Kiểm chứng sự phù hợp của mô hình Z score đối với doanh nghiệp niêm yết cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Kiểm chứng sự phù hợp của mô hình Z score đối với doanh nghiệp niêm yết cổ phiếu
trên thị trường chứng khoán Việt Nam
1. Giới thiệu mô hình Z score
Từ sau các cuộc đại khủng hoảng kinh tế thế giới và khu vực năm 1929, phá sản trở
thành vấn đề đáng quan ngại của các doanh nghiệp (DN) trên toàn cầu. Từ những năm 30 của
thế kỷ 19, chủ đề “phá sản DN” đã được các nhà khoa học nghiên cứu, làm rõ nguyên nhân
dẫn tới phá sản, khái quát các đặc trưng của DN phá sản và xây dựng các mô hình dự báo
nguy cơ phá sản trước 1 đến 4 năm. Cách thức tiếp cận và kỹ thuật thống kê áp dụng trong
các mô hình rất đa dạng nhưng Z score của Altman vẫn là mô hình được ứng dụng rộng rãi
nhất trên thế giới.
a. Mô hình Z score của Altman năm 1968
Edward I. Altman (1968) là nhà nghiên cứu đầu tiên áp dụng kỹ thuật phân tích đa
khác biệt (Multiple Discriminant Aanalysis) dựa trên 5 tỷ số tài chính nhằm phân biệt các DN
bị phá sản với các DN không bị phá sản. Nhờ vậy, Z score có thể được sử dụng để bổ sung
đánh giá các khoản nợ vay, quản lý khoản phải thu và các thủ tục kiểm soát nội bộ cũng như
chiến lược đầu tư (Altman, 1968). Mô hình Z score được thiết lập vào năm 1968 có dạng:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,64X4 + 0,999X5
Trong đó:
Z = Chỉ số tổng hợp, 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, X 4 = Giá trị thị trường của
vốn cổ phần/Giá trị sổ sách của tổng nợ, X5 = Doanh thu/Tổng tài sản.
Theo Altman, đây là 5 tỷ số tài chính đặc trưng, thể hiện cả 4 khía cạnh về khả năng
thanh khoản, cân đối vốn, hoạt động và sinh lợi của DN, phản ánh rõ nét năng lực tài chính
và nguy cơ phá sản của DN. Cơ sở phân loại DN của mô hình này là: (i) DN sẽ phá sản trong
ngắn hạn nếu chỉ số Z dưới 1,81; (ii) DN sẽ không phá sản trong ngắn hạn nếu chỉ số Z lớn
hơn 2,99 và (iii) DN thuộc “vùng xám” – chưa xác định rõ ràng nguy cơ phá sản trong ngắn
hạn nếu chỉ sô Z nằm trong khoảng từ 1,81 đến 2,99.
b. Mô hình Z score của Altman năm 1983
Mô hình Z score năm 1968 của Altman đã được chứng minh là khá tin cậy trong các
bối cảnh và quốc gia khác nhau. Tuy nhiên, mô hình này bị hạn chế trong ngành sản xuất và
chỉ áp dụng cho những công ty cổ phần giao dịch cổ phiếu công khai. Vì vậy, năm 1983,

Altman điều chỉnh mô hình Z score ban đầu cho phù hợp với các công ty tư nhân quy mô nhỏ
xét theo giá trị tài sản bằng cách thay thế thành phần “Giá thị trường của vốn cổ phần” trong
biến X4 bằng “Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu”. Giá trị ước lượng của hệ số trong phương
trình cũng thay đổi như sau:
Z’ = 0,717X1 + 0,847X2 + 3,107X3 + 0,420X4 + 0,998X5
Ngưỡng phá sản trong mô hình năm này được xác định là 1,23. Ngưỡng không phá
sản là 2,90 và “vùng xám” là từ 1,23 đến 2,90. Bản thân Altman đánh giá mô hình mới có thể
ít tin cậy hơn mô hình gốc nhưng không đáng kể.
c. Mô hình Z socre của Altman năm 1993
1


Năm 1993, Altman tiếp tục điều chỉnh mô hình ban đầu thành một mô hình khác phù
hợp với các DN thuộc mọi ngành sản xuất. Ông đã loại ra biến X 5 (Doanh thu/Tổng tài sản),
một biến số rất đặc trưng và “nhạy cảm” với những đặc điểm của từng ngành sản xuất, để tối
thiểu hóa ảnh hưởng của ngành nghề. Trong mô hình Z score năm 1993, Altman cũng dùng
giá trị sổ sách thay cho các giá trị thị trường khi tính biến X4. Phương trình mới có dạng:
Z’’= 6,567X1 + 3,26X2 + 6,72X3 + 1,05X4
Các điểm cắt của từng nhóm cũng có xu hướng giảm thấp so với hai mô hình trước,
ngưỡng phá sản và không phá sản lần lượt là 1,10 và 2,60.
2. Quá trình vận dụng, phát triển mô hình Z score trên thế giới và tại Việt Nam
Là mô hình được vận dụng phổ biến trên thế giới, Altman (1968, 2000) đã chứng
minh khả năng dự báo chính xác trước một năm của mô hình Z score đạt đến trên 90% với
các mẫu nghiên cứu 120 DN tại Mỹ (năm 1997-1999), 31 DN tại Mexico (năm 1994-1998),
62 DN tại Thái Lan (năm 1995-1999). Tin tưởng vào mức độ chính xác cao, tại Việt Nam,
nhiều tác giả cũng sử dụng nguyên phương trình Z của Altman để phân tích năng lực tài
chính của DN, đánh giá nguy cơ vỡ nợ của khách hàng DN như Nguyễn Thanh Lan và Vũ
Thị Thúy Vân (2012), Nguyễn Phúc Cảnh và Vũ Xuân Hùng (2014)…
Ủng hộ cho quan điểm sử dụng mô hình gốc của Altman, Lê Cao Hoàng Anh, Nguyễn
Thu Hằng (2012) chứng minh phương trình Z’’ thích hợp để để dự báo thất bại của các công

ty niêm yết trên sàn HOSE (độ tin cậy 91%). Song, nghiên cứu này có một số hạn chế là: (i)
Chỉ kiểm tra khả năng vận dụng của mô hình Z’’, (ii) Sử dụng tiêu chí xác định DN kiệt quệ
tài chính là những DN bị hủy niêm yết vĩnh viễn hoặc thua lỗ 2 năm liên tiếp trở lên, lỗ lũy
kế lớn hơn vốn chủ sở hữu. Các DN còn lại trong mẫu nghiên cứu “nghiễm nhiên” được xếp
vào nhóm DN có tình hình tài chính tốt mà trong số đó có những DN lại bị hủy niêm yết vào
ngay năm sau (2013) như CTCP đầu tư Container Việt Nam, CTCP Đầu tư xây dựng điện
Meca Vneco, (iii) Mẫu nghiên cứu DN kiệt quệ tài chính nhỏ, chỉ gồm 11 DN và (iv) Dữ liệu
nghiên cứu giới hạn trong giai đoạn từ năm 2000 đến 2011. Năm 2016, Phạm Thị Tường Vân
cũng xem xét khả năng sử dụng Z score tại Việt Nam bằng cách so sánh kết quả điểm số Z
với chỉ số xếp hạng S&P. Tác giả khẳng định có sự thống nhất tuyệt đối về đánh giá đối với
nhóm DN có khó khăn tài chính. Tuy vậy, trong nghiên cứu này, Phạm Thị Tường Vân (2016)
không sử dụng kết quả xếp hạng cụ thể các DN do S&P cung cấp hoặc tự xác định theo cách
tương đương mà tự quy đổi từ giá trị Z’’ của DN sang thứ hạng tương ứng trong danh mục
xếp hạng của S&P, căn cứ vào bảng hướng dẫn của Altman và Hotchkiss (2006). Cách làm
này không hoàn toàn tin cậy và thuyết phục.
Tuy vậy, nhiều học giả cho rằng phương trình Z của Altman được xây dựng dựa trên
dữ liệu của các DN tại Mỹ nên không thể vận dụng hoàn toàn để dự báo nguy cơ phá sản của
các DN ngoài nước Mỹ (do sự khác biệt về tiêu chuẩn kế toán, đặc điểm kinh tế - chính trị xã hội…). Vì thế, các tác giả đã điều chỉnh mô hình cho phù hợp với điều kiện thực tế tại các
quốc gia khác như Hàn Quốc, Nhật Bản, Malaysia, Singapore, Trung Quốc… Cùng trên quan
điểm đó, năm 2008, Đinh Thế Hiển đã điều chỉnh các tham số của phương trình Z’’ phù hợp

2


với điều kiện kinh tế Việt Nam, trong đó đề cao tác động của cơ cấu đầu tư tài sản hơn hệ số
sinh lời tổng tài sản.
ZVietnam_ĐTH = 2,11 + 4,59X1 + 2,28X2 + 4,03X3 + 0,84X4
Tuy sự điều chỉnh này dựa trên các căn cứ khoa học (đã được tác giả luận giải cụ thể)
song chỉ với hai trường hợp cụ thể là công ty cổ phần dầu Tường An (TAC) và công ty văn
hóa phẩm Phương Nam (PNC), kết quả phân tích chưa đảm bảo tính đại diện cho tổng thể các

DN Việt Nam.
Năm 2008, tác giả Khổng Thanh Hòa (ĐH Kinh tế Quốc dân) sử dụng bộ số liệu năm
của 230 công ty cổ phần niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE và HNX, lặp lại các
thao tác phân tích như Altman để ước lượng mô hình Z. Với giá trị phân biệt 1,0689, chỉ số Z
của Việt Nam được đề nghị xác định theo phương trình:
ZVietnam_KTH = 0,204 X1 + 1,386X2 + 2,211X3 + 0,009X4 + 0,488X5
Độ phù hợp của mô hình được tác giả kiểm định lên tới 70%. Tuy nhiên, do thị trường
nợ và thị trường trái phiếu của Việt Nam chưa phát triển nên ngay từ đầu tác giả đã không
phân loại được chính xác các công ty phá sản và không phá sản như cách làm của Altman.
Biến giả đo lường tình trạng tài chính (Distress) nhận giá trị 1 (tương đương với tiềm ẩn tình
trạng tài chính khốn khó) nếu DN có trong danh sách bị kiểm soát của Sở giao dịch chứng
khoán Thành phố Hồ Chí Minh hoặc có kết quả sản xuất kinh doanh âm (bị lỗ) hoặc lợi
nhuận sau thuế dưới 10% so với kế hoạch đặt ra. Distress nhận giá trị 0 (không tiềm ẩn tình
trạng tài chính khốn khó) khi không rơi vào các trường hợp trên. Đây chưa phải thang đo phù
hợp cho nguy cơ mất khả năng thanh toán của DN. Đồng thời, việc chọn kỳ nghiên cứu là
năm 2007 có phần khiên cưỡng (để đủ số lượng các công ty có tình trạng tài chính thuộc
nhóm 1) cũng ảnh hưởng tới tính đại diện của mẫu nghiên cứu.
Năm 2013, tác giả Đào Thị Thanh Bình tiến hành nghiên cứu tương tự với mẫu
nghiên cứu gồm 60 công ty cổ phần niêm yết thuộc lĩnh vực sản xuất, lấy tiêu chí “lợi nhuận
sau thuế thấp nhất trong 4 quý – tính đến quý 2 năm 2010” làm căn cứ để phân biệt công ty
“Xấu” và “Tốt”. Đồng thời, bỏ biến Doanh thu/Tổng tài sản, thay bằng Giá trị vốn hóa thị
trường/Giá trị vốn hóa sổ sách; bổ sung thêm 3 biến: Tổng nợ/Tổng tài sản; Lợi nhuận
ròng/Doanh thu và Lợi nhuận ròng/Tài sản cố định. Độ chính xác của nghiên cứu là 86%, thu
được phương trình có dạng:
ZVietnam_ĐTTB = 1,268X1 – 1,179X2 - 0,56X3 + 0,023X4 + 0,185X5 - 0,009X6 +
0,411X7 + 6,641X8 - 1,888
Giá trị phân biệt được xác định là 0,575 và 0,975. Sau khi tính chỉ số Z cho 46 công ty
trong nhóm, tác giả đối chiếu với kết quả xếp hạng tín dụng của Standard & Poor, phát hiện
sự khác biệt rõ ràng giữa nhóm “Đầu” và “Đáy”. Kết quả của nghiên cứu này có giá trị tham
khảo tốt cho các công trình tiếp theo, tuy vậy, khả năng ứng dụng thấp do quy mô mẫu nhỏ và

căn cứ phân biệt DN không hợp lý, ảnh hưởng tới tính phù hợp của kết quả.
Như vậy, dù được áp dụng phổ biến trên thế giới nhưng tại Việt Nam, giới học thuật
vẫn chưa thống nhất sử dụng nguyên gốc phương trình của Altman (năm 1968, 1983, 1993)
hay phát triển một mô hình mới cho Việt Nam được thừa nhận rộng rãi. Để làm rõ cho vấn đề
3


đó, tác giả bài viết này tiếp tục kiểm chứng sự phù hợp của mô hình Z score đối với DN tại
Việt Nam trong việc dự báo, phân loại các DN không có nguy cơ phá sản (hoạt động kinh
doanh hiệu quả) và các DN có nguy cơ phá sản (tình hình tài chính yếu kém, không tuân thủ
các quy định về quản trị tài chính, công bố thông tin).
3. Kiểm chứng sự phù hợp của mô hình Z score đối với các DN niêm yết trên thị trường
chứng khoán Việt Nam
3.1 Phương pháp nghiên cứu và cơ sở dữ liệu
Nghiên cứu này được thực hiện theo hướng tiếp cận của tác giả Lê Cao Hoàng Anh,
Nguyễn Thu Hằng (2012), đo lường xác suất dự báo đúng của mô hình Z score nhưng mở
rộng kiểm chứng độ phù hợp của cả ba mô hình Z score năm 1968, 1983 và 1993 cùng với
hai mô hình Z score điều chỉnh cho Việt Nam của Khổng Thanh Hòa (2007) và Đào Thị
Thanh Bình (2013). Mẫu nghiên cứu là công ty niêm yết trên sàn HOSE (không chọn hỗn
hợp các sàn giao dịch vì tiêu chí công bố thông tin và điều kiện hủy niêm yết trên các sàn
không đồng nhất). Trong đó, nhóm DN hoạt động hiệu quả, không có nguy cơ phá sản được
chọn là nhóm top 50 công ty niêm yết tốt nhất do tạp chí Forbes Việt Nam bình chọn năm
2018. Danh sách này tham khảo tại: Loại
trừ 2 công ty niêm yết trên sàn HNX và 8 NH và công ty thuộc lĩnh vực Chứng khoán, Bảo
hiểm, mẫu “tốt” còn 40 DN.
Đối với nhóm DN hoạt động kém, đã phá sản thì trên sàn HOSE chỉ có 1 trường hợp
duy nhất là công ty Dược phẩm Viễn Đông nên tiêu chí công ty “khánh tận tài chính” được
thay thế bằng yêu cầu hủy niêm yết bắt buộc do thua lỗ 3 năm liên tiếp hoặc lỗ lũy kế vượt
quá vốn điều lệ. Ngoài ra, tác giả bổ sung thêm các trường hợp phải hủy niêm yết do công ty
kiểm toán từ chối đưa ý kiến về báo cáo tài chính hoặc vi phạm nghiêm trọng quy định công

bố thông tin (chậm trễ công bố báo cáo tài chính, báo cáo quản trị công ty) vì sự không rõ
ràng, minh bạch báo cáo tài chính thường xuất phát từ mục đích che dấu nhưng yếu kém
nghiêm trọng về năng lực tài chính. Danh sách DN hủy niêm yết từ năm 2000 đến hết năm
2018 được tham khảo từ mẫu nghiên cứu của Lê Cao Hoàng Anh, Nguyễn Thu Hằng (2012)
kết
hợp
với
thông
tin
tại
website:
/>fid=17f7c37baa6142639c02df801d37d94a. Loại trừ DN hủy niêm yết tự nguyện và DN
không niêm yết trên sàn HOSE, thu được mẫu DN “xấu” gồm 38 DN. Cơ cấu mẫu phân chia
theo lý do phải hủy niêm yết là: 12 DN thua lỗ 3 năm liên tiếp (chiếm 31,58%), 15 DN lỗ
vượt quá vốn điều lệ (39,47%), 5 DN vi phạm quy định công bố thông tin (13,16%), 5 DN bị
kiểm toán từ chối đưa ý kiến về BCTC (13,16%) và 1 DN làm giả BCTC (2,63%). Số liệu tài
chính của DN được thu thập từ , trong 4 năm liền trước năm DN
được xếp vào mẫu “tốt” (thuộc top 50 Forbes) hoặc mẫu “xấu” (hủy niêm yết bắt buộc).
3.2 Kết quả nghiên cứu
3.2.1 Kết quả nghiên cứu sự phù hợp của mô hình Z score đối với nhóm DN niêm yết có
hiệu quả kinh doanh tốt nhất tại Việt Nam

4


Sử dụng dữ liệu tài chính của từng DN trong danh sách top 50 Forbes, tính giá trị chỉ
số Z theo từng mô hình và phân loại DN đó theo điểm cắt tương ứng, tác giả thu được kết quả
tại bảng 1. Do một số DN không công bố đủ dữ liệu cho việc tính toán nên tổng số DN kiểm
chứng theo từng năm là khác nhau. Mô hình Z của Khổng Thanh Hòa (2008) chỉ phân chia
DN thành 2 nhóm nên số liệu DN thuộc “vùng xám” – không xác định – là không có.

Bảng 1. Kết quả kiểm chứng sự phù hợp của mô hình Z score trong việc dự báo DN “tốt”
Mô hình Z score của Altman năm 1968
Năm
Dự báo đúng
Dự báo sai
Số DN Xác suất Số DN Xác suất
Trước 1 năm
25
62,50%
2
5,00%
Trước 2 năm
22
59,46%
4
10,81%
Trước 3 năm
21
58,33%
6
16,67%
Trước 4 năm
19
57,58%
9
27,27%

Không xác định
Số DN
Xác suất

13
32,50%
11
29,73%
9
25,00%
5
15,15%

Tổng
số DN
40
37
36
33

Mô hình Z score của Altman năm 1983
Năm
Dự báo đúng
Dự báo sai
Số DN Xác suất Số DN Xác suất
Trước 1 năm
17
42,50%
2
5,00%
Trước 2 năm
16
43,24%
2

5,41%
Trước 3 năm
15
41,67%
3
8,33%
Trước 4 năm
12
36,36%
4
12,12%

Không xác định
Số DN
Xác suất
21
52,50%
19
51,35%
18
50,00%
17
51,52%

Tổng
số DN
40
37
36
33

Mô hình Z score của Altman năm 1993
Năm
Dự báo đúng
Dự báo sai
Số DN Xác suất Số DN Xác suất
Trước 1 năm
40
100,00%
0
0,00%
Trước 2 năm
37
100,00%
0
0,00%
Trước 3 năm
35
97,22%
0
0,00%
Trước 4 năm
32
96,97%
0
0,00%

Không xác định
Số DN
Xác suất

0
0,00%
0
0,00%
1
2,78%
1
3,03%

Tổng
số DN
40
37
36
33

Mô hình Z score điều chỉnh cho Việt Nam của Khổng Thanh Hòa năm 2008
Năm
Dự báo đúng
Dự báo sai
Không xác định
Số DN Xác suất Số DN Xác suất
Số DN Xác suất
Trước 1 năm
21
52,50%
19
47,50% Không có Không có
Trước 2 năm
20

54,05%
17
45,95% Không có Không có
Trước 3 năm
20
55,56%
16
44,44% Không có Không có
Trước 4 năm
17
51,52%
16
48,48% Không có Không có

Tổng
số DN
40
37
36
33

Mô hình Z score điều chỉnh cho Việt Nam của Đào Thị Thanh Bình năm 2013
Năm
Dự báo đúng
Dự báo sai
Không xác định
Số DN Xác suất Số DN Xác suất
Số DN Xác suất
Trước 1 năm
22

55,00%
15
37,50%
3
7,50%
Trước 2 năm
22
59,46%
12
32,43%
3
8,11%
Trước 3 năm
16
44,44%
17
47,22%
3
8,33%
Trước 4 năm
12
36,36%
15
45,45%
6
18,18%
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

5

Tổng
số DN
40
37
36
33


Kết quả cho thấy mô hình Z score năm 1993 của Altman có khả năng dự báo đúng cao
nhất, gần như tuyệt đối. Đặc biệt, mô hình đã dự báo đúng toàn bộ các DN “tốt” trước 1 và 2
năm khi DN được Forbes bình chọn. Tỷ lệ dự báo sai của mô hình này là 0%. Trong nghiên
cứu của Lê Cao Hoàng Anh, Nguyễn Thu Hằng (2012), tỷ lệ dự báo đúng trước 1 năm khi
dùng phương trình Z’’ cũng lên tới 90%. Trong khi đó, mô hình của Khổng Thanh Hòa
(2008) và Đào Thị Thanh Bình (2013) có xác suất dự báo sai rất lớn. Theo tác giả, sự khác
biệt này là do mô hình Z score của Altman (1993) là mô hình duy nhất đã loại biến Doanh
thu/Tổng tài sản - mang tính đặc trưng ngành nghề - điều này cho phép mô hình mô hình
đánh giá đúng hơn về năng lực chung của DN thuộc nhiều ngành nghề khác nhau trong top
50 Forbes. Đồng thời, mô hình năm 1993 cũng đã thay giá trị thị trường bằng giá trị sổ sách.
Như tác giả nhận thấy, tại Việt Nam, giá trị thị trường của DN (do nhà đầu tư đánh giá) chưa
phản ánh đúng năng lực tài chính của những DN “tốt” (do Forbes đánh giá) nên việc có thành
phần này trong phương trình Z sẽ làm sai lệch khả năng dự báo của mô hình. Bằng chứng là
DN trong top 50 Forbes có mức giá cổ phiếu cuối năm 2017 cao nhất là Tổng công ty cổ
phần Bia rượu nước giải khát Sài Gòn (246 nghìn đồng/CP) nhưng chỉ xếp hạng 45/50. DN
xếp hạng 1 là Tập đoàn xăng dầu VN có giá cổ phiếu cùng kỳ bằng 71,5 nghìn đồng/CP (chỉ
bằng 29% so với mức giá của SAB). Thống kê số liệu thị trường năm 2017 cho thấy các DN
được xếp vào nhóm đầu trong top 50 Forbes đều không có giá cổ phiếu cao nhất (xem bảng
2). Thậm chí, 6/10 DN có giá cổ phiếu nhỏ hơn mức bình quân chung của cả nhóm top 50
(67,9 nghìn đồng). Các DN có giá cổ phiếu cao nhất đều có thứ hạng trên 10 (ngoại trừ Thế
giới di động).
Bảng 2. Danh sách 10 DN có thứ hạng cao nhất và 10 DN có giá cổ phiếu cao nhất năm

2017
Đơn vị tính giá cổ phiếu: nghìn đồng
Thứ
hạn
g
45
8
46
2
17
15
16
19
36
31

Thứ
Giá
Giá
hạng
Tên DN
CP
Tên DN
CP
1
Tập đoàn xăng dầu VN
71,5
Bia rượu nước giải khát SG
246
2

Thế giới di động
129,2
Xây dựng Coteccons
219,3
3
Vàng bạc đá quý Phú Nhuận
90,2
Sữa Việt Nam
206,8
4
Tập đoàn Đất xanh
19,1
Thế giới di động
129,2
5
Đầu tư Nam Long
24,8
Hàng không Vietjet
121
6
ĐT và KD nhà Khang Điền
27,4
Traphaco
115,6
7
Xây dựng Hòa Bình
29,2
Dược Hậu Giang
113,4
8

Xây dựng Coteccons
219,3
Dịch vụ hàng hóa Nội Bài
108,1
9
Đầu tư hạ tầng KT TP HCM
35,1
Tập đoàn Thiên Long
101
10 Tập đoàn Hòa Phát
33,5
Tổng công ty khí VN
95,2
Nguồn:
3.2.2 Kết quả nghiên cứu sự phù hợp của mô hình Z score đối với nhóm DN bị hủy niêm
yết bắt buộc trên thị trường chứng khoán Việt Nam
Việc kiểm chứng khả năng dự báo của mô hình Z score đối với nhóm DN “xấu” được
thực hiện tương tự như với nhóm DN “tốt”, kết quả được trình bày lần lượt tại các bảng 3, 4,
6


5, 6, 7. Theo Altman (2000), việc dự báo sai một DN yếu kém sẽ gây nhiều tổn thất hơn việc
dự báo sai một DN hoạt động tốt nên tác giả sẽ phân tích kĩ hơn kết quả mục này.
Bảng 3. Kết quả kiểm chứng sự phù hợp của mô hình Z score năm 1968 trong việc dự báo
DN bị hủy niêm yết bắt buộc
Năm

Dự báo đúng
Dự báo sai
Không xác định

Tổng
Số DN Xác suất Số DN Xác suất
Số DN
Xác suất số DN
Trước 1 năm
23
71,88%
2
6,25%
7
21,88%
32
Trước 2 năm
24
63,16%
6
15,79%
8
21,05%
38
Trước 3 năm
22
57,89%
6
15,79%
10
26,32%
38
Trước 4 năm
15

42,86%
7
20,00%
13
37,14%
35
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
Tỷ lệ dự báo đúng của mô hình Z score năm 1968 chiếm đa số nhưng giảm nhanh
theo năm. Sử dụng số liệu trước khi DN bị hủy niêm yết 4 năm, mô hình chỉ dự báo đúng
được 15/35 trường hợp (chiếm 42,86%). Tương ứng tỷ lệ dự báo sai cũng tăng lên theo thời
gian. Đa số các trường hợp dự báo đúng trước 1 năm là những DN bị hủy niêm yết bắt buộc
do thua lỗ 3 năm liên tiếp hoặc lỗ lũy kế vượt quá vốn điều lệ (17 DN trong tổng số 27 DN
yếu kém). Mô hình cũng dự báo được số DN vi phạm công bố thông tin là 3/5 DN, kiểm toán
từ chối đưa ý kiến là 3/5 DN. Tương ứng với khoảng thời gian trước 1 năm, mô hình đã dự
báo sai với CTCP Thủy sản Cửu Long và đặc biệt là trường hợp CTCP Bông Bạch Tuyết
(không đủ vốn điều lệ, chậm công bố thông tin, làm giả BCTC).
Bảng 4. Kết quả kiểm chứng sự phù hợp của mô hình Z score năm 1983 trong việc dự báo
DN bị hủy niêm yết bắt buộc
Năm

Dự báo đúng
Dự báo sai
Không xác định
Tổng
Số DN Xác suất Số DN Xác suất
Số DN
Xác suất số DN
Trước 1 năm
24
68,57%

3
8,57%
8
22,86%
35
Trước 2 năm
21
55,26%
4
10,53%
13
34,21%
38
Trước 3 năm
18
47,37%
5
13,16%
15
39,47%
38
Trước 4 năm
13
34,21%
6
15,79%
19
50,00%
38
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

Khả năng dự báo đúng của mô hình Z score năm 1983 giảm so với mô hình năm 1968
ở tất cả các năm. Tỷ lệ không xác định được trước 3 và 4 năm đã xấp xỉ hoặc hơn cả tỷ lệ dự
báo đúng. Số trường hợp bị đánh giá sai trước 1 năm là 3 DN, trường hợp bổ sung thêm so
với mô hình Z năm 1968 là CTCP khai thác và chế biến khoáng sản Bắc Giang (vi phạm
công bố thông tin). Cùng thời gian đó, DN chỉ dự báo đúng được 1 trường hợp vi phạm công
bố thông tin, 3 trường hợp kiểm toán từ chối đưa ý kiến, còn lại là DN kinh doanh thua lỗ nên
phải hủy niêm yết.
Bảng 5. Kết quả kiểm chứng sự phù hợp của mô hình Z score năm 1993 trong việc dự báo
DN bị hủy niêm yết bắt buộc
Năm
Trước 1 năm
Trước 2 năm
Trước 3 năm

Dự báo đúng
Số DN Xác suất
10
28,57%
8
21,05%
4
10,53%

Dự báo sai
Số DN Xác suất
18
51,43%
22
57,89%
28

73,68%
7

Không xác định
Số DN
Xác suất
7
20,00%
8
21,05%
6
15,79%

Tổng
số DN
35
38
38


Trước 4 năm
4
10,53%
30
78,95%
4
10,53%
38
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
Ngược lại hoàn toàn với khả năng dự báo đúng các DN “tốt”, với nhóm DN “xấu”,

mô hình Z score năm 1993 lại chủ yếu dự báo sai. Tỷ lệ dự đoán sai trước 4 năm lên tới
78,95%. Trước 1 năm khi DN bị hủy niêm yết, mô hình đã dự báo sai 18/35 DN, trong đó 7
trường hợp vi phạm công bố thông tin và kiểm toán từ chối đưa ý kiến, 11 trường hợp DN
thua lỗ. Kết quả này trái ngược với phát hiện của Lê Cao Hoàng Anh, Nguyễn Thu Hằng
(2012) vì hai tác giả trên chỉ dự báo DN thua lỗ 2 năm liên tiếp và trong quy mô mẫu nhỏ
gồm 11 DN. Khi mở rộng kiểm chứng trên mẫu lớn gấp 3 lần, bao gồm cả những DN vi
phạm công bố thông tin và kiểm toán từ chối đưa ý kiến, mô hình Z’’ đã không thể dự báo
đúng.
Bảng 6. Kết quả kiểm chứng sự phù hợp của mô hình Z Vietnam_KTH trong việc dự báo DN bị
hủy niêm yết bắt buộc
Năm

Dự báo đúng
Dự báo sai
Không xác định
Tổng
Số DN Xác suất Số DN Xác suất
Số DN Xác suất số DN
Trước 1 năm
33
94,29%
2
5,71%
Không có Không có
35
Trước 2 năm
34
89,47%
4
10,53% Không có Không có

38
Trước 3 năm
32
84,21%
6
15,79% Không có Không có
38
Trước 4 năm
32
84,21%
6
15,79% Không có Không có
38
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
Tỷ lệ dự báo đúng của mô hình điều chỉnh cho Việt Nam bởi tác giả Khổng Thanh
Hòa (2008) cao hơn tất cả các mô hình Z score của Altman. Khả năng dự báo đúng trước 4
năm của mô hình này còn cao hơn mức dự báo đúng trước 1 năm của mô hình Z score năm
1968 (84,21% so với 71,88%). Một năm trước khi các DN bị hủy niêm yết, mô hình dự báo
đúng được 25/27 DN thua lỗ và 8/10 DN vi phạm công bố thông tin hoặc kiểm toán từ chối
đưa ý kiến. Tuy vậy, mô hình của Khổng Thanh Hòa vẫn dự báo sai đối với CTCP Thủy sản
Cửu Long và đặc biệt là trường hợp CTCP Bông Bạch Tuyết (tương tự mô hình Z score năm
1968). Thêm nữa, điểm yếu của mô hình Z Hòa là chỉ phân chia thành 2 vùng “phá sản”,
“không phá sản”, không có vùng “xám” nên những DN không dự báo được sẽ bị ghép vào 1
trong 2 nhóm “đúng” hoặc “sai” nên tỷ lệ dự báo không hoàn toàn tin cậy.
Bảng 7. Kết quả kiểm chứng sự phù hợp của mô hình Z Vietnam_ĐTTB trong việc dự báo DN bị
hủy niêm yết bắt buộc
Năm

Dự báo đúng
Dự báo sai

Không xác định
Tổng
Số DN Xác suất Số DN Xác suất
Số DN Xác suất số DN
Trước 1 năm
33
97,06%
1
2,94%
0
0,00%
34
Trước 2 năm
37
97,37%
1
2,63%
0
0,00%
38
Trước 3 năm
35
92,11%
0
0,00%
3
7,89%
38
Trước 4 năm
32

84,21%
1
2,63%
5
13,16%
38
Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
Mô hình của tác giả Đào Thị Thanh Bình (2013) có xác suất dự báo đúng cao hơn hẳn
các mô hình khác. Tỷ lệ dự báo sai luôn dưới 3%. Trước 1 năm khi DN bị hủy niêm yết, mô
hình đã dự báo đúng 9/10 trường hợp hủy niêm yết do vi phạm công bố thông tin hoặc kiểm
8


toán từ chối đưa ý kiến và 24/27 trường hợp thua lỗ. Đặc biệt, đây là mô hình duy nhất dự
báo đúng về CTCP Bông Bạch Tuyết (và luôn đúng khi dự báo trước 1 đến 4 năm). CTCP
Bông Bạch Tuyết là 1 trong 2 DN đầu tiên bị hủy niêm yết bắt buộc trên sàn HOSE với rất
nhiều sai phạm trong quản lý tài chính và công bố thông tin nhằm che dấu tình hình kinh
doanh thất bại. Cùng thời gian trước 1 năm, mô hình của Đào Thị Thanh Bình (2013) chỉ dự
báo sai 1 trường hợp vi phạm công bố thông tin là CTCP cơ khí Bình Triệu.
Theo tác giả, sở dĩ mô hình điều chỉnh cho Việt Nam của Khổng Thanh Hòa (2008) và
Đào Thị Thanh Bình (2013) phù hợp trong việc dự báo DN bị hủy niêm yết tại Việt Nam vì
trong quá trình xây dựng mô hình, các tác giả đã sử dụng bộ dữ liệu công ty niêm yết và lựa
chọn tiêu chí “khánh tận tài chính” gần với lý do bị hủy niêm yết. Thêm nữa, trong hai mô
hình này đều có thành phần Giá trị thị trường, với mô hình của Đào Thị Thanh Bình còn sử
dụng lặp lại thành phần Giá trị thị trường cả ở biến X4 và X5. Mặc dù giá cổ phiếu tại thị
trường chứng khoán Việt Nam không phản ánh đúng tình hình tài chính của DN “tốt” (như đã
phân tích tại mục 3.2.1) nhưng lại rất “nhạy cảm” với những thông tin “xấu” nên với các DN
thua lỗ hay có vướng mắc về thông tin, giá cổ phiếu đều rất thấp (thường dưới mệnh giá).
Việc mô hình của hai tác giả trên có khả năng dự báo đúng về DN yếu kém tại Việt Nam cho
thấy yêu cầu cần thiết điều chỉnh mô hình Z score cho Việt Nam (thay vì sử dụng phương

trình Z nguyên gốc của Altman). Tuy vậy, do những hạn chế đã nêu tại mục 2, vẫn cần các
công trình nghiên cứu mới để đề xuất các mô hình tin cậy, thuyết phục hơn.
4. Kết luận và khuyến nghị
Trên cơ sở kiểm chứng sự phù hợp của các mô hình Z score trong việc dự báo DN
“tốt” và “xấu” tại thị trường chứng khoán Việt Nam, tác giả kết luận: mặc dù được biết đến là
mô hình dự báo nguy cơ phá sản của DN nhưng theo kết quả từ nghiên cứu này, chỉ có mô
hình Z score của Altman năm 1993 là phù hợp với Việt Nam và dùng để dự báo các DN Việt
Nam kinh doanh tốt, ít có nguy cơ phá sản. Còn khi đánh giá khả năng bị hủy niêm yết của
các DN yếu kém, không minh bạch về thông tin, không nên sử dụng nguyên gốc phương
trình Z score của Altman mà cần tìm kiếm, lựa chọn mô hình tin cậy, phù hợp, đã điều chỉnh
cho Việt Nam. Về nguyên tắc, nhà nghiên cứu chỉ nên lặp lại cách thực hiện/kỹ thuật tính
toán như tác giả Altman còn bộ dữ liệu (mẫu nghiên cứu) cần thu thập mới, theo số liệu thực
tế của DN tại thị trường Việt Nam. Ngoài ra, cũng nên cân nhắc thay đổi tiêu chí “tốt”, “xấu”
và một số chỉ tiêu đánh giá năng lực tài chính cho phù hợp với đặc thù DN và điều kiện thị
trường Việt Nam. Các mô hình của tác giả Khổng Thị Thanh Hòa (2008) hay Đào Thị Thanh
Bình (2013) có kết quả dự báo đúng rất cao, có thể sử dụng để tham khảo.
Liên quan tới kết quả nghiên cứu, tác giả cũng lưu ý với nhà đầu tư trên thị trường
chứng khoán Việt Nam: các cổ phiếu bị hủy niêm yết bắt buộc trên sàn HOSE nếu do thua lỗ
vẫn có thể tiếp tục giao dịch trên sàn Upcom; nếu do vi phạm công bố thông tin nhưng đảm
bảo điều kiện khác của sàn HNX (kết quả kinh doanh, tỷ lệ cổ đông…) sẽ vẫn được niêm yết
trên HNX; nếu do kiểm toán từ chối đưa ý kiến thì không được niêm yết trên cả HNX và
Upcom. Như vậy, việc giao dịch những cổ phiếu có nguy cơ hủy niêm yết bắt buộc cao sẽ
làm tăng rủi ro thanh khoản cho nhà đầu tư cùng nhiều khó khăn khác trong giao dịch, phân
9


tích ra quyết định, quản trị rủi ro… Do đó, nhà đầu tư cần theo dõi sát sao tình hình kinh
doanh của DN, quan tâm tới việc công bố thông tin của DN và ý kiến của kiểm toán viên tới
BCTC; Ngay khi có những dấu hiệu ban đầu như DN phát sinh lỗ, chậm trễ công bố thông
tin, chậm trễ công bố ý kiến của kiểm toán… cần nâng mức quản lý rủi ro đối với giao dịch

cổ phiếu.
Ngoài ra, tác giả cũng có một số khuyến nghị đối với các NHTM Việt Nam, tổ chức
tài chính rất quan tâm tới khả năng vỡ nợ của DN. (i) Về thông tin đầu vào để đánh giá tín
nhiệm khách hàng DN: Đa số các mô hình Z score không dự báo đúng trường hợp CTCP
Bông Bạch Tuyết làm giả BCTC nên các NHTM cần nỗ lực để yêu cầu/khuyến khích khách
hàng kiểm toán BCTC bởi các công ty kiểm toán uy tín (áp dụng các biện pháp như tăng
điểm thưởng khi chấm điểm tín nhiệm, kiến nghị NH Nhà nước, Bộ Tài chính qua hiệp hội
NH…). Đồng thời, cần kiểm soát chặt chẽ, hạ điểm tín nhiệm và tìm nguồn thông tin đối
chứng đối với BCTC không được kiểm toán hoặc kiểm toán bởi công ty kiểm toán kém tin
cậy (đã từng vi phạm quy định kiểm toán). (ii) Về yêu cầu cung cấp thông tin định kỳ, đột
xuất để đánh giá tín nhiệm, kiểm soát rủi ro: Các trường hợp chậm công bố thông tin tài
chính (BCTC định kỳ, BC quản trị định kỳ) hoặc kiểm toán từ chối đưa ý kiến đều cần chú ý
kiểm soát rủi ro chặt chẽ hơn. (iii) Về đánh giá tín nhiệm: ngoài mô hình xếp hạng tín nhiệm
truyền thống, tính xác suất vỡ nợ PD, có thể bổ sung mô hình Z score tuy nhiên cần điều
chỉnh cho phù hợp với nhóm khách hàng mục tiêu của NH. Thay đổi tiêu chí “tốt”, “xấu”
bằng việc có phát sinh nợ quá hạn, nợ xấu. Sử dụng bộ dữ liệu khách hàng của NH, CIC,
công ty kiểm toán, công ty tài chính… Sử dụng một số phương án lựa chọn chỉ tiêu tài chính:
giữ nguyên như của Đào Thị Thanh Bình (2013), điều chỉnh cho phù hợp với tiêu chí phát
sinh nợ quá hạn, nợ xấu dựa trên hệ thống xếp hạng tín nhiệm của NH hoặc dựa trên kinh
nghiệm của cán bộ tín dụng, tư vấn của công ty kiểm toán… Áp dụng quy trình, kĩ thuật phân
tích tương tự Altman và các tác giả Khổng Thanh Hòa (2008), Đào Thị Thanh Bình (2013).
Trên cơ sở đó, sử dụng điểm số Z để tham khảo cho quyết định xếp hạng tín nhiệm, phân loại
nợ, hoặc điều chỉnh hạng tín nhiệm tương tự theo cách của tác giả Đào Thị Thanh Bình đã
thực hiện. Với việc thực hiện những khuyến nghị nêu trên, tác giả tin rằng mô hình Z score
vẫn hữu ích trong việc dự báo năng lực tài chính của DN tại trị trường Việt Nam./.
--------Tài liệu tham khảo
1.Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of
corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23, 589 - 609.
2.Altman, E.I. (1983). Corporate Financial Distress: A Complete Guide to Predicting,
Avoiding, and Dealing with Bankruptcy. New York: John Wiley and Sons.

3.Altman, E.I. (1993). Corporate financial distress and bankruptcy: A complete guide to
predicting and avoiding distress and profiting from bankruptcy (2nd edition). New York: John
Wiley & Sons.
4.Altman, E.I. (2000). Bankruptcy, credit risk and high yield junk bonds. WileyBlackwell, New York.
10


5. Đào Thị Thanh Bình (2013). Mô hình xếp hạng tín dụng cho các công ty sản xuất ở
Việt Nam. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 188, 39-49.
6.Đinh Thế Hiển (2008), “Quản trị tài chính đầu tư – Lý thuyết và ứng dụng”, Nhà xuất
bản Lao động – Xã hội.
7.Khổng Thanh Hòa (2008). Ứng dụng mô hình chỉ số Z trong phân tích tài chính công ty
niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. luận văn cử nhân, trường ĐH Kinh tế Quốc
dân.
8.Lê Cao Hoàng Anh, Nguyễn Thu Hằng (2012). Kiểm định mô hình chỉ số Z của Altman
trong dự báo thất bại doanh nghiệp tại Việt Nam. Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, số 74, 3-9.
9.Nguyễn Thanh Lan và Vũ Thị Thùy Vân (2012). Ứng dụng mô hình chỉ số Z để đo
lường nguy cơ phá sản của các doanh nghiệp ngành thủy sản niêm yết tại Việt Nam, Tạp chí
Kinh tế và phát triển, số 186 (II), 51-59.
10. Nguyễn Phúc Cảnh và Vũ Xuân Hùng (2014). Ứng dụng mô hình Z score vào quản lý
rủi ro tín dụng cho các ngân hàng thương mại Việt Nam, tạp chí Phát triển & Hội nhập, Số
15 (25), 46-50.
11. Phạm Thị Tường Vân (2016). Xem xét khả năng sử dụng mô hình Z-score trong đánh
giá tình hình hoạt động của doanh nghiệp Việt Nam, Viện Chiến lược và chính sách tài chính,
truy
cập
ngày
10/4/2019,
tại
/>dDocName=MOFUCM087420&dID=90143&_afrLoop=34489237044181829#!

%40%40%3FdID%3D90143%26_afrLoop%3D34489237044181829%26dDocName
%3DMOFUCM087420%26_adf.ctrl-state%3Dys95ok4wm_4

11