khóa luận.

TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2015
Sinh viên thực hiện

Vũ Minh Anh


NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
...............................................................................................................................................
TP. Hồ Chí Minh, ngày

tháng

năm 2015

Giảng viên hướng dẫn

PGS. TS. Nguyễn Minh Hà

i

MỤC LỤC
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU .......................................................................................... 1
1.1 Tổng quan về vấn đề cần nghiên cứu .............................................................. 1
1.2 Lý do chọn đề tài .................................................................................................. 1
1.3 Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu ........................................................................ 2
1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................ 2
1.3.2 Câu hỏi nghiên cứu.............................................................................. 2
1.4 Phương pháp nghiên cứu ................................................................................... 2
1.4.1 Phương pháp định tính ........................................................................ 2
1.4.2 Phương pháp định lượng ..................................................................... 3
1.5 Phạm vi nghiên cứu ............................................................................................. 3
1.6 Kết cấu khóa luận ................................................................................................ 3
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN .................................................................................. 5
2.1 Lý thuyết chấm điểm tín nhiệm ........................................................................ 5
2.2 Lý thuyết về phân tích báo cáo tài chính doanh nghiệp ............................. 6
2.2.1 Nhóm tỷ số thanh khoản ...................................................................... 7
2.2.2 Nhóm tỷ số thị trường ......................................................................... 8
2.2.3 Nhóm tỷ số sinh lời ............................................................................. 9
2.2.4 Nhóm tỷ số cơ cấu tài chính .............................................................. 10
2.2.5 Nhóm tỷ số hoạt động ....................................................................... 12
2.3 Lý thuyết về phân tích biệt số (DA) ............................................................... 13
2.3.1 Khái niệm và mô hình phân tích biệt số ............................................ 13
2.3.2 Một số thuật ngữ trong phân tích biệt số ........................................... 15
2.4 Giới thiệu về mô hình Z-score......................................................................... 17
2.4.1 Mô hình chỉ số Altman Z-score ......................................................... 17
2.4.2 Mô hình Zeta – mô hình rủi ro tín dụng ............................................ 19
2.4.3 Các mô hình Z-score trên thế giới ..................................................... 19
2.4.4 Mô hình Z-score tại Việt Nam .......................................................... 20

ii


CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE VÀO XÂY DỰNG MÔ HÌNH
CHẤM ĐIỂM TÍN NHIỆM DOANH NGHIỆP NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN VIỆT
NAM .............................................................................................................................. 22
3.1 Quy trình nghiên cứu ........................................................................................ 22
3.1.1 Thiết lập mô hình nghiên cứu............................................................ 22
3.1.2 Trình tự thực hiện ước lượng mô hình .............................................. 23
3.2 Ước lượng mô hình ............................................................................................ 24
3.2.1 Thu thập dữ liệu nghiên cứu.............................................................. 24
3.2.2 Lựa chọn chỉ tiêu ............................................................................... 25
3.2.3 Thống kê mô tả .................................................................................. 28
3.2.4 Kiểm định giả thuyết của mô hình .................................................... 32
3.2.5 Giải thích kết quả phân tích ............................................................... 34
3.2.6 Mô hình Altman Z-score rút gọn áp dụng cho ngành bất động sản .. 42
CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................. 49
4.1 Những nội dung chính trong khóa luận ........................................................ 49
4.2 Kết quả nghiên cứu ........................................................................................... 49
4.3 Nhận xét về mô hình z-score rút gọn ............................................................. 50
4.3.1 Ưu điểm ............................................................................................. 50
4.3.2 Hạn chế .............................................................................................. 50
4.4 Kiến nghị với cơ quan quản lý nhà nước...................................................... 51
4.5 Hướng nghiên cứu tiếp theo ............................................................................ 52
KẾT LUẬN .................................................................................................................. 54
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................... 56
PHỤ LỤC .................................................................................................................... 58

iii

DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 3.1: Các chỉ tiêu đề xuất ................................................................................. 27
Bảng 3.2: Thống kê mô tả 19 biến .......................................................................... 29
Bảng 3.3: Thống kê mô tả 19 biến số theo 2 nhóm ................................................. 30
Bảng 3.4: Kết quả kiểm định phương sai nhóm ...................................................... 32
Bảng 3.5: Bảng giá trị riêng .................................................................................... 33
Bảng 3.6: Kết quả kiểm định trung bình nhóm ....................................................... 34
Bảng 3.7: Giá trị hệ số Canonical chuẩn hóa .......................................................... 35
Bảng 3.8: Hệ số tương quan kết cấu........................................................................ 37
Bảng 3.9: Giá trị hệ số Canonical chưa chuẩn hóa ................................................. 38
Bảng 3.10: Kết quả phân loại của hàm (2) .............................................................. 39
Bảng 3.11: Kiểm định F về khả năng phân biệt ...................................................... 41
Bảng 3.12: Kiểm định phương sai nhóm (5 biến chọn lọc) .................................... 42
Bảng 3.13: Bảng giá trị riêng (5 biến chọn lọc) ...................................................... 43
Bảng 3.14: Kết quả kiểm định trung bình nhóm (5 biến chọn lọc) ......................... 43
Bảng 3.15: Giá trị hệ số tương quan kết cấu (5 biến chọn lọc) ............................... 44
Bảng 3.16: Giá trị hệ số Canonical chuẩn hóa (5 biến chọn lọc) ........................... 45
Bảng 3.17: Giá trị hệ số Canonical chưa chuẩn hóa (5 biến chọn lọc) ................... 46
Bảng 3.18: Kết quả phân loại của hàm phân biệt mới ............................................ 47

iv


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
STT

Từ viết đầy đủ

Từ viết tắt

1

DA

Phân tích biệt số

2

HOSE

Sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh

3

HSX

Sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội

4

HTK

Hàng tồn kho

5

KPT

Khoản phải thu

6

NHNN

Ngân hàng Nhà nước

7

TTS

Tổng tài sản

8

VLĐ

Vốn lưu động

v


CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
1.1 Tổng quan về vấn đề cần nghiên cứu
Hiện tại trên thế giới, có một số tổ chức chấm điểm và xếp hạng tín nhiệm được
quốc tế công nhận cũng như một số tổ chức được quốc gia của họ công nhận, có thể kể
đến như Standard and Poor’s, Moody’s và Fitch Ratings. Đây là các tổ chức uy tín, có
thị phần cao và được công nhận rộng rãi bởi các nhà đâu tư trên thế giới. Ba tổ chức
này có lịch sử hoạt động lâu đời nên lý thuyết và phương pháp của họ luôn được cải

tiến từ khi bắt đầu hoạt động đến nay. Hằng năm, họ luôn có những bài nghiên cứu
chấm điểm và xếp hạng cho các quốc gia trên toàn thế giới. Năm 2014 vừa qua,
Moody’s đã nâng xếp hạng tín nhiệm của Việt Nam lên thành BB-, nghĩa là quốc gia
có triển vọng ổn định trong tương lai. Bên cạnh đó, các tổ chức này còn thực hiện việc
chấm điểm và phân loại doanh nghiệp không những cho quốc gia đặt trụ sở mà còn
cho các châu lục và thị trường khác nhau trên thế giới. Các thị trường được chú ý là thị
trường các nước mới nổi ở châu Mỹ và châu Á. Đây là điều dễ hiểu vì các nhà đầu tư
mong muốn tìm kiếm một thị trường mới mà môi trường đầu tư ngày càng hấp dẫn.
Tuy nhiên, các nhà đầu tư này vẫn dựa vào các thông tin chấm điểm của những tổ
chức đáng tin cậy để thực hiện quyết định đầu tư của mình.
Tại Việt Nam, ngoài xếp hạng của NHNN, các ngân hàng cũng được chấm
điểm bởi một vài công ty xếp hạng tư nhân như Vietnam Credit hay Credit Ratings
Vietnam. Tuy nhiên, việc thực hiện xếp hạng tín nhiệm bởi NHNN hay các công ty tư
nhân này đều chỉ mới được quan tâm trong 5 năm gần đây. Còn các doanh nghiệp
đang hoạt động trong các ngành nghề khác trên thị trường Việt Nam vẫn chưa có một
hệ thống chấm điểm tín nhiệm đáng tin cậy nào để nhà đầu tư có thể tham khảo. Việc
chấm điểm doanh nghiệp thực sự chưa được quan tâm đúng mức.

1.2 Lý do chọn đề tài
Sau cơn khủng hoảng tài chính và kéo theo đó là sự trì trệ của nền kinh tế nói
chung, ngành bất động sản đã dần hồi phục. Đến nay, những dấu hiệu này đang ngày
càng rõ ràng cùng với sự khởi sắc của nền kinh tế. Theo thông báo của NHNN chiều
15/1/2015, có thêm 10 ngân hàng tham gia cho vay hỗ trợ nhà ở theo Nghị quyết 02
của Chính phủ. Như vậy, đến nay đã có 15 ngân hàng thương mại được tham gia cho
vay gói hỗ trợ 30.000 tỷ. Bên cạnh đó, Nhà nước cũng đã có thêm nhiều giải pháp
quan trọng nhằm thúc đẩy thị trường bất động sản.
Theo Cục Đầu tư nước ngoài của Bộ Kế hoạch và Đầu tư, tính đến ngày
20/02/2015, 148 dự án mới trên cả nước được cấp giấy chứng nhận đầu tư với tổng
vốn đăng ký là 712,29 triệu USD, tức 85,7% so với cùng kỳ năm 2014. Kinh doanh bất
động sản là lĩnh vực đứng thứ hai chỉ sau lĩnh vực công nghiệp chế biến, chế tạo về thu

hút vốn đầu tư nước ngoài (FDI) với tổng vốn đầu tư đăng ký cấp mới và tăng thêm là
1


Chương 1: Giới thiệu
111,43 triệu USD, chiếm 9,3% tổng vốn đầu tư. Điều này ít nhiều cho thấy sự quan
tâm của các nhà đầu tư nước ngoài vào thị trường bất động sản của Việt Nam, nhất là
khi Chính phủ đang có dự định nới lỏng khung pháp lý cho người nước ngoài có thể sở
hữu nhà ngay tại Việt Nam.
Trên thế giới, các thông tin về chấm điểm và phân loại tín nhiệm được sử dụng
như một công cụ hỗ trợ việc ra quyết định của các nhà đầu tư. Đầu tiên, một doanh
nghiệp sẽ dễ dàng tiếp cận nguồn vốn tài chính nếu xếp hạng của nó được đánh giá là
khả quan. Hơn nữa, các cơ quan quản lý nhà nước cũng có thể sử dụng chấm điểm tín
nhiệm như một công cụ để quản trị rủi ro tốt hơn. Bản thân, các doanh nghiệp cũng
được hưởng lợi từ hệ thống chấm điểm và phân loại tín nhiệm. Đó là động lực để
doanh nghiệp giữ vững “phong độ” hay nỗ lực cải thiện hiệu quả hoạt động cũng như
lợi nhuận của mình.
Vì những lý do trên, đề tài “Ứng dụng mô hình Altman Z-score vào chấm
điểm tín nhiệm doanh nghiệp ngành bất động sản” muốn đề xuất một phương pháp
khoa học nhằm xây dựng một mô hình để chấm điểm và phân loại tín nhiệm các doanh
nghiệp đang niêm yết của ngành bất động sản, và có thể cung cấp thông tin đáng tin
cậy về các doanh nghiệp bất động sản là rất cần thiết.

1.3 Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của khóa luận là nhằm xây dựng một mô hình rút gọn để chấm
điểm và phân loại tín nhiệm các doanh nghiệp niêm yết của ngành bất động sản dựa
trên phương pháp phân tích biệt số (DA).

1.3.2 Câu hỏi nghiên cứu

Câu hỏi nghiên cứu của đề tài là:
-

Những chỉ số tài chính nào quan trọng nhất trong việc chấm điểm và phân
loại một doanh nghiệp ngành bất động sản?
Độ chính xác của mô hình chấm điểm và phân loại là bao nhiêu?

1.4 Phương pháp nghiên cứu
1.4.1 Phương pháp định tính
Phương pháp chọn mẫu phân tầng để thu thập cơ sở dữ liệu doanh nghiệp
ngành bất động sản đã và đang niêm yết trên sàn HOSE và HNX sẽ được áp dụng
trong khóa luận. Trên cơ sở dữ liệu có được, khóa luận sử dụng phương pháp thống kê
mô tả để xác định đặc điểm của mẫu khách hàng được chọn
2


Chương 1: Giới thiệu

1.4.2 Phương pháp định lượng
Sau đó, khóa luận áp dụng phương pháp phân tích biệt số trên phần mềm SPSS
bao gồm một số kiểm định để đảm bảo mô hình chấm điểm rút gọn được xây dựng có
thể đứng vững.

1.5 Phạm vi nghiên cứu
Với mục tiêu là xây dựng mô hình chấm điểm tín nhiệm như trên thì giới hạn
phạm vi nghiên cứu của khóa luận là các doanh nghiệp ngành bất động sản đã và đang
niêm yết trên sàn HSX. Bên cạnh đó, do sự giới hạn của nguồn lực và thời gian nghiên
cứu, khóa luận chỉ thực hiện lấy dữ liệu từ năm 2010 đến 2014. Nguồn dữ liệu chủ yếu
của khóa luận là báo cáo tài chính (đã kiểm toán) của các doanh nghiệp nêu trên tại
thời điểm cuối năm và tập trung phân tích định lượng thông qua các chỉ số tài chính.

1.6 Kết cấu khóa luận
Khóa luận bao gồm 04 phần chính với nội dung cơ bản như sau:
Chương 1: Giới thiệu.
Chương này trình bày bối cảnh chung của vấn đề nghiên cứu, lý do nghiên cứu
để thể hiện tính cấp thiết của đề tài. Các nội dung như mục tiêu, đóng góp của nghiên
cứu và sơ lược về phương pháp nghiên cứu được áp dụng trong khóa luận cũng được
đề cập.
Chương 2: Cơ sở lý luận.
Đây là chương trình bày về các lý thuyết sẽ được kết hợp để nghiên cứu như lý
thuyết chấm điểm tín nhiệm, lý thuyết phân tích báo cáo tài chính, lý thuyết cơ bản về
phân tích biệt số (DA) và giới thiệu về mô hình Z-score của giáo sư Altman (1968).
Đồng thời, chương sẽ lượt khảo một số nghiên cứu có liên quan tới đề tài. Chương tập
trung về 02 nội dung trọng tâm là lý thuyết phân tích tài chính doanh nghiệp và lý do
chọn phương pháp phân tích biệt thức (DA) trong nghiên cứu.
Chương 3: Ứng dụng mô hình Z-score vào xây dựng chấm điểm tín nhiệm
doanh nghiệp ngành bất động sản.
Đầu tiên, chương 3 sẽ thiết lập mô hình nghiên cứu và đặt ra một số giả thuyết
để mô hình được vững chắc. Tiếp theo, trong chương này, từng bước nghiên cứu sẽ
được trình bày chi tiết từ bước thu thập số liệu, lựa chọn mẫu, lựa chọn các chỉ tiêu tài
chính để kiểm định các giả thuyết đã đặt ra và đưa ra được mô hình chấm điểm và
phân loại tín nhiệm rút gọn cho ngành bất động sản. Sau đó, kết quả chấm điểm và
phân loại sẽ được thảo luận.

3


Chương 1: Giới thiệu
Chương 4: Kết luận và kiến nghị.
Chương 4, cũng là chương cuối cùng của khóa luận, sẽ tóm tắt các nội dung và

kết quả nghiên cứu. Bên cạnh đó, chương cũng sẽ thảo luận các ưu điểm cũng như hạn
chế của đề tài, và đề xuât các kiến nghị cho các nghiên cứu tiếp theo sau này.
Chương 1 đã trình bày chấm điểm tín nhiệm như là một vấn đề cấp thiết cần
được quan tâm và thực hiện cho các nhà đầu tư, từ đó nêu ra được vấn đề nghiên cứu.
Chương cũng đã đặt mục tiêu nghiên cứu cần đạt và câu hỏi nghiên cứu; trình bày sơ
lược về phương pháp và phạm vi nghiên cứu. Cuối cùng, kết cấu của khóa luận cũng
như nội dung chính của từng chương cũng đã được đề cập.

4


CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN
Trong chương 2, các lý thuyết liên quan đến việc thực hiện đề tài sẽ được lược
khảo. Bố cục của chương 2 sẽ được trình bày theo bốn phần chính:
(1) Lý thuyết chấm điểm tín nhiệm
(2) Lý thuyết về phân tích báo cáo tài chính
(3) Lý thuyết phân tích biệt số (DA)
(4) Giới thiệu về mô hình Z-score

2.1 Lý thuyết chấm điểm tín nhiệm
Anderson (2007) cho rằng để định nghĩa được chấm điểm tín nhiệm, cần được
chia thành hai thành phần, tín nhiệm và chấm điểm. Thứ nhất, từ "tín nhiệm" có nguồn
gốc từ chữ Latinh "credo", có nghĩa là “tin tưởng”. Thứ hai, từ "chấm điểm" là "việc
sử dụng một công cụ tính toán để xếp hạng các trường hợp theo một tiêu chuẩn nhất
định nhằm phân biệt với họ, và đảm bảo các quyết định khách quan và phù hợp". Do
đó, kết quả chấm điểm có thể được biểu hiện dưới dạng “số” hoặc "chữ cái" (Anderson,
2007). Do đó, chấm điểm tín nhiệm có thể định nghĩa là "việc sử dụng các mô hình
thống kê để chuyển đổi dữ liệu có liên quan thành một kết quả chấm điểm trong thang
đo số học có thể làm cơ sở các quyết định tín dụng”.
Hơn nữa, "chấm điểm tín nhiệm là việc sử dụng các mô hình thống kê để xác

định khả năng mà người vay không trả được nợ. Mô hình chấm điểm tín nhiệm được
rộng rãi sử dụng để đánh giá kinh doanh, bất động sản, và các khoản vay tiêu dùng"
(Gup & Kolari, 2005).
Ngoài ra, theo Thomas và các tác giả (2002), chấm điểm tín nhiệm là kỹ thuật
cơ bản hỗ trợ cho mô hình ra quyết định cho vay của bên cho vay trong việc cấp tín
dụng tiêu dùng. Những kỹ thuật này quyết định ai sẽ được cấp tín dụng, được cấp bao
nhiêu, và làm thế nào để nâng cao lợi nhuận từ việc cho khách hàng vay.
Tuy nhiên, các ứng dụng chấm điểm tín nhiệm đã được sử dụng rộng rãi trong
các lĩnh vực khác nhau, bao gồm các kỹ thuật thống kê khác nhau được sử dụng trong
các mục đích dự báo và phân loại. Các ứng dụng có thể kể đến là ứng dụng trong lĩnh
vực ngân hàng, kế toán và tài chính, marketing, kỹ thuật và sản xuất, sức khỏe và y
học như ghi nhận của Paliwal & Kumar (2009).
Theo Abdou và Pointon (2011), chấm điểm tín nhiệm trong lĩnh vực ngân hàng
đã sử dụng rộng rãi trong những năm cuối thế kỷ XX, đặc biệt là do số lượng lớn các
ứng dụng đã được phát triển cho các sản phẩm khác nhau của ngân hàng. Hiện nay,
chấm điểm tín nhiệm đã được áp dụng cho phân khúc khách hàng cho vay tiêu dùng.
Nó đã trở thành một trong những ứng dụng quan trọng và cần thiết nhất của chấm

5


Chương 2: Cơ sở lý luận
điểm tín nhiệm trong lĩnh vực ngân hàng. Bên cạnh đó, các ngân hàng còn áp dụng
chấm điểm thẻ tín dụng, các doanh nghiệp và các sản phẩm ngân hàng khác.
Cũng theo Abdou và Pointon (2011), trong lĩnh vực kế toán và tài chính, chấm
điểm tín nhiệm đã được sử dụng cho các mục đích khác nhau, vì sự phát triển nhanh
chóng của lĩnh vực này trong những năm gần đây. Số lượng các mô hình chấm điểm
đã tăng lên, chẳng hạn như dự báo phá sản, khủng hoảng tài chính và các quyết định
tài chính và lợi nhuận tài chính. Trong số đó, với mục đích dự báo vỡ nợ, có thể kể đến
mô hình chấm điểm tín nhiệm cho doanh nghiệp của Altman (1968) là một trong

những mô hình dự báo tốt nhất.

2.2 Lý thuyết về phân tích báo cáo tài chính doanh nghiệp
Hệ thống báo cáo tài chính của doanh nghiệp có 4 loại báo cáo: Bảng cân đối kế
toán, Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, Báo cáo lưu chuyển tiền tệ và Thuyết
minh báo cáo tài chính. Đối với các doanh nghiệp, các báo cáo này được công bố định
kỳ nửa năm hoặc một năm và trong các trường hợp cần thiết. Với các doanh nghiệp
niêm yết trên sàn chứng khoán, báo cáo tài chính nhất thiết phải được kiểm toán và
công bố minh bạch. Tuy nhiên, theo Nguyễn Minh Kiều (2011), bản thân các báo cáo
tài chính này không cung cấp nhiều thông tin tài chính mà chỉ cung cấp dữ liệu tài
chính. Những thông tin tài chính muốn có được thì phải phân tích từ các bảng báo cáo
tài chính đơn thuần này.
Theo Ngô Kim Phượng (2010), phân tích tình tài chính doanh nghiệp là quá
trình đi sâu tìm hiểu kết cấu và ảnh hưởng qua lại của các chỉ tiêu trên báo cáo tài
chính để có thể đánh giá tình hình tài chính doanh nghiệp đó. Phân tích tài chính doanh
nghiệp bao gồm các nội dung: phân tích chi phí, giá thành và kết quả kinh doanh; phân
tích cơ cấu tài chính, hiệu quả hoạt động, khả năng thanh toán và lưu chuyển tiền tệ.
Theo Fridson và Alvarez (2010), phân tích tài chính doanh nghiệp từ bảng cân đối kế
toán và báo cáo thu nhập là khá quan trọng. Reilly và Brown (2004) còn cho rằng các
tỷ số tài chính sẽ phản ảnh được tính thanh khoản, hiệu quả hoạt động, dự báo tăng
trưởng của một doanh nghiệp.
Nguyễn Minh Kiều (2011) cho rằng vai trò của phân tích báo cáo tài chính khác
nhau tùy thuộc vào mục tiêu khác nhau của người sử dụng báo cáo tài chính. Trên
quan điểm nhà đầu tư, phân tích nhằm dự báo tương lai và triển vọng của doanh
nghiệp. Trong khi đó, nhà quản lý sử dụng phân tích báo cáo tài chính nhằm dự báo
cho tương lai và đưa ra những điều chỉnh cần thiết để cải thiện tình hình tài chính của
doanh nghiệp mình.
Do vậy, phân tích báo cáo tài chính bằng các tỷ số tài chính có thể đánh giá
được sức mạnh tài chính, khả năng sinh lời cũng như triển vọng phát triển của doanh
6

Chương 2: Cơ sở lý luận
nghiệp. Theo Ross và các tác giả (2010), các chỉ số tài chính được phân thành các loại
sau đây:
1.
2.
3.
4.
5.

Nhóm tỷ số tính thanh khoản (hay khả năng thanh toán ngắn hạn).
Nhóm tỷ số giá trị thị trường.
Nhóm tỷ số sinh lời.
Nhóm tỷ số đòn bẩy tài chính (hay khả năng thanh toán dài hạn).
Nhóm tỷ số doanh thu (các sách Việt Nam thường gọi là tỷ số hoạt động)

2.2.1 Nhóm tỷ số thanh khoản
Khả năng của một doanh nghiệp duy trì khả năng chi trả nợ ngắn hạn của nó là
rất quan trọng. Nếu không thể duy trì khả năng chi trả nợ ngắn hạn, doanh nghiệp sẽ
không thể duy trì một khả năng chi trả nợ dài hạn, càng không có khả năng đáp ứng
các cổ đông. Ngay cả khi có lợi nhuận doanh nghiệp vẫn sẽ bị phá sản nếu nó không
đáp ứng được các nghĩa vụ của mình cho các chủ nợ ngắn hạn (Gibson, 2013). Khả
năng thanh toán các nghĩa vụ nợ khi đến hạn cũng liên quan đến khả năng tạo ra tiền
mặt của công ty. Theo Ross và các tác giả (2010), thanh khoản là khả năng chuyển đổi
tài sản thành tiền mặt để đáp ứng nghĩa vụ nợ ngắn hạn (như nợ vay ngắn hạn, các
khoản phải trả,…) của doanh nghiệp. Tính thanh khoản có thể đo lường qua các tỷ số
sau:
 Tỷ số thanh toán hiện hành (Current ratio)
Tỷ số này đo lường khả năng dùng các tài sản ngắn hạn (tiền mặt, hàng tồn kho

hay các khoản phải thu) để chi trả cho các khoản nợ ngắn hạn của một doanh nghiệp.
Tỷ số càng cao thì càng có nhiều khả năng doanh nghiệp sẽ hoàn trả được hết các
khoản nợ ngắn hạn. Ngược lại, tỷ số thanh toán hiện hành nhỏ hơn 1 cho thấy tình
hình tài chính doanh nghiệp đang ở tình trạng tiêu cực, có khả năng không trả được
các khoản nợ khi đáo hạn. Tuy nhiên, điều này không nhất thiết ám chỉ doanh nghiệp
sẽ phá sản bởi vì có rất nhiều cách để huy động thêm vốn. Mặt khác, tỷ số thanh toán
nhanh quá cao cũng không phải là một dấu hiệu tốt bởi vì nó có nghĩa là doanh nghiệp
sử dụng tài sản chưa hiệu quả.

 Tỷ số thanh toán nhanh (Quick ratio)
Tỷ số thanh toán nhanh cho biết các tài sản ngắn hạn (không kể đến hàng tồn
kho vì không phải khoản mục này lúc nào cũng có thể quy đổi thành tiền mặt một cách
dễ dàng) của một doanh nghiệp có đủ để chi trả cho các khoản nợ ngắn hạn. Theo quan
điểm của Fridson và Alvarez (2002), các tài sản có thể chuyển đổi trong vòng 90 ngày
7


Chương 2: Cơ sở lý luận
được xem là nhanh. Chính vì thế, tỷ số này “khắt khe” hơn tỷ số thanh toán hiện hành.
Khi phân tích tài chính, cần xem xét cẩn thận nếu một doanh nghiệp có tỷ số thanh
toán nhanh nhỏ hơn 1 vì doanh nghiệp khó có khả năng hoàn trả các khoản nợ ngắn
hạn. Nếu tỷ số này nhỏ hơn hẳn so với tỷ số thanh toán hiện hành thì có nghĩa là hàng
tồn kho chiếm tỷ trọng khá lớn trong tổng tài sản ngắn hạn của doanh nghiệp.

 Tỷ số thanh toán tiền mặt (Cash Ratio)
Theo George and Lydia (2003), tỷ số thanh toán tiền mặt đo lường mức độ mà
một doanh nghiệp có thể chi trả các khoản nợ của mình nhanh đến đâu, vì tiền và các
khoản tương đương tiền là những tài sản có tính thanh khoản cao nhất.

2.2.2 Nhóm tỷ số thị trường

Các nhóm tỷ số đã đề cập đánh giá tình hình tài chính của một doanh nghiệp tại
thời điểm hiện tại hoặc quá khứ. Tuy nhiên, kỳ vọng của thị trường là rất quan trọng
để đánh giá giá trị tương lai của doanh nghiệp. Tỷ số thị trường là nhóm tỷ số tài chính
được thiết kế để đo lường kỳ vọng của các nhà đầu tư dành cho một doanh nghiệp cổ
phần hóa (Gill và Moira, 1990).
 Thu nhập trên cổ phần (EPS)
Theo giáo trình “CFA Level 1 Book 3: Financial Reporting and Analysis”
(2009) thì EPS có vai trò là một chỉ số đánh giá hiệu suất lợi nhuận của doanh nghiệp.
EPS thường được xem là chỉ số quan trọng nhất trong việc xác định giá của cổ phiếu.
Sự suy giảm trong EPS có thể được coi là sự suy giảm lợi nhuận doanh nghiệp hoặc
làm tăng mối lo lắng về tăng trưởng trong tương lai của doanh nghiệp. (Gill và Moira,
1990)

8


Chương 2: Cơ sở lý luận
 P/E
Theo Ross và các tác giả (2010), P/E đo lường mối quan hệ giữa giá thị trường
và thu nhập của mỗi cổ phiếu. Bởi vì P/E thể hiện nhà đầu tư sẵn sàng trả bao nhiêu
đồng cho một đồng thu nhập hiện tại, P/E cao hơn thường được dùng để chỉ các công
ty có triển vọng lớn cho sự tăng trưởng trong tương lai. Tuy nhiên, một doanh nghiệp
có lợi nhuận thấp hoặc không có lợi nhuận, P/E của nó sẽ khá lớn. Vì vậy, cần hết sức
cẩn trọng trong việc giải thích tỷ lệ này.

 P/B
Tỷ số P/B được dùng để so sánh giá cổ phiếu với giá trị ghi sổ của nó. Hiểu
theo nghĩa rộng, tỷ lệ này so sánh giá trị thị trường của các khoản đầu tư của doanh
nghiệp với chi phí của nó (Ross và các tác giả, 2010). P/B nhỏ hơn 1 có nghĩa là cổ
phần của doanh nghiệp được bán với mức giá thấp hơn giá trị sổ sách của nó; giá trị tài

sản của công ty đã bị thổi phồng quá mức hoặc thu nhập trên tài sản của công ty là quá
thấp. Nếu P/B lớn hơn 1 thì công ty đang làm ăn khá tốt và thu nhập trên tài sản cao.
Chỉ số P/B chỉ thực sự hữu ích khi xem xét các công ty tài chính, hoặc công ty có giá
trị tài sản tương đối lớn.

2.2.3 Nhóm tỷ số sinh lời
Lợi nhuận chính là mục tiêu của các doanh nghiệp. Chính vì thế, lợi nhuận
được xem là một phương pháp đo lường tính khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp
trên các góc độ khác nhau khi sử dụng tài sản và quản lý hoạt động của nó. Tùy thuộc
vào mục tiêu phân tích, có thể áp dụng lợi nhuận trước thuế hoặc sau thuế cho các tỷ
số này. Khóa luận đứng trên góc độ của nhà đầu tư nên nhóm tỷ số này sẽ tập trung
chủ yếu vào yếu tố lợi nhuận ròng (lợi nhuận sau thuế).
 Tỷ suất sinh lời trên tài sản (ROA)
Theo Nguyễn Minh Kiều (2011), tỷ số này thể hiện hiệu suất của doanh nghiệp
khi chuyển tài sản thành lợi nhuận. Hay nói cách khác, đó là khả năng sinh lời trên mỗi
đồng tài sản. Đây là chỉ tiêu thường gặp nhất khi đo lường hiệu quả hoạt động của
doanh nghiệp. Chỉ tiêu này càng cao thì doanh nghiệp hoạt động càng có hiệu quả và
ngược lại.

9


Chương 2: Cơ sở lý luận
 Tỷ suất lợi nhuận thuần (ROS)
Chỉ tiêu này cho biết bao nhiêu đồng lợi nhuận ròng được tạo ra từ một đồng
doanh thu thuần từ bán hàng hóa và cung cấp dịch vụ. Tỷ suất này dương và càng cao
thì hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp càng cao. Ngược lại, tỷ suất âm có nghĩa là
doanh nghiệp tuy có doanh thu nhưng làm ăn thua lỗ, không tạo được lợi nhuận.

 Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Tương tự như ROA và ROS, ROE cho biết trong một đồng vốn chủ sở hữu
(vốn cổ phần thường) thì bao nhiêu đồng lợi nhuận được tạo ra. Một tỷ suất ROE cao
chứng tỏ doanh nghiệp sử dụng đồng vốn của cổ đông có hiệu quả, biết vận dụng lợi
thế về vốn vay của mình khi huy động vốn và mở rộng quy mô doanh nghiệp. (George
và Lydia, 2003). Vì vậy, hầu hết các cổ đông đều rất coi trọng tỷ số này, và tỷ suất này
càng cao thì càng hấp dẫn nhà đầu tư.

 Tỷ suất lợi nhuận gộp biên
Theo Nguyễn Minh Kiều (2011), tỷ suất này cho biết một đồng doanh thu thuần
từ bán hàng hóa và cung cấp dịch vụ sẽ tạo ra bao nhiêu đồng lợi nhuận gộp (tức là lợi
nhuận chưa khấu trừ chi phí tài chính, chi phí bán hàng, chi phí quản lý doanh nghiệp);
qua đó, có thể đánh giá được mức độ sử dụng hiệu quả của các yếu tố đầu vào trong
quá trình hoạt động của doanh nghiệp.

2.2.4 Nhóm tỷ số cơ cấu tài chính
Nhóm tỷ số cơ cấu vốn, hay còn gọi là khả năng thanh toán dài hạn, đánh giá
khả năng của doanh nghiệp để đáp ứng các nghĩa vụ của mình, hay nói các khác, đòn
bẩy tài chính của mình (Ross và các tác giả, 2010). Khóa luận chỉ đề cập ba tỷ số
thường được sử dụng và một số biến thể của nhóm này.
 Tỷ số nợ

Tỷ lệ nợ cho biết tỷ lệ phần trăm của các tài sản tài chính của các chủ nợ, và nó
xác định phần trăm chủ nợ được đảm bảo trong trường hợp phá sản (Gibson, 2013). Tỷ
10


Chương 2: Cơ sở lý luận
số nợ càng thấp thì mức độ bảo vệ dành cho các chủ nợ càng cao trong trường hợp
doanh nghiệp rơi vào tình trạng phá sản và phải thanh lý tài sản. Vì thế, chủ nợ thường
thích công ty có tỷ số nợ thấp vì như vậy công ty có khả năng trả nợ cao hơn. Ngược

lại, cổ đông muốn có tỷ số nợ cao vì như vậy làm gia tăng khả năng sinh lợi cho cổ
đông. Tuy nhiên muốn biết tỷ số này cao hay thấp cần phải so sánh với tỷ số nợ của
bình quân ngành.
 Tỷ số tự tài trợ
Đây là tỷ số “bù” với tỷ số nợ. Tỷ số này đo lường tỷ trọng đóng góp của vốn
chủ sở hữu vào tổng nguồn vốn của doanh nghiệp. Mức độ phù hợp về tỷ lệ vốn chủ sở
hữu trong tổng nguồn vốn của doanh nghiệp phụ thuộc rất lớn vào ngành nghề hoạt
động. Nhưng nhìn chung, tỷ số này cao chứng tỏ khả năng tự chủ tài chính của doanh
nghiệp, tuy nhiên cũng cho thấy doanh nghiệp chưa tận dụng đòn bẩy tài chính nhiều
(Nguyễn Minh Kiều, 2011).

 Tỷ số khả năng trả lãi
Theo Nguyễn Minh Kiều (2011), việc sử dụng nợ chỉ tốt cho cổ đông khi nó tạo
ra được lợi nhuận lớn hơn chi phí lãi vay. Để đánh giá mối quan hệ giữa chi phí lãi vay
và lợi nhuận của doanh nghiệp, ta dùng tỷ số khả năng trả lãi.

Tỷ số này cho biết doanh nghiệp có khả năng chi trả lãi vay từ lợi nhuận hoạt
động sản xuất/kinh doanh đến mức nào. Tỷ số khả năng trả lãi càng cao thì khả năng
thanh toán lãi của công ty cho các chủ nợ càng lớn. Tỷ lệ trả lãi thấp cho thấy một tình
trạng suy giảm, khó khăn trong hoạt động kinh tế, điều này có thể làm giảm EBIT
xuống dưới mức thấp hơn lãi vay mà công ty phải trả, do đó dẫn tới mất khả năng
thanh toán và vỡ nợ.
Tỷ số trên nếu lớn hơn 1 thì công ty hoàn toàn có khả năng trả lãi vay. Nếu nhỏ
hơn 1 thì chứng tỏ hoặc công ty đã vay quá nhiều so với khả năng của mình, hoặc công
ty kinh doanh kém đến mức lợi nhuận thu được không đủ trả lãi vay.
 Tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu

Tổng nợ phải trả gồm nợ ngắn hạn và nợ dài hạn. D/E phản ánh mức độ sử
dụng vốn chủ sở hữu. Ý nghĩa của tỷ số này là tương ứng với một đồng vốn chủ sở
11

Chương 2: Cơ sở lý luận
hữu thì doanh nghiệp sử dụng bao nhiêu đồng nợ vay. Nếu tỷ số thấp hơn 1 chứng tỏ
doanh nghiệp hiện đang sử dụng nợ ít hơn vốn chủ sở hữu. Điều này chứng tỏ khả
năng tự chủ tài chính của doanh nghiệp và khả năng vay được nợ của doanh nghiệp
cao. Nhưng đồng thời có nghĩa là doanh nghiệp chưa khai thác tốt đòn bẩy tài chính và
lá chắn thuế khi sử dụng nợ (Nguyễn Minh Kiều, 2011). Các ngành có tỷ số này cao là
các ngành có tốc độ quay vòng vốn nhanh. Vì vậy, ngành bất động sản có tỷ số này rất
thấp.

2.2.5 Nhóm tỷ số hoạt động
Nhóm tỷ số này được dùng để mô tả tính hiệu quả của một doanh nghiệp khi sử
dụng tài sản của mình để tạo ra doanh thu (Ross và các tác giả, 2010). Do đó, hai
khoản mục quan trọng nhất sẽ được đề cập trong khóa luận đó là: doanh thu thuần và
các khoản mục tài sản tương ứng.
 Hệ số

ng quay hàng tồn h

In nt ry turn

r

Hệ số vòng quay hàng tồn kho thể hiện khả năng quản trị hàng tồn kho. Vòng
quay hàng tồn kho là số lần mà hàng hóa tồn kho bình quân luân chuyển trong kỳ.
Hệ số vòng quay hàng tồn kho thường được so sánh qua các năm để đánh giá
năng lực quản trị hàng tồn kho là tốt hay xấu qua từng năm. Hệ số này lớn cho thấy tốc
độ quay vòng của hàng hóa trong kho là nhanh và ngược lại, nếu hệ số này nhỏ thì tốc
độ quay vòng hàng tồn kho thấp. Cần lưu ý, hàng tồn kho mang đậm tính chất ngành

nghề kinh doanh nên không phải cứ mức tồn kho thấp là tốt, mức tồn kho cao là xấu.
Hệ số vòng quay hàng tồn kho càng cao càng cho thấy doanh nghiệp bán hàng
nhanh và hàng tồn kho không bị ứ đọng nhiều. Có nghĩa là doanh nghiệp sẽ ít rủi ro
hơn nếu khoản mục hàng tồn kho trong báo cáo tài chính có giá trị giảm qua các năm.
Tuy nhiên, hệ số này quá cao cũng không tốt, vì như vậy có nghĩa là lượng hàng dự trữ
trong kho không nhiều, nếu nhu cầu thị trường tăng đột ngột thì rất có khả năng doanh
nghiệp bị mất khách hàng và bị đối thủ cạnh tranh giành thị phần.
̀
Hoặc
̀
 Hệ số

ng quay các h ản phải thu R c i a l turn

r

Hệ số này được dùng để đánh giá độ rủi ro về các khoản phải thu. Hệ số vòng
quay các khoản phải thu được tính bằng cách lấy tổng doanh thu bán chịu của một năm,
12


Chương 2: Cơ sở lý luận
chia cho khoản phải thu bình quân tại thời điểm đầu và cuối năm. Tuy nhiên, trong
phạm vi khóa luận không thể thu thập số liệu về doanh thu bán chịu của doanh nghiệp.
Vì thế, khóa luận chọn doanh thu thuần thay cho doanh thu bán chịu. Theo Võ Minh
Long (2013), công thức được viết lại như sau:

Số vòng quay càng thấp tính rủi ro càng cao, vì các khoản phải thu bị khách
hàng chiếm dụng lâu hơn và số ngày thu tiền bình quân càng cao. Đối với các doanh
nghiệp bất động sản, hệ số vòng quay khoản phải thu trung bình thường khá thấp so

với các doanh nghiệp sản xuất và thương mại.
 Hệ số

ng quay tổng tài sản Ass t Turn

r Rati

Hệ số vòng quay tổng tài sản dùng để đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản của
công ty. Hệ số này cho biết mỗi một đồng tài sản có bao nhiêu đồng doanh thu được
tạo ra. Hệ số vòng quay tổng tài sản càng cao đồng nghĩa với việc sử dụng tài sản của
công ty vào các hoạt động sản xuất kinh doanh càng hiệu quả.

Tuy nhiên muốn có kết luận chính xác về mức độ hiệu quả của việc sử dụng tài
sản của một công ty chúng ta cần so sánh hệ số vòng quay tài sản của công ty đó với
hệ số vòng quay tài sản bình quân của ngành.
 Hệ số vòng quay vốn lưu động
Hệ số vòng quay vốn lưu động đo lường khả năng tạo ra doanh thu từ nguồn
vốn lưu động. Hệ số này được dùng để phân tích mối quan hệ giữa nguồn vốn được sử
dụng để tài trợ cho các hoạt động và doanh thu được tạo ra từ các hoạt động này. Nhìn
chung, tỷ số doanh thu trên vốn lưu động càng cao càng tốt thì các công ty đang tạo ra
nhiều doanh thu so với số tiền sử dụng để tài trợ cho việc bán hàng.
̣

́
̀

2.3 Lý thuyết về phân tích biệt số (DA)
2.3.1 Khái niệm và mô hình phân tích biệt số
Phân tích biệt số (Discriminant Analysis - DA) đảm nhiệm nhiệm vụ tương tự
như hồi quy tuyến tính đa, tức là tìm cách dự đoán giá trị của một quan sát từ các biến

độc lập. Tuy nhiên, hồi quy tuyến tính chỉ áp dụng được trong trường hợp biến phụ
thuộc Y là một biến định lượng và biến độc lập X cũng là biến định lượng. Nhưng trên
13


Chương 2: Cơ sở lý luận
thực tế khi gặp phải biến phân loại, chẳng hạn như có lợi nhuận/không có lợi nhuận,
làm việc/thất nghiệp, hài lòng/không hài lòng hoặc khả năng khách hàng mua một sản
phẩm hay không mua, hồi quy tuyến tính thể hiện điểm yếu của nó (Burns, 2008).
Lúc này, phân tích biệt số xuất hiện như một kỹ thuật thống kê được sử dụng để
phân loại một quan sát vào một trong các nhóm đã được phân chia theo đặc điểm cá
nhân của quan sát. Mặc dù không phổ biến như phương pháp hồi quy tuyến tính, DA
đã được sử dụng trong một nhiều ngành khác nhau kể từ khi ứng dụng đầu tiên của nó
vào năm 1930 (Altman, 2000). Trong những năm đầu tiên khi vừa được giới thiệu, DA
được sử dụng chủ yếu trong các ngành khoa học sinh học và khoa học hành vi. Trong
những năm gần đây, kỹ thuật này đã trở nên ngày càng phổ biến trong thế giới kinh
doanh thực tế cũng như trong các trường đại học. Nó được sử dụng chủ yếu để phân
loại hoặc đưa ra dự đoán khi các biến phụ thuộc xuất hiện ở dạng định tính, ví dụ, nam
hay nữ, phá sản hoặc không bị phá sản.
Theo Altman (2000), bước đầu tiên trong phân tích biệt số là phân nhóm. Số
lượng nhóm ban đầu có thể là hai hoặc nhiều hơn. Chúng ta dùng phương pháp phân
tích biệt số bội chỉ khi số lượng các nhóm vượt quá hai. Khóa luận sẽ chỉ sử dụng hai
nhóm cho phân tích, nhưng ở đây tác giả vẫn sẽ đề cập đến phương pháp này là “bội”
theo bản chất đa biến của phân tích.
Sau khi nhóm được phân chia, dữ liệu được thu thập cho các đối tượng trong
nhóm. Mục đích của DA là cố gắng để tìm được một sự kết hợp tuyến tính của các đặc
điểm "tốt nhất" để phân biệt các nhóm (Hoàng Trọng, 2008). Ví dụ, một công ty, có
đặc điểm (chỉ tiêu tài chính) có thể được định lượng cho tất cả các công ty trong việc
phân tích, DA xác định một tập hợp các hệ số có thể phân biệt một cách tốt nhất giữa
các nhóm. Lợi thế của DA trong vấn đề phân loại là có thể phân tích toàn bộ các biến

cùng một lúc. Trong khi đó, phương pháp đơn biến chỉ xem xét được mỗi lần được
một biến. Đặc biệt, các biến có thể được phân tích cùng với nhau để loại bỏ các phân
loại sai trong nghiên cứu trước đây. Một lợi thế nữa của việc sử dụng DA là việc giảm
được không gian phân tích. Về cơ bản, không gian phân tích sẽ giảm còn bằng G–1,
trong đó G đại diện cho số nhóm xác định trước. Như vậy, việc phân tích biến thành
dạng đơn giản nhất: phân tích một chiều, vì khóa luận chỉ xem xét G = 2 (tốt và xấu).
Sau đó, hàm biệt số với các hệ số phân biệt tìm được sẽ biến đổi các giá trị của
biến thành một số điểm, hay còn gọi là giá trị Z, mà sau đó được sử dụng để phân loại
các đối tượng trong mẫu. Hàm biệt số có dạng như sau:
Z = V0 + V1X1 + V2X2 + . . . + VnXn
Trong đó:
Z = điểm số của một đối tượng
14


Chương 2: Cơ sở lý luận
V0, V1, V2,. . . , Vn = hệ số phân biệt (hệ số Canonical)
X1, X2,. . . , Xn = biến độc lập
Các hệ số Canonical được tính toán sao cho các nhóm có các giá trị của hàm
phân biệt (biệt số Z) càng khác nhau nhiều càng tốt. Điều này sẽ xảy ra khi tỷ lệ tổng
phương sai của biệt số giữa các nhóm so với tổng các phương sai của biệt số trong nội
bộ các nhóm đạt cực đại (Hoàng Trọng, 2008).
Sau khi điểm số Z đã được tính toán, từng đối tượng sẽ được phân vào các
nhóm dựa trên một nguyên tắc thích hợp. Trong phân tích biệt số hai nhóm, nguyên
tắc thường là tính là điểm phân biệt (cutting point). Đối tượng nào có điểm số cao hơn
giá trị phân biệt sẽ phân vào nhóm có biệt số trung bình nhóm lớn hơn và ngược lại.
Đối với hai nhóm có quy mô bằng nhau thì điểm phân biệt là trung bình cộng
giản đơn của hai biệt số trung bình nhóm:
̅̅̅

̅̅̅

Trong đó:
ZCE: điểm phân biệt
̅̅̅: biệt số trung bình nhóm của nhóm A
̅̅̅: biệt số trung bình nhóm của nhóm B
Phần trăm số đối tượng được phân loại đúng sẽ được tính bằng cách cộng các
con số trên đường chéo của bảng kết quả phân loại và chia cho tổng số đối tượng.

2.3.2 Một số thuật ngữ trong phân tích biệt số
Sau khi tìm hiểu về khái niệm cũng như mô hình phân tích biệt số, nghiên cứu
giới thiệu một số thuật ngữ được dùng khi đề cập tới phương pháp phân tích này. Vì
nghiên cứu áp dụng phần mềm SPSS vào việc tính toán và chạy mô hình, các thuật
ngữ sau đây được ghi nhận và diễn giải theo tiêu đề của các bảng kết quả nghiên cứu
thu được từ phần mềm này. Theo Hoàng Trọng (2008) và Burns (2008), ý nghĩa của
một số thuật ngữ trong phân tích biệt số xuất hiện trong phần mềm SPSS được trình
bày như sau:
- Group Means and Group Standard Deviations: Trung bình nhóm và độ lệch
chuẩn nhóm được tính cho mỗi biến dự đoán cho mỗi nhóm.
- Pooled Within-group Correlation Matrix: ma trận tương quan nội bộ nhóm
chung được tính bằng cách lấy trung bình các ma trận hiệp phương sai riêng cho tất cả
các nhóm.
15


Chương 2: Cơ sở lý luận
- Eigenvalue: hay còn gọi là giá trị riêng, là tỷ số giữa tổng các độ lệch bình
phương giữa các nhóm và tổng các độ lệch bình phương trong nội bộ nhóm đối với
mỗi hàm phân biệt. Hàm phân biệt sẽ càng tốt khi giá trị riêng càng lớn.
- F-Values and their significance: giá trị F được tính từ ANOVA một yếu tố,

trong đó biến phân loại được sử dụng như biến độc lập, và mỗi biến dự đoán được sử
dụng như biến phụ thuộc kiểu định lượng.
- Wilks’ Lambda: hay còn gọi là đại lượng thống kê U (U statistic). Wilks’
Lambda đối với mỗi biến dự đoán là tỉ số giữa tổng các độ lệch bình phương trong nội
bộ các nhóm và tổng các độ lệch bình phương toàn bộ.
- Canonical Correlation: hệ số tương quan Canonical đo lường mức độ liên hệ
giữa các biệt số và các nhóm. Nó là một thước đo mối liên hệ giữa hàm phân biệt đơn
và tập hợp các biến giả xác định các nhóm.
- Structure Correlation (Discriminant Loadings): tương quan kết cấu (hệ số biệt
tải) cho biết các hệ số tương quan đơn giữa các biến dự đoán và hàm phân biệt.
- Standardized Discriminant Function Coefficients: được gọi là các hệ số hàm
phân biệt chuẩn hóa. Nó được sử dụng như quyền số khi các biến được chuẩn hóa là
các hệ số hàm phân biệt được chuẩn hóa có trung bình là 0 và phương sai là 1.
- Canonical Discriminant Function Coefficients: được gọi là các hệ số hàm phân
biệt chưa chuẩn hóa. Đây là các quyền số (trọng số) của các biến khi các biến được đo
lường bằng đơn vị tính nguyên thủy.
- Group Centroids: là trung bình của các giá trị biệt số trong mỗi nhóm. Số
centroid bằng với số nhóm vì mỗi nhóm có một centroid.
- Discriminant scores: các biệt số được tính bằng cách nhân các hệ số không
chuẩn hóa được với giá trị của các biến, sau đó lấy tổng của các tích tìm được theo
phương trình ở phần trên.
- Cutting point: Điểm phân biệt mà tại đó các đối tượng sẽ được phân loại vào
các nhóm thích hợp.
Phần 2.3.2 vừa giới thiệu một số thuật ngữ sẽ được sử dụng ở chương 3 - Ứng
dụng vào việc xây dựng mô hình chấm điểm doanh nghiệp ngành bất động sản. Nhằm
tránh việc lặp lại lý thuyết, chương 3 sẽ tiến hành ước lượng mô hình đồng thời với
giải thích cặn kẽ ý nghĩa của các thuật ngữ trên.

16

Chương 2: Cơ sở lý luận

2.4 Giới thiệu về mô hình Z-score
2.4.1 Mô hình chỉ số Altman Z-score
Mô hình Altman Z-score (1968) là mô hình dự báo xác suất phá sản do giáo sư
người Mỹ Edward I. Altman, trường kinh doanh Leonard N. Stern, thuộc trường Đại
học New York phát triển. Mô hình này là phương pháp đại số tuyến tính kết hợp 5
biến tỉ số tài chính khác nhau với các trọng số được đặt một các khách quan và dựa
trên phân tích biệt số (DA). Kết quả của mô hình là một điểm số mà dựa trên đó có thể
phân tách các doanh nghiệp vào các nhóm doanh nghiệp vỡ nợ và không vỡ nợ. Công
trình nghiên cứu của giáo sư Altman phát triển dựa trên công trình của Beaver (1967),
là công trình dự đoán được sự phá sản của các doanh nghiệp bằng cách phân tích các tỉ
số tài chính trong vòng 5 năm trước khi một doanh nghiệp bị phá sản. Một nghiên cứu
tiếp theo của Deakin (1972) sử dụng 14 biến tương tự mà Beaver phân tích, nhưng ông
đã áp dụng chúng trong một loạt các mô hình phân tích đa biến. Các nghiên cứu nói
trên bao hàm một tiềm năng xác định các tỷ lệ như dự đoán của phá sản. Giáo sư
Altman đã thực hiện việc mở rộng mô hình của Beaver bằng cách sử dụng mô hình đa
biến thay vì đơn biến như trước kia, và với số lượng là 22 biến so với 14 biến của
Deakin. Các câu hỏi nghiên cứu mà công trình của Altman đã tập trung làm rõ đó là
(Altman, 2000):
-

Những chỉ số quan trọng nhất trong việc phát hiện nguy cơ phá sản?

-

Trọng số là bao nhiêu nên được gắn liền với những chỉ số được lựa chọn?

-

Làm thế nào nên các trọng số được đặt một cách khách quan?

Sau nhiều năm thực nghiệm trên thị trường Mỹ với tổng số 66 doanh nghiệp có
dữ liệu được đưa vào và thực hiện phân tầng mẫu theo ngành và quy mô, Altman tìm
được 5 biến có tác động và cung cấp dự báo phá sản tốt nhất. Đó là công thức Z - score
ban đầu dành cho doanh nghiệp ngành sản xuất đã cổ phần hóa, có dạng như sau:
Z = 0,012X1 + 0,014X2 + 0,033X3 + 0,0064X4 + 0,999X5
Trong đó: X1 = Vốn luân chuyển/Tổng tài sản; X2 = Lợi nhuận giữ lại/Tổng tài
sản; X3 = EBIT/Tổng tài sản; X4 = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản;
X5 = Doanh thu/Tổng tài sản. Các biến từ X1 đến X4 đều phải được tính toán bằng giá
trị phần trăm. Ví dụ, một công ty có nhuận giữ lại/Tổng tài sản (X2) là 9% thì được
đưa vào mô hình là 9. Duy nhất có biến X5 được giữ nguyên mà không quy đổi thành
tỉ lệ phần trăm. Sau nhiều năm phát triển, mô hình được thay đổi một số đặc điểm kĩ
thuật để việc vận dụng được thuận tiện hơn:
Z = 1,2 X1 + 1,4 X2 + 3,3 X3 + 0,64 X4 + 0,999 X5
17


Chương 2: Cơ sở lý luận
Với mô hình dạng này, các biến từ X1 đến X5 không cần tính toán bằng giá trị
phần trăm.
Nếu Z > 2,99: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
Nếu 1,8 < Z < 2,99 : Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ
phá sản.
Nếu Z < 1,8 : Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản
cao.
Mô hình Z-score đã ước đoán chính xác 66% doanh nghiệp bị vỡ nợ và 78%
doanh nghiệp không bị vỡ nợ trước đó một năm. Nhờ những dự đoán khá chính xác
của mô hình này mà chỉ số Z-score dần được phát triển tại nhiều quốc gia trên thế giới.

Tuy nhiên, mô hình này không chỉ ra được thời gian phá sản dự kiến, vì việc phá sản
của một doanh nghiệp còn phụ thuộc vào tình hình kinh tế.
Nhiều năm sau, giáo sư Altman phát triển thêm Z’, Z’’ để có thể áp dụng cho
các loại hình doanh nghiệp khác. Trong đó, mô hình Z’- score dùng cho các doanh
nghiệp ngành sản xuất chưa cổ phần hóa (Hay Sinh, 2013):
Z’ = 0,717 X1 + 0,847 X2 + 3,107X3 + 0,420 X4 + 0,998 X5
Trong đó các biến đều được giữ nguyên với mô hình cũ, tuy nhiên biến X4 sử
dụng giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu.
Nếu Z’ > 2,9 : Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
Nếu 1,23 < Z’ < 2,9 : Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy
cơ phá sản.
Nếu Z’ < 1,23 : Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản
cao.
Ngoài ra, mô hình Z’’- score cho các doanh nghiệp phi sản xuất và có thể được
dùng cho hầu hết các ngành và các loại hình doanh nghiệp:
Z’’ = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4
Tương tự với chỉ số Z’, biến X4 trong chỉ số Z” vẫn sử dụng giá trị sổ sách của
vốn chủ sở hữu. Điểm sửa đổi của mô hình này là không sử dụng biến X5 và dẫn đến
hệ số của các biến từ X1 đến X4 đều thay đổi so với chỉ số Z’.
Nếu Z” > 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.
Nếu 1,1 < Z” < 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ
phá sản.
Nếu Z” < 1,1: Doanh nghiệp ở trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao.
18