Các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam
Nguyễn Thị Tuyết Lan
Ngày nhận: 21/04/2019 Ngày nhận bản sửa: 13/05/2019 Ngày duyệt đăng: 17/05/2019
Bài viết nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam. Các nhân tố được nghiên cứu bao gồm tổng nợ phải trả trên tổng tài sản; Vốn lưu động trên tổng tài sản; Khả năng thanh toán ngắn hạn; Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản và tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho biết chỉ có tổng nợ phải trả trên tổng tài sản và tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản có ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam. Trong đó tổng nợ phải trả trên tổng tài sản có ảnh hưởng cùng chiều và tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản có ảnh hưởng ngược chiều. Kết quả nghiên cứu là bằng chứng quan trọng cho các nhà quản trị trong hoạt động quản lý điều hành doanh nghiệp.
Từ Khóa: Rủi ro phá sản, Doanh nghiệp niêm yết, Ngành Xây dựng
1. Giới thiệu
rong giai đoạn 2005- 2009, tốc độ tăng trưởng của ngành Xây dựng bình quân đạt 9,6%/năm và giai đoạn 2010- 2015 đạt 4,6%/năm. Dự tính từ nay đến năm 2020, Việt Nam cần thu hút khoảng 202 nghìn tỷ đồng mỗi năm để phát triển hạ tầng giao thông và khoảng 125 nghìn tỷ đồng mỗi năm cho các dự án hạ tầng điện... Đây sẽ là thị trường tiềm năng vô cùng to lớn cho ngành Xây dựng để phát triển trong tương lai.
Tuy nhiên, bên cạnh những cơ hội phát triển, doanh nghiệp ngành Xây dựng tại Việt Nam còn phải đối mặt với nhiều khó khăn. Từ tác động của các cuộc khủng hoảng kinh tế, biến động liên tục của lãi suất và lạm phát cũng như các chính sách quản lý của Nhà nước đã ảnh hưởng trực tiếp đến các doanh nghiệp ngành Xây dựng. Những vấn đề này khiến các doanh nghiệp ngành Xây dựng Việt Nam ngày càng quan tâm đến bài toán quản trị tài chính doanh nghiệp mà trọng tâm là thiết lập một nguồn lực tài chính mạnh và dự báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp. Điều này sẽ giúp các doanh
nghiệp ngành Xây dựng tối đa hóa giá trị doanh nghiệp, hạn chế rủi ro tài chính và là nền tảng vững chắc giúp doanh nghiệp đương đầu với những biến động từ bên ngoài, giúp giảm nguy cơ phá sản của doanh nghiệp. Mặt khác, đối với các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng có tỷ lệ nợ vay/vốn chủ sở hữu rất cao, chi phí tài chính là một gánh nặng đối với doanh nghiệp và sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến con số lợi nhuận của họ đồng thời làm rủi ro phá sản tăng cao.Bài báo này nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam bằng phương pháp nghiên cứu định lượng và mô hình Logit, từ đó đề xuất giải pháp giảm rủi ro phá sản của các doanh nghiệp này. Bài viết trả lời các câu hỏi: (i) Nhân tố nào ảnh hưởng tới rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam; (ii) Đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố tới rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam.
2. Tổng quan nghiên cứu
Liên quan đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp, trên thế giới có khá nhiều các nghiên cứu liên quan. Đầu tiên phải kể đến nghiên cứu của Edward I. A. (1968) về chỉ số tài chính, phân tích mô hình đa thức nhằm dự báo khả năng phá sản doanh nghiệp. Nghiên cứu có mẫu khảo sát ban đầu gồm 66 doanh nghiệp được chia thành hai nhóm với mỗi nhóm là 33 doanh nghiệp.
Nhóm thứ nhất là nhóm các doanh nghiệp phá sản theo Chương X của Luật Phá sản Hoa Kỳ trong giai đoạn 1946- 1965 và nhóm thứ hai là nhóm các doanh nghiệp không phá sản trong cùng thời kỳ và vẫn tồn tại trong năm 1966.
Trong đó, tác giả xem xét 22 biến tỷ số tài chính tiềm năng để phân tích, các biến tỷ số này được phân loại thành 5 nhóm biến tỷ số chuẩn bao gồm: tỷ số về tính thanh khoản, tỷ số về lợi nhuận, tỷ số về đòn bẩy tài chính, tỷ số về khả năng thanh toán nợ, và tỷ số về hoạt động. Các nhóm biến tỷ số này được chọn dựa vào các cơ sở sau: (1) các nghiên cứu đã công bố trước đó, (2) sự phù hợp tiềm năng với bài nghiên cứu và (3) vài biến tỷ số mới được tạo ra trong
bài nghiên cứu. Từ danh sách 22 biến tỷ số tài chính ban đầu, nghiên cứu chọn ra năm biến tỷ số để đưa vào mô hình thực hiện dự báo khả năng phá sản doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, tất cả các doanh nghiệp có điểm số ZScore lớn hơn 2,99 thuộc nhóm các doanh nghiệp không phá sản, nghĩa là rơi vào vùng không phá sản, trong khi các doanh nghiệp có điểm số ZScore thấp hơn 1,81 thuộc các nhóm các doanh nghiệp phá sản, chúng nằm trong vùng phá sản, các doanh nghiệp có điểm số ZScore từ 2,99 đến 1,81 thuộc vùng chưa xác định vì tính nhạy cảm của sai sót trong cách phân loại doanh nghiệp. Mô hình phân tích đa thức các tỷ số cực kỳ chính xác trong việc dự báo phá sản doanh nghiệp, nó dự báo đúng 94% mẫu khảo sát ban đầu và với 95% tất cả các doanh nghiệp nằm trong nhóm phá sản và không phá sản. Tuy nhiên, giới hạn của bài nghiên cứu là chỉ khảo sát các doanh nghiệp sản xuất lớn (dựa vào quy mô tài sản) và có sai sót trong việc phân loại doanh nghiệp thuộc nhóm phá sản và không phá sản.Trong khi đó, James A.O (1980) nghiên cứu về chỉ số tài chính và khả năng dự báo phá sản.
Bài nghiên cứu trình bày các kết quả nghiên cứu định lượng dự báo sự thất bại của doanh nghiệp như là bằng chứng cho các sự kiện phá sản. Những phát hiện chính của bài nghiên cứu có thể được tóm tắt một cách ngắn gọn như sau:
đầu tiên, khả năng nhận diện bốn nhóm nhân tố quan trọng được thống kê có tác động đến xác suất thất bại của doanh nghiệp (trong vòng một năm), đó là: (1) quy mô doanh nghiệp, (2) cấu trúc tài chính, (3) tính hiệu quả, và (4) tính thanh khoản. Thứ hai, những nghiên cứu trước đó đã phóng đại sức mạnh của các mô hình dự báo phá sản và các kiểm định của nó. Một vấn đề nữa là các nhân tố dự báo (các chỉ số tài chính) lấy từ các báo cáo tài chính được công bố sau ngày phá sản, sau đó bằng chứng chỉ ra rằng các nhân tố này sẽ dự báo phá sản.
Ngoài ra, khi nghiên cứu về phá sản, Evridiki Neophytou, Andreas Charitou và Chris Charalambous (2000) trong nghiên cứu của mình về dự báo thất bại doanh nghiệp đã phát triển mô hình phân loại các doanh nghiệp công nghiệp thất bại cho Vương quốc Anh, bằng
cách sử dụng kỹ thuật phân tích logit. Bộ dữ liệu bao gồm 51 cặp các doanh nghiệp công nghiệp thất bại và không thất bại ở Anh trong giai đoạn 1988 - 1997. Mô hình dự báo được phát triển cho đến ba năm trước khi sự kiện thất bại xảy ra. Kết quả cho thấy một mô hình bao gồm ba biến tài chính là khả năng sinh lời, dòng tiền hoạt động và biến đòn bẩy tài chính có thể giải thích chính xác tổng thể 83% khả năng thất bại doanh nghiệp trước một năm. Mô hình của tác giả có thể hỗ trợ các nhà quản lý, các cổ đông, các tổ chức tài chính, kiểm toán viên tại Anh dự báo khủng hoảng tài chính.
Bên cạnh đó, Pranee Leksrisakul và Michael Evans (2005) trong nghiên cứu về mô hình phá sản doanh nghiệp ở Thái Lan đã cung cấp bằng chứng mới về việc sử dụng phương pháp phân tích biệt thức đa biến (MDA) có thể được chọn như là một công cụ để dự đoán sự thất bại của doanh nghiệp niêm yết ở Thái Lan. Nguồn dữ liệu được sử dụng là các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán (TTCK) Thái Lan (SET) trong khoảng thời gian 1997- 2002.
Các biến tài chính lấy từ mô hình dự báo phá sản của Altman (1968). Kết quả nghiên cứu cho thấy, các biến số về lợi nhuận, đòn bẩy tài chính, chất lượng tài sản và tính thanh khoản có tác động đến khả năng dự báo phá sản doanh nghiệp và tất cả chúng đều có ý nghĩa thống kê.
Bên cạnh đó, các kết quả kiểm định cho thấy rằng các chỉ tiêu tài chính của các doanh nghiệp phá sản có sự khác biệt có ý nghĩa so với các doanh nghiệp không phá sản, các tỷ số tài chính về lợi nhuận, tính thanh khoản và chất lượng tài sản của các doanh nghiệp phá sản thấp hơn so với các doanh nghiệp không phá sản, nhưng tỷ lệ đòn bẩy có xu hướng ngược lại giữa hai nhóm doanh nghiệp này.
Nghiên cứu của Ming Xu và Chu Zhang (2008) về trường hợp của các doanh nghiệp niêm yết Nhật Bản dự báo phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ở Nhật Bản giai đoạn 1992- 2005. Nhóm tác giả cho thấy rằng các biện pháp truyền thống như chỉ số Zscore của Altman (1968), Oscore của Ohlson (1980) và định giá quyền chọn trước đây được phát triển cho thị trường Mỹ, cũng rất hữu ích cho thị trường Nhật Bản. Hơn nữa, sức mạnh dự báo
mạnh đáng kể khi các biện pháp này được kết hợp. Kết quả cho thấy dự báo phá sản dựa trên phương pháp định giá quyền chọn thành công hơn các phương pháp dựa vào các biến kế toán.
Gần đây, nhóm nghiên cứu của Ben Chin-Fook Yap, David Gun-Fie Yong và Wai-Ching Poon (2010) nghiên cứu về tỷ số tài chính và phân tích biểu thức đa biến dự báo sự thất bại của các doanh nghiệp Malaysia. Mục đích của bài nghiên cứu là phát triển một mô hình để cải thiện khả năng tiên đoán sự thất bại cho các doanh nghiệp sau khoảng thời gian cơ cấu lại với điều kiện tài chính, kinh doanh và hoạt động khác nhau trong bối cảnh của Malaysia.
Tổng cộng có 64 doanh nghiệp được phân tích với 16 chỉ tiêu tài chính. Một hàm đa thức được xây dựng để phân tích (MDA) với 07 tỷ số tài chính được tìm thấy là có ý nghĩa thống kê trong việc dự báo với tỷ lệ chính xác cao từ 88% đến 94% cho mỗi doanh nghiệp trước khi doanh nghiệp thất bại. Bẩy tỷ số tài chính đó là: Tổng tài sản trên tổng nợ phải trả (FFTL), dòng tiền trên tổng nợ dài hạn (CFTD), tổng nợ dài hạn trên tổng tài sản (TDTA), vốn lưu động trên tổng tài sản (WCTA), thu nhập giữ lại trên tổng tài sản (RETA), thu nhập trước thuế và lãi vay (EBIT) và thu nhập ròng trên doanh thu (NIS). Nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng ngay cả với các công cụ thống kê tiên tiến phổ biến hơn được sử dụng gần đây, MDA vẫn còn là một công cụ thống kê mạnh và rất đáng tin cậy.
Ở Việt Nam cũng có nhiều nghiên cứu liên quan đến chủ đề này. Điển hình có thể kể đến nghiên cứu của Hay Sinh (2003) về ước tính xác suất phá sản trong thẩm định giá trị doanh nghiệp. Theo tác giả, xác suất phá sản là một tham số tài chính có ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị doanh nghiệp. Tuy nhiên khi thẩm định giá bằng các phương pháp thuộc cách tiếp cận dòng tiền, xác xuất phá sản chưa được ước tính là một tham số độc lập mà thường được thể hiện trong tỉ suất chiết khấu. Trong khi đó, phương pháp giá trị hiện tại có điều chỉnh (APV) đã có cách tiếp cận mới hơn khi tách tác động biên của nợ vay và ước tính xác suất phá sản như một tham số độc lập. Về ý tưởng, APV tỏ ra khá hiệu quả, nhưng tại Việt Nam, phương pháp này vẫn chưa được thẩm định viên quan
tâm vì vướng phải nhiều khó khăn trong việc ước tính xác suất phá sản. Do đó, bài nghiên cứu của tác giả nhằm mục đích thiết lập các phương pháp ước tính xác suất phá sản của một doanh nghiệp để phương pháp giá trị hiện tại có điều chỉnh (APV) ngày càng được áp dụng rộng rãi, góp phần làm đa dạng hóa các phương pháp trong hoạt động thẩm định giá trị doanh nghiệp tại Việt Nam hiện nay. Tác giả đã đưa ra hai phương pháp ước tính xác suất phá sản của một doanh nghiệp là: (1) Dựa vào chỉ số Z’’ điều chỉnh của Altman (1968); và (2) dựa vào hệ thống xếp hạng tín nhiệm nội bộ của các ngân hàng thương mại (NHTM) theo Quyết định số 493/2005/QĐ-NHNN ngày 22/4/2005 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) ban hành.
Bên cạnh đó là nghiên cứu của Nguyễn Minh Hà, Nguyễn Bá Hướng (2016) phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng bằng phương pháp Z-Score. Mục tiêu nghiên cứu là xác định các yếu tố hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng Việt Nam bằng phương pháp Z-score, từ đó gợi ý chính sách phù hợp nhằm tăng cường sự ổn định và lành mạnh trong hoạt động của NHTM cổ phần Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu gồm 23 NHTM cổ phần Việt Nam với 115 quan sát từ 2009- 2013.
Nghiên cứu tìm thấy các yếu tố có mối quan hệ nghịch chiều với rủi ro phá sản ngân hàng như:
Tăng trưởng tín dụng, tỷ lệ dự phòng nợ xấu, tỷ lệ thu nhập lãi thuần, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản, đa dạng hóa thu nhập, sở hữu nhà nước, số năm hoạt động của ngân hàng và ngân hàng đã niêm yết. Các yếu tố có mối quan hệ đồng biến với rủi ro phá sản ngân hàng, gồm: Hiệu quả quản lý chi phí và quy mô.
Ngoài ra nghiên cứu về quyết định đầu tư và rủi ro phá sản của các công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam của Lê Nguyễn Sơn Vũ (2013) đã đưa ra các bằng chứng thực nghiệm về sự tác động của các nhân tố tỷ số tài chính đến quyết định đầu tư và rủi ro phá sản của các công ty niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2003- 2012.
Bên cạnh việc nghiên cứu 737 công ty trong toàn bộ mẫu khảo sát, tác giả còn phân loại các công ty trong mẫu khảo sát thành năm ngành để thực hiện nghiên cứu thêm là ngành Chứng
khoán, ngành Bất động sản, ngành Xây dựng- Vật liệu xây dựng, ngành Thực phẩm- đồ uống và ngành Hàng tiêu dùng cá nhân- gia đình.
Khi xem xét toàn bộ mẫu khảo sát, có mối tương quan thuận giữa ba nhân tố về tính thanh khoản ngắn hạn, thu nhập ròng âm hai năm gần đây và nợ phải trả vượt tổng tài sản với chỉ số dự báo phá sản Oscore; và đồng thời hai nhân tố tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản và tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng có mối tương quan nghịch với chỉ số dự báo phá sản Oscore, và tất cả đều có ý nghĩa thống kê. Trong khi đó, bốn nhân tố còn lại là quy mô doanh nghiệp, tổng nợ trên tổng tài sản, vốn lưu động trên tổng tài sản và quỹ được lập từ hoạt động trên tổng nợ phải trả cũng có tác động đến chỉ số dự báo phá sản Oscore nhưng không có ý nghĩa thống kê.
Gần đây, nhóm tác giả thuộc nhóm ngành khoa học kinh tế trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh (2013) đã thực hiện nghiên cứu lập mô hình dự báo phá sản các công ty phi tài chính Việt Nam. Nhóm tác giả đã xác định các chỉ số tài chính quan trọng nhất trong dự báo phá sản đối với khu vực phi tài chính của Việt Nam bằng cách sử dụng mẫu của các công ty bị phá sản trong giai đoạn 2008- đầu năm 2013. Bằng cách đó, 24 chỉ tiêu tài chính đo lường các thuộc tính tài chính quan trọng của một công ty (phân thành 4 nhóm: tỷ số đòn bẩy, tỷ số thanh khoản, tỷ số khả năng sinh lợi và tỷ số vòng quay) đã được dùng để kiểm tra sự phá sản trong thời gian ba năm trước khi phá sản. Phân tích biệt số DA đưa ra một mô hình kinh tế của hai biến: EBIT trên tổng tài sản (thuộc nhóm tỷ số khả năng sinh lợi) và Vốn luân chuyển trên doanh thu (thuộc nhóm tỷ số vòng quay). Ước tính của các tác giả cung cấp bằng chứng rằng các công ty có chỉ số Z< 0,08 có nghĩa là đang tiến dần vào vùng “không phá sản”, trong khi các công ty có chỉ số Z> 0,08 tức đang tiến vào vùng “phá sản”. Cuối cùng, công ty có chỉ số Z= -1,434 được xếp vào “Phá sản” và công ty có chỉ số Z= 1,514 được xếp vào “Không phá sản”. Mô hình đạt được độ chính xác dự báo 79,2% khi áp dụng để dự báo phá sản trên mẫu.
Ngoài việc đánh giá mô hình dự đoán phá sản đối với Việt Nam, nghiên cứu cho thấy rằng hầu hết các công ty bị phá sản trong giai đoạn
từ 2008 đến đầu 2013 đã cho thấy dấu hiệu của khủng hoảng tài chính, ví dụ hiệu quả tài chính kém. Hơn nữa, nghiên cứu của các tác giả đã bổ sung các tài liệu hiện có bằng cách tìm hiểu hai biến tài chính quan trọng ở Việt Nam, là tỷ lệ EBIT trên tổng tài sản, tỷ lệ vốn luân chuyển trên doanh thu, có thể được sử dụng để tìm ra những nguy cơ phá sản ở Việt Nam
Tóm lại, qua các nghiên cứu thực nghiệm cả ở trong và ngoài nước đều chỉ ra rằng có rất nhiều nhân tố khác nhau ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp. Các nhân tố có thể có ảnh hưởng đến rủi ro phá sản gồm: quy mô doanh nghiệp, khả năng thanh toán ngắn hạn, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản, tổng nợ phải trả trên tổng tài sản, vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản… Tuy nhiên, với những mẫu dữ liệu khác nhau trong các khoảng thời gian khác nhau, các nghiên cứu đã đưa ra các kết luận có sự khác biệt. Chính vì thế, muốn biết các nhân tố nào thực sự tác động đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp thì phải xem xét và phân tích dựa trên những đặc điểm riêng của đối tượng nghiên cứu. Ở Việt Nam đã có rất nhiều nghiên cứu về rủi ro phá sản nói riêng cũng như rủi ro nói chung của các doanh nghiệp tuy nhiên chưa có một nghiên cứu cụ thể nào về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng. Do đó, trên cơ sở kế thừa những ưu điểm của các nghiên cứu đi trước, nghiên cứu này sẽ bổ sung thêm vào khoảng trống nghiên cứu về rủi ro phá sản, phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam.
3. Phương pháp nghiên cứu 3.1. Mô hình nghiên cứu
Tham khảo các nghiên cứu đi trước (Greene, 2012; James A.Ohlson, 1980; Lê Nguyến Sơn Vũ, 2013), mô hình được sử dụng để nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam có dạng như sau:
Pr(Oscore) = β0 + β1*TLTA+β2*WCTA+β3*CL CA+β4*NITA+β5*CHIN + ui
Trong đó, Oscore là khả năng phá sản của doanh nghiệp; TLTA - Tổng nợ phải trả trên tổng tài sản; WCTA - Vốn lưu động trên tổng tài sản; CLCA - Khả năng thanh toán ngắn hạn;
NITA - Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản; CHIN - Tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng.
3.2. Biến số và thước đo
Biến phụ thuộc: Rủi ro phá sản doanh nghiệp Chỉ số tổng thể dự báo phá sản doanh nghiệp trong vòng một năm - Oscore. Oscore = 1 nếu doanh nghiệp có khả năng phá sản trong năm tiếp theo và bằng 0 nếu ngược lại (James A.Ohlson, 1980; Ming Xu và Chu Zhang, 2008). Cụ thể, Oscore được đo trên cơ sở ước lượng của mô hình:
Z = 0,517 – 0,460X1 + 9,329X2 + 0,388X3 + 1,158X4
Trong đó:
X1: Tổng nợ phải trả trên tổng tài sản X2: Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản X3: Vốn lưu động ròng trên tổng tài sản X4: Lợi nhuận sau thuế trên tổng tài sản Nếu Z < 0,5 thì Oscore = 1, nếu Z > 0,5 thì Oscore = 0
Biến độc lập:
(i) Tổng nợ phải trả trên tổng tài sản: Theo nghiên cứu của James A.Ohlson (1980), Ming Xu và Chu Zhang (2008) tổng nợ phải trả trên tổng tài sản có tương quan thuận với rủi ro phá sản của một doanh nghiệp. Nếu tổng nợ phải trả trên tổng tài sản càng lớn thì nguy cơ phá sản của doanh nghiệp càng cao, trong khi doanh nghiệp có tỉ lệ này thấp thì sẽ ít phải đối mặt với nguy cơ phá sản hơn. Trong nghiên cứu này, tổng nợ phải trả trên tổng tài sản (TLTA) được tính bằng tỷ số tài chính giữa tổng nợ trong kỳ chia cho tổng tài sản trong kì.
(ii) Vốn lưu động trên tổng tài sản: Theo nghiên cứu của Edward I.Altman (1968); James A.Ohlson (1980); Ming Xu và Chu Zhang (2008); Ben Chin-Fook Yap, David Gun-Fie Yong và Wai-Ching Poon (2010), nhân tố tính thanh khoản (đo bằng vốn lưu động trên tổng tài sản) là một trong những nhân tố quan trọng trong việc đánh giá khả năng phá sản doanh
nghiệp. Tính thanh khoản của doanh nghiệp càng lớn thì nguy cơ phá sản càng thấp và ngược lại. Trong nghiên cứu này, vốn lưu động trên tổng tài sản (WCTA) được tính bằng tỉ số giữa hiệu của tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn trong kì chia cho tổng tài sản trong kì
(iii) Nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn: Theo nghiên cứu của James A.Ohlson (1980), hệ số hồi quy Tobin q và nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn có những tín hiệu mong đợi và chúng có ý nghĩa với mức 5% và 1% tương ứng, nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn có ý nghĩa quan trọng với rủi ro phá sản. Tác giả cho rằng nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn của doanh nghiệp càng thấp thì rủi ro phá sản của doanh nghiệp đó càng cao và ngược lại. Trong nghiên cứu này, nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn (CLCA) được tính bằng tỉ số tài chính giữa nợ ngắn hạn trong kì chia cho tài sản ngắn hạn trong kì.
(iv) Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản: Theo nghiên cứu của Edward I.Altman (1968); James A.Ohlson (1980); Evridiki Neophytou, Andreas Charitou và Chris Charalambous (2000); Ming Xu và Chu Zhang (2008); Ben Chin-Fook Yap, David Gun-Fie Yong và Wai-Ching Poon
(2010), tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản là một trong những nhân tố quan trọng trong việc đánh giá khả năng phá sản doanh nghiệp. Khi mà tỉ suất sinh lợi của một doanh nghiệp thấp và kéo dài trong nhiều năm thì rủi ro phá sản của doanh nghiệp đó là rất lớn và ngược lại. Dựa vào nghiên cứu của James A.Ohlson (1980), bài báo này đo lường tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (NITA) bằng tỉ số tài chính giữa thu nhập ròng trong kì chia cho tổng tài sản trong kì hay còn gọi là ROA.
(v) Tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng: Theo nghiên cứu của James A.Ohlson (1980), Ming Xu và Chu Zhang (2008), tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng có tương quan nghịch với rủi ro phá sản của một doanh nghiệp. Nếu doanh nghiệp có tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng càng lớn thì rủi ro phá sản của doanh nghiệp đó càng thấp và ngược lại. Trong nghiên cứu này, tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng (CHIN) được tính bằng CHINit = (NIit – NIit-1) / ( |NIit| +
|NIit-1|) với NIit là thu nhập ròng trong giai đoạn gần đây nhất.
Bảng 1 dưới đây sẽ tóm tắt lại các nhân tố có ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp, cách đo lường các nhân tố đó, hệ thống
Bảng 1. Tóm tắt các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp ngành Xây dựng
STT Nhân tố Nhân tố Kỳ vọng Cơ sở/ nguồn
1 Tổng nợ phải trả
trên tổng tài sản TLTA= TONG NO/TONG TAI SAN
TONG NO: Tổng nợ phải trả; + James A.Ohlson (1980), Ming Xu và Chu Zhang (2008).
2 Vốn lưu động
trên tổng tài sản WCTA = (TS NGAN HAN – NO NGAN HAN)/TONG TAI SAN TS NGAN HẠN: Tài sản ngắn hạn;
NO NGAN HAN: Nợ ngắn hạn
- Edward I.Altman (1968); James A.Ohlson (1980); Ming Xu và Chu Zhang (2008); Ben Chin- Fook Yap, David Gun-Fie Yong và Wai-Ching Poon (2010).
3 Khả năng thanh
khoản ngắn hạn CLCA =NO NGAN HAN/TS NGAN
HAN + James A.Ohlson (1980), Ming
Xu và Chu Zhang (2008).
4 Tỷ suất sinh lợi
trên tổng tài sản NITA = LNST/TONG TAI SAN
LNST: Lợi nhuận sau thuế - Edward I.Altman (1968); James A.Ohlson (1980); Evridiki Neophytou, Andreas Charitou và Chris Charalambous (2000).
5 Tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng
CHINit = (NIit – NIit-1)/
(|NIit| + | NIit-1|)
NIit là thu nhập ròng trong giai đoạn gần đây nhất
- James A.Ohlson (1980), Ming Xu và Chu Zhang (2008).
Nguồn: Tác giả tổng hợp
lại các giả thuyết về chiều tác động của các nhân tố đó đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp và đưa ra các cơ sở cho những giả thuyết này từ những lý thuyết và kết quả thực nghiệm có liên quan.
3.3. Dữ liệu nghiên cứu
Số liệu nghiên cứu sử dụng cho nghiên cứu định lượng được lấy từ StockPlus với đối tượng nghiên cứu là các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam trên 2 sàn là HNX và
HOSE trong khoảng thời gian từ năm 2005- 2017. Bảng 2 thống kê số lượng các doanh nghiệp niêm yết ngành xây dựng theo sàn giao dịch ở Việt Nam
Tổng thể mẫu nghiên cứu gồm 109 doanh nghiệp trong thời gian liên tục 13 năm. Quy mô của mẫu lên đến 1417 (109*13) quan sát. Cụ thể quy mô mẫu chia theo sàn và loại hình sở hữu của doanh nghiệp được thể hiện trong Bảng 3.
Theo đó, tỷ lệ doanh nghiệp tư nhân và doanh nghiệp thuộc Bộ Xây dựng trong mẫu lần lượt là 53,6 % và 46,4%. Tuy nhiên trong 13 năm, nhiều doanh nghiệp không có đầy đủ thông tin nên quy mô mẫu được sử dụng để ước lượng bị giảm đáng kể.
4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận 4.1. Mô tả thống kê và tương quan
Mô tả thống kê và tương quan giữa các biến được thể hiện trong Bảng 4 và Bảng 5.
Bảng 4 trình bày kết quả thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu. Tổng nợ phải trả trên tổng tài sản trung bình của các doanh nghiệp ngành Xây dựng là 44%. Bên cạnh đó, vốn lưu động trên tổng tài sản, nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn của các doanh nghiệp này trung bình là 12% và 133%. Trong khi đó, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản và tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng của các doanh nghiêp này trung bình là 4% và 3%.
Kết quả về mối tương quan giữa các biến trong mô hình nghiên cứu được trình bày trong Bảng 5. Kết quả tính toán cho thấy các biến giải thích khác nhau tác động đến biến phụ thuộc theo các hướng khác nhau. Các nhân tố tác động đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp ngành Xây dựng đều theo chiều dương cùng hệ số tương quan lần lượt là: Tổng nợ phải trả trên tổng tài sản (0,45); Nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn (0,26).
Trong khi đó, các nhân tố tác động đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng đều theo chiều âm cùng hệ số tương quan lần lượt là: Vốn lưu động trên tổng tài sản (-0,30); Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (-0,46) và Bảng 2. Số lượng các doanh nghiệp ngành
Xây dựng niêm yết trên các sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam
Sàn giao dịch Số lượng doanh
nghiệp Tỷ trọng
HNX 75 68,81%
HOSE 34 31,19%
Tổng 109 100%
Nguồn: Tác giả tổng hợp và tính toán từ số liệu Stockplus Bảng 3. Quy mô mẫu theo sàn và loại hình sở
hữu Loại hình sở hữu
Sàn giao dịch
Tổng HNX HOSE
DN tư nhân 429 330 759
DN thuộc Bộ Xây dựng 542 116 658
Tổng 971 446 1.417
Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu Stockplus
Bảng 4. Thống kê mô tả các biến trong mô hình rủi ro phá sản
Oscore TLTA WCTA CLCA NITA CHIN Obs 1129 1129 1129 1129 1129 1129 Mean 0,02 0,44 0,12 1,33 0,04 0,03 Std.Dev 0,14 0,32 0,31 3,53 0,15 0,47
Min 0 0,01 -1,83 0,15 -2,21 -1
Max 1 2,69 0,98 36,53 0,34 1
Nguồn: Tính toán của tác giả
Tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng (-0,02).
Rõ ràng, kết quả thực nghiệm về mối quan hệ giữa các biến giải thích và biến phụ thuộc đã có những điểm khác so với lý thuyết và giả thuyết đề ra. Nguyên nhân xuất phát từ những đặc thù riêng của các doanh nghiệp ngành Xây dựng và những đặc điểm của nền kinh tế Việt Nam nói chung. Điều này cùng với những kết quả thực nghiệm khác nhau của các nghiên cứu đi trước càng tạo nên những cơ sở vững chắc chứng minh sự cần thiết của những nghiên cứu thực nghiệm về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản đối với các đối tượng riêng biệt.
Bảng 5 cũng trình bày mối tương quan giữa từng cặp biến giải thích trong mô hình nghiên cứu. Từ Bảng 5 ta thấy hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình đều ở mức thấp, không có hệ số tương quan lớn hơn 0,8. Do đó ta có thể kết luận mô hình nghiên cứu không mắc khuyết tật đa cộng tuyến hoàn hảo. Mô hình nghiên cứu sẽ đảm bảo những kết quả ước lượng đều có tính chất tuyến tính, không chệch và hiệu quả.
4.2. Kết quả ước lượng và thảo luận
Kết quả ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp được thể hiện trong Bảng 6. So sánh về chiều tác động của các nhân tố đến rủi ro phá sản giữa kết quả ước lượng và kỳ vọng (giả thuyết) được thể hiện trong Bảng 7.
Kết quả nghiên cứu cho biết các biến tổng nợ trên tài sản và tỷ suất sinh lời trên tài sản có
ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp. Do hệ số hồi quy của các biến này có ý nghĩa thống kê. Ngược lại, các biến khác do hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê nên các biến còn lại không ảnh hưởng đến rủi ro phá sán của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam.
Tổng nợ phải trả trên tổng tài sản (TLTA): Kết quả nghiên cứu cho thấy tổng nợ phải trả trên tổng tài sản tỷ lệ thuận với rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành Xây dựng (có ý nghĩa thống kê ở mức α = 5%). Theo đó, các doanh nghiệp có tỉ lệ nợ càng lớn thì càng có rủi ro phá sản cao, điều này đúng với các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam bởi quy mô của các doanh nghiêp Việt Nam đa số là vừa và nhỏ cũng như có tài chính không thật vững để có thể trải qua các biến cố khi nền kinh tế gặp phải các cú sốc. Mặt khác, do đặc thù của ngành, các doanh nghiệp thuộc ngành này thường có hệ số nợ cao. Kết quả nghiên cứu chỉ ra cụ thể rằng khi tổng nợ phải trả trên tổng tài sản của các doanh nghiệp ngành Xây dựng tăng lên 1 đơn vị thì hệ số chênh lệch phá sản của các doanh nghiệp này sẽ tăng lên 27,37 lần (e3,309583=27,37) trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không đổi.
Vốn lưu động trên tổng tài sản (WCTA): Kết quả ước lượng của mô hình cho thấy vốn lưu động trên tổng tài sản không ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành Xây dựng. Do kết quả ước lượng này không có ý nghĩa thống kê. Nguyên nhân có thể là do đặc điểm riêng của các doanh nghiệp ngành xây dựng tại Việt Nam.
Nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn (CLCA): Kết quả ước lượng của mô hình cho thấy nợ ngắn hạn trên tài sản ngắn hạn không ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành Xây dựng do kết quả ước lượng này không có ý nghĩa thống kê.
Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (NITA): Kết quả nghiên cứu cho thấy tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản tỷ lệ nghịch với rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành Xây dựng (có ý nghĩa thống kê ở mức α = 5%). Điều này hàm ý, các Bảng 5. Hệ số tương quan giữa các biến trong mô
hình rủi ro phá sản
Oscore TLTA WCTA CLCA NITA CHIN Oscore 1,00 0,45 -0,30 0,26 -0,46 -0,02 TLTA 0,45 1,00 -0,72 0,57 -0,61 -0,08 WCTA -0,30 -0,72 1,00 -0,75 0.41 -0.01 CLCA 0,26 0,57 -0,75 1,00 -0,28 -0,02 NITA -0,46 -0,61 0.41 -0,28 1,00 0,24 CHIN -0,02 -0,08 -0.01 -0,02 0,24 1,00 Nguồn: Tính toán của tác giả
doanh nghiệp có tỉ suất sinh lợi trên tổng tài sản càng lớn thì càng có rủi ro phá sản thấp. Kết quả nghiên cứu chỉ ra cụ thể rằng khi tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của các doanh nghiệp ngành xây dựng tăng lên 1 đơn vị thì hệ số chênh lệch phá sản của các doanh nghiệp ngành Xây dựng này sẽ giảm đi 29336,86 lần (do e10,2866= 29336.86) trong điều kiện các nhân tố khác của mô hình không đổi.
Tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng (CHIN): Kết quả ước lượng của mô hình cho thấy tốc độ tăng trưởng thu nhập ròng không ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp ngành Xây dựng do kết quả ước lượng này không có ý nghĩa thống kê.
5. Kết luận
Rủi ro phá sản doanh nghiệp là một trong những vấn đề quan trọng được tất cả các nhà quản trị tài chính doanh nghiệp quan tâm. Để có
được những quyết định tài chính hợp lý và hiệu quả, nhà quản trị doanh nghiệp cần nắm chắc những lý thuyết về đầu tư, nguồn vốn, đồng thời phải có các nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp mình. Bài viết phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng. Kết quả
nghiên cứu cho biết các nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam gồm: Tổng nợ phải trả trên tổng tài sản (+) và Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (-). Trong đó Tổng nợ phải trả trên tổng tài sản có ảnh hưởng cùng chiều đến rủi ro phá sản của doanh nghiệp. Ngược lại, Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản có ảnh hưởng ngược chiều. Kết quả này phù hợp với lý thuyết kinh tế.
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu đạt được, bài viết gợi ý một số hàm ý chính sách quản trị cho doanh nghiệp như nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh hay điều chỉnh tỷ số nợ cho hợp lý. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra nhân tố tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản có tác động ngược chiều lên rủi ro phá sản của doanh nghiệp. Tỷ suất sinh lời tăng sẽ làm giảm rủi ro phá sản của các doanh nghiệp xuống. Tỷ suất sinh lời cao tạo ra sự linh hoạt tài chính cho doanh nghiệp, giảm trở ngại tài chính nội sinh và giúp doanh nghiệp giảm sự phụ thuộc vào các nguồn vốn vay. Khi các doanh nghiệp có nguồn vốn nội sinh dồi dào và có lợi nhuận ngày càng tăng thì các doanh nghiệp sẽ có được sự tự chủ tài chính cần thiết. Để đạt được những mục tiêu này, việc cần thiết cho các doanh nghiệp là nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Bảng 6.
Mô hình Logit ước lượng các nhân tố tác động đến rủi ro phá sản của các doanh nghiệp niêm yết ngành Xây dựng tại Việt Nam Biến giải thích Coefficent Std.Error z-Statistic Prob.
C -6,987746 1,429977 -4,89 0,000
TLTA 3,309583 1,287847 2,57 0,010
WCTA -1,297869 3,559509 -0,36 0,715
CLCA -0,1441009 0,2063925 -0,70 0,485
NITA -10,2866 5,240382 -1,96 0,050
CHIN 1,413499 1,423965 0,99 0,321
Nguồn: Tính toán của tác giả Bảng 7. So sánh chiều tác động của các nhân tố đến rủi ro phá sản
giữa kết quả ước và kỳ vọng (giả thuyết) Biến giải thích Chiều tác động
ước lượng Chiều tác
động kì vọng Kết luận
TLTA + + Ủng hộ kỳ vọng
WCTA - - Ủng hộ kỳ vọng
CLCA - + Không ủng hộ kỳ vọng
NITA - - Ủng hộ kỳ vọng
CHIN + - Không ủng hộ kỳ vọng
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Để giảm tỷ số nợ, bên cạnh những biện pháp nhằm gia tăng vốn tự có, các doanh nghiệp
Tài liệu tham khảo
1. Edward I.Altman,1968, Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Predictionof Corporate Bankruptcy, The Journal of Finance, Vol. 23, No. 4. (Sep., 1968), pp.589-609.
2. Evridiki Neophytou, Andreas Charitou and Chris Charalambous, 2000,PredictingCorporate Failure: Empirical Evidence for the UK, Journal of AccountingLiterature, vol. 2, 1983.
3. James A.Ohlson, 1980, FinancialRatios and the ProbabilisticPrediction ofBankruptcy, Journal of Accounting Research, Vol.18N.
4. Karen Mills, Steven Morling and Warren Tease, 1994, The influence of financialfactors on corporate investment, Research Discussion Paper, 9402.
5. Ming Xu and Chu Zhang, 2008. Bankruptcy prediction: the case of Japanese listed companies, Rev Account Stud, 14, 534–558.
6. Pranee Leksrisakul and Michael Evans, 2005, Model of Corporate Bankruptcy inThailand Using Multiple Discriminant Analysis, Journal of Economic and SocialPolicy, Volume 10.
7. Pongsatat, S., Ramage, J., & Lawrence, H., 2004, Bankruptcy prediction for large and small firms in Asia: a comparison of Ohlson and Altman, Journal of Accounting and Croporate Governance, 1(2), 1-13.
8. Reisz, A., & Perlich, C., 2007, A market-based framework for bankruptcy prediction, Journal of Financial Stability, 3(2), 85-131.
9. Shumway, T., 2001, Forecasting bankruptcy more accurately: a simple hazard model, Journal of Business, 74(1), 101-124.
10. Tavlin, E., Moncarz, E., & Dumont, D., 1989, Financial failure in the hospitality industry, FIU Review, 7(1), 55–75.
11. Thornhill, S., & Amit, R., 2003, Learning about failure: bankruptcy, firm age, and the resource-based view, Organization Science, 14(5), 497-509.
12. Chương trình giảng dạy kinh tế quốc tế Đại học Ngoại Thương, 2015, Kinh tế lượng, Bài giảng dữ liệu bảng, năm học 2015- 2016.
13. Chương trình giảng dạy kinh tế Fullbright, 2012, Các mô hình hồi quy dữ liệu bảng, Bài giảng phương pháp nghiên cứu II, năm học 2010- 2012.
14. Hay Sinh, 2013, Ước tính xác suất phá sản trong thẩm định giá trị doanh nghiệp, Tạp chí Phát triển & Hội nhập, Số 8 (18), tr.
52- 57
15. Lê Nguyễn Sơn Vũ, 2013, Quyết định đầu tư và rủi ro phá sản của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Luận văn thạc sĩ kinh tế trường Đại học Kinh tế thành phố Hồ Chí Minh.
16. Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh, 2012, Giáo trình Kinh tế lượng, NXB Đại học Kinh tế quốc dân, Hà Nội.
17. Nguyễn Minh Hà và Nguyễn Bá Hướng, 2016, Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro phá sản ngân hàng bằng phương pháp Z-Score, Kinh tế & Phát triển, số 229, tháng 07/2016, tr. 17-25.
18. Nguyễn Khắc Minh, 2002, Các phương pháp phân tích và dự báo trong kinh tế, NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.
19. Trần Ngọc Thơ, 2005, Giáo trình Tài Chính Doanh Nghiệp Trường Đại học Kinh Tế TP.HCM, NXB Thống Kê.
Thông tin tác giả
Nguyễn Thị Tuyết Lan, Thạc sĩ Học viện Ngân hàng
Email: lanntt@hvnh.edu.vn
Summary
Factors affecting bankruptcy risk of construction industry enterprises listed on the stock market of Vietnam
This paper explores the factors affecting bankruptcy risks of listed enterprises of construction industry in Vietnam.
The factors include total liabilities on total assets; Working capital on total assets; Short-term solvency; Returnon total assets and net income growth. The empirical research results show that only total liabilities on total assets and profit ratio on total assets affect the bankruptcy risk of listed enterprises in Vietnam. In which total liabilities on total assets have the same directional effect and profit margin on the assets of opposite effect. Research results are important evidence for managers in firms management.
Keywords: Bankruptcy risk, Listed enterprises, Construction industry Lan Thi Tuyet Nguyen, Ma.
Banking Academy of Vietnam
cũng nên xem xét đến hình thức khá phổ biến trên thế giới đó là thuê tài chính, hình thức
xem tiếp trang
47
Letters, 20(2), 167-172.
21. Moosa, I., & Silvapulle, P. (2012). An empirical analysis of the operational losses of Australian banks. Accounting &
Finance, 52(1), 165-185.
22. Murphy, D. L., Shrieves, R. E., & Tibbs, S. L. (2009). Determinants of the stock price reaction to allegations of corporate misconduct: Earnings, risk, and firm size effects. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 43(3), 581-612.
23. Pakhchanyan, S. (2016). Operational risk management in financial institutions: A literature review. International Journal of Financial Studies, 4(4), 20.
24. Palmrose, Z. V., Richardson, V. J., & Scholz, S. (2004). Determinants of market reactions to restatement announcements. Journal of accounting and economics, 37(1), 59-89.
25. Perry, J., & De Fontnouvelle, P. (2005). Measuring reputational risk: The market reaction to operational loss announcements. Available at SSRN 861364.
26. Ross, A. (2005). Report of Economist intelligence unit. Reputation: Risk of risks.
27. Soprano, A., Crielaard, B., Piacenza, F., & Ruspantini, D. (2010). Measuring Operational and Reputational Risk: A Practitioner’s Approach (Vol. 562). John Wiley & Sons.
28. Sturm, P. (2013). Operational and reputational risk in the European banking industry: The market reaction to operational risk events. Journal of Economic Behavior & Organization, 85, 191-206.
29. Woon, W. S. (2004). Introduction to the event study methodology. Singapore Management University, 4(7).
30. Zboron, M. (2006). Reputational risk in the context of A.M. best’s rating analysis. The Geneva Papers, 2006(31):500-511.
Thông tin tác giả
Phạm Hồng Linh, Thạc sĩ
Khoa Ngân hàng, Học viện Ngân hàng Email: linhph@hvnh.edu.vn
Đỗ Thu Hằng, Thạc sĩ
Khoa Ngân hàng, Học viện Ngân hàng Email: hangdo@hvnh.edu.vn
Summary
Develop hypotheses of the research model on the impact of operational loss events on reputational loss In recent years, the number of banking scandals has been increasingly appearing in the media. These cases or operational loss events not only cause financial losses to the banks in which the events occurred but also can seriously damage their reputation. The serious consequences of reputation damage may include decline in stock value and market capitalization; decline in expected cash flow in the future; loss of current customers and potential customers in the future; loss of trust in banks and competitive advantages; decline in existing or future business relationships and greater compliance burdens able to be imposed by regulators. The paper reviews studies of the impact of operational loss events on reputation loss, which help to develop hypotheses of a model which can observe this relationship in the context of Vietnam.
Key words: operational risk, operational loss, reputational risk, reputational loss.
Linh Hong Pham, MEc.
Hang Thu Do, MEc.
Organization of all: Faculty of Banking, Banking Academy of Vietnam
này không đòi hỏi đảm bảo có trước, vừa giúp doanh nghiệp tiếp cận hình thức tín dụng mới, vừa giải tỏa áp lực về tài sản đảm bảo. Mặc dù nghiên cứu đã trả lời được các câu hỏi đặt ra nhưng nghiên cứu vẫn còn có hạn chế đó là mô hình nghiên cứu chỉ dừng lại vào phân tích ảnh hưởng của các nhân tố nội tại của các doanh
tiếp theo trang
