BỘ TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH-MARKETING NGUYỄN ĐỨC THUẬN ỨNG DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE TRONG DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH CHO CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAMNGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP TẬP ĐOÀN MAI LINH Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh Mã số: 60.34.05 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN NGỌC ẢNH Tp.Hồ Chí Minh- Năm 2013 LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn TS Nguyễn Ngọc Ảnh tận tình hướng dẫn thực Luận văn tốt nghiệp Tôi xin chân thành cảm ơn Thầy, Cô Trường Đại học Tài chínhMarketing truyền đạt kiến thức cho Tác giả Nguyễn Đức Thuận LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ kinh tế "Ứng dụng mô hình Z-Score dự báo kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam- Nghiên cứu trường hợp tập đoàn Mai Linh " công trình nghiên cứu khoa học có hướng dẫn khoa học TS Nguyễn Ngọc Ảnh Các số liệu sử dụng trung thực, có nguồn gốc trích dẫn rõ ràng Tác giả Nguyễn Đức Thuận MỤC LỤC TÓM TẮT MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: LUẬN CỨ KHOA HỌC TRONG DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ MÔ HÌNH Z-SCORE 1.1 Khái quát lý thuyết kiệt quệ tài 1.1.1 Tình trạng kiệt quệ tài 1.1.2 Chi phí kiệt quệ tài 1.2 Phân tích số truyền thống 11 1.3 Mô hình dự báo kiệt quệ tài chinh Z-Score 11 1.3.1 Phương pháp phân tích đa biến- Cơ sở hình thành mô hình Z-Score 11 1.3.2 Chỉ số Z-Score 12 1.3.4 Mô hình Altman Z-Score áp dụng cho công ty tư nhân 15 1.3.5 Mô hình điều chỉnh cho doanh nghiệp không sản xuất 16 1.3.6 Mô hình số cho kinh tế trình xử lý 16 1.4 Điều kiện ứng dụng mô hình Z-Score doanh nghiệp Việt Nam giải pháp đối phó số nƣớc Châu Á 18 1.4.1 Điều kiện ứng dụng mô hình Z-Score doanh nghiệp Việt Nam 18 1.4.2 Các học giải pháp đối phó kiệt quệ tài số nước Châu Á 21 KẾT LUẬN CHƢƠNG 23 CHƢƠNG 2: THỰC TRẠNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH TẠI CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM TRONG GIAI ĐOẠN HẬU KHỦNG HOẢNG VÀ SỰ CẦN THIẾT PHẢI DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH TẠI CÁC DOANH NGHIỆP 24 2.1 Thực trạng kiệt quệ tài chính-nguyên nhân tác động 24 2.1.1 Nền kinh tế Việt Nam bối cảnh hậu khủng hoảng kinh tế 26 2.1.2 Tình hình tài doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn hậu khủng hoảng 34 2.1.3 Nguyên nhân thực trạng dẫn đến phá sản doanh nghiệp Việt Nam 39 2.2 Sự cần thiết phải dự báo kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt Nam 51 KẾT LUẬN CHƢƠNG 53 CHƢƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH Z-SCORE TRONG DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ CÁC BIỆN PHÁP GIẢI QUYẾT HIỆU QUẢ TÌNH TRẠNG KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH TẠI CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM 54 3.1 Phƣơng pháp thực kiểm định Z-Score 55 3.2 Ứng dụng mô hình kiểm định Z-Score cho 233 doanh nghiệp sản xuất Việt Nam sàn HoSe, HNX UPCOM 56 3.2.2 Thống kê phân tích tương quan biến 56 3.2.3 Kết tính toán theo mô hình Z-Score 58 3.2.4 Đánh giá kết nghiên cứu 59 3.3 Ứng dụng mô hình kiểm định Z-Score cho tập đoàn Mai Linh 61 3.3.1 Giới thiệu tập đoàn Mai Linh 61 3.3.2 Phân tích tình hình tài Mai Linh 62 3.3.3 Ứng dụng mô hình kiểm định Z-Score 67 3.3.4 Đánh giá đề xuất giải pháp giảm thiểu khả phá sản cho tập đoàn Mai Linh 70 3.4 Các đề xuất nâng cao khả dự báo tình trạng kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt Nam 72 3.4.1 Nâng cao tính minh bạch thông tin- Công bằng- Giám sát 72 3.4.2 Phát triển hệ thống đánh giá xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp Việt Nam theo tiêu chuẩn quốc tế 75 3.4.3 Hoàn thiện luật phá sản văn có liên quan 76 KẾT LUẬN CHƢƠNG 79 KẾT LUẬN 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO 82 PHỤ LỤC 84 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DATC: Debts and Assets Trading Company Công Ty Mua Bán Nợ Tài Sản Tồn Động doanh nghiệp DN: Doanh nghiệp DNNN: Doanh nghiệp nhà nước EBIT: Earning beíbre interest and tax Lợi nhuận trước thuế lãi vay MDA: Multiple discriminant analysis Phân tích đa biệt thức MVE: Market value of equity Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu NHNN: Ngân hàng nhà nước NHTM: Ngân hàng thương mại RE: Retained earnings: Lợi nhuận giữ lại S: Sales: Doanh thu TA: Total assets: Tổng tài sản TCTD: Tổ chức tín dụng TL: Book value of total liabilities: Giá trị sổ sách nợ TTCK: Thị trường chứng khoán XHTD: Xếp hạng tín dụng WC Working capital: Vốn luân chuyển DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Trang Bảng 1.1 Xếp hàng trái phiếu Hoa Kỳ quy đổi dựa EMS 17 Bảng 2.1 Tăng trưởng GDP năm gần (đơn vị: %) 27 Bảng 2.2 Chỉ số giá tiêu dùng qua năm (2007-2013) - đơn vị tính: % 28 Bảng 2.4 Tình hình xuất nhập qua năm (2007-2013) 29 Bảng 2.5 Tỷ lệ thất nghiệp khu vực thành thị (đơn vị: %) 30 Bảng 2.8 Dự trữ ngoại hối 32 Bảng 2.9 Diễn biến tỷ giá liên ngân hàng qua năm 2006-2012 33 Bảng 2.10 Tăng trưởng tín dụng tỷ lệ nợ xấu 33 Bảng 2.11 Tỷ lệ doanh nghiệp kinh doanh thua lỗ (đơn vị: %) 34 Bảng 2.13: Tỷ lệ nợ xấu số NHTM tiêu biểu giai đoạn 2006-2013 36 Bảng 3.1 Tình hình tài sản Mai Linh 2008-2011 62 Bảng 3.2 Tỷ suất đầu tư tài sản Mai linh 2008-2011 62 Bảng 3.4 Tỷ lệ tăng truởng doanh thu Mai Linh 2008-2011 64 Bảng 3.6 Tình hình đòn bẩy tài Mai Linh 2007-2011 66 Bảng 3.7 Mô hình Alman Z-Score áp dụng cho Mai Linh năm 2010 67 Bảng 3.8 Mô hình Alman Z-Score áp dụng cho Mai Linh năm 2011 68 Bảng 3.9 Mô hình Alman Z-Score áp dụng cho Mai Linh giai đoạn 68 Bảng 3.10 Mô hình Z-Score mô trạng thái an toàn cho Mai Linh 69 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Trang Hình 1.1 Giá trị tối ưu doanh nghiệp Hình 2.3 Tín dụng lãi xuất bình quân 28 Hình 2.6 Thu nhập bình quân đầu người/năm 30 Hình 2.7 Tăng trưởng tín dụng lạm phát 31 Hình 2.12: Tỷ lệ nợ xấu toàn hệ thống NH Việt Nam giai đoạn 2006-2013 36 Hình 2.14 Những khó khăn chủ yếu doanh nghiệp 39 Hình 2.15 Khó khăn doanh nghiệp theo thành phần kinh tế 40 Hình 2.16 Những rào cản tiếp cận nguồn vốn 41 Hình 2.17 Sơ đồ mức lãi suất tín dụng doanh nghiệp 42 Hình 2.18 Khó tiếp vốn theo ngành 43 Hình 2.19 Mức tăng tín dụng theo ngành đến ngày 15 tháng năm 2012 44 Hình 2.20 Nhu cầu nội địa giảm theo ngành 45 Hình 2.21 Tác động giảm cầu bên (đơn vị: %) 46 Hình 2.22 Tác động khó mua nguyên liệu 47 Hình 2.23 Tác động khó tuyển lao động 48 Hình 2.24 Tăng trưởng tín dụng M2 giai đoạn 2001-2012 50 Hình 2.25 Tăng trưởng đầu tư xã hội giai đoạn 2000 - 2012 51 Hình 3.3 Doanh thu lợi nhuận Mai Linh 2007-2011 63 Hình 3.5 Tình hình chi phí Mai Linh 65 TÓM TẮT Một bão kinh tế lớn công giới vào năm 2008 Giống bão mạnh khác, nhà tồn nhà xây dựng tốt móng chắn Những nhà khác bị với bão Những công ty xây dựng tốt tồn tại, công ty khác khứ Những doanh nghiệp doanh nghiệp lớn từ bỏ tảng vững việc tham gia vào vụ đầu tư xấu, có độ rủi ro cao nhận lấy khoản nợ cao núi Đáng buồn là, hầu hết công ty phá sản bị người khác sở hữu Điều diễn doanh nghiệp Việt Nam, số liệu thống kê cho thấy, riêng năm 2012 có gần trăm ngàn doanh nghiệp Việt Nam phá sản bối cảnh kinh tế nước giới khủng hoảng “Phá sản”, hai từ mà giới kinh doanh sợ hãi, cách ba năm, tác giả bị phá sản kinh nghiệm thay đổi đời tác giả Chính tác giả mạnh dạn nghiên cứu “Ứng dụng mô hình Z-Score dự báo kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam- Nghiên cứu trường hợp tập đoàn Mai Linh” làm luận văn thạc sĩ, đồng thời giúp nhà đầu tư chủ doanh nghiệp đánh giá tình trạng tài doanh nghiệp Năm 1968, giáo sư người Mỹ Edward I Altman (trường kinh doanh Leonard N.Stern, thuộc trường Đại học New York) lần đưa mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp (chỉ số Z-Score), dự đoán trước hiệu hoạt động khả lâm vào tình trạng phá sản công ty khoản thời gian từ 2-3 nãm Mô hình số Z-Score Altman sử dụng hầu hết số tài làm sở để tính toán đánh giá Cùng với phát triển đa dạng hóa loại hình doanh nghiệp theo thời gian, mô hình số Z-Score Altman không ngừng hoàn thiện để áp dụng dự báo cho doanh nghiệp khác Mục tiêu nghiên cứu giới thiệu phương pháp dự báo phá sản, đồng thời mô tả chi tiết cách thức ứng dụng mô hình vào việc chuẩn đoán tình hình tài cho doanh nghiệp Việt Nam 81 KẾT LUẬN Trên sở vận dụng, tổng hợp nguồn nghiên cứu Luận văn đã: Đưa mô hình phân tích định lượng có khả dự báo kiệt quệ tài doanh nghiệp Mô hình đơn giản, dễ sử dụng xác Hệ thống đặc điểm kiệt quệ tài giải pháp đối phó số nước giới Luận văn có phân tích xác thực đặc thù kinh tế Việt Nam với vấn đề kiệt quệ tài chính, đặc biệt nêu rõ ảnh hưởng yếu tố thể chế đến hành vi doanh nghiệp giải kiệt quệ tài Nêu rõ khó khăn cản trở cho việc dự báo giải kiệt quệ tài Việt Nam Luận văn mạnh dạn đề nghị áp dụng mô hình Z-Score để dự báo khả phá sản doanh nghiệp Việt Nam, nghiên cứu trường hợp tập đoàn Mai Linh 233 doanh nghiệp sản xuất niêm yết sàn chứng khoán Luận văn đề sách vĩ mô thích hợp nhằm hỗ trợ cho trình dự báo giải kiệt quệ tài Tuy nhiên, đề cập, hạn chế liệu nên chưa thể tiến hành khảo sát nghiêm ngặt sức mạnh mô hình điều kiện Việt Nam Một cách lý tưởng, theo cách thiết lập mô hình Z-Score, ta chọn cõ sở liệu hợp lý, dùng phương pháp phân tích đa biệt thức kỹ thuật thống kê, xác định lại hệ số biến tối ưu phương trình Z tương thích với thị trường Việt Nam Đây hướng nghiên cứu đề tài 82 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt PSG.TS Trần Ngọc Thơ –PSG.TS Nguyễn Thị Ngọc Trang- PSG.TS Phan Thị Bích Nguyệt- TS.Nguyễn thị Liên Hoa- TS.Nguyễn Thị Uyên Uyên, 2007, “Tài Chính Doanh nghiệp đại”, NXB thống kê TS.Nguyễn thị Ngọc Trang- TS.Nguyễn Thị Liên Hoa, 2008, “Phân Tích tài chính”, NXB lao động- xã hội TS Nguyễn Thị Ngọc Trang, 2007, “Quản trị rủi ro tài chính”, NXB thống kê TS.Đinh Hiển, 2008, “Phương Pháp đánh giá lực Doanh nghiệp”, chuyên đề hội thảo TS.Nguyễn Đình Cung, 2012, “Khó khăn doanh nghiệp: Vấn đề giải pháp”, Báo điện tử Ủy ban kinh tế Quốc hội Minh Đức, 2013, “5 năm sau lũ khủng hoảng: nước Việt Nam rút chậm hơn”.báo điện tử Thời báo Kinh tế Việt Nam, ngày 11/09/2013 PGS.TS Dương Đăng Huệ &Ctg 2008,“ Thực trạng pháp luật phá sản việc hoàn thiện môi trường pháp luật kinh doanh”, luận văn thạc sĩ luật, Trường Đại học Luật TpHCM PGS.TS Trần Hoàng Ngân, 2012, “Nguyên nhân làm phát sinh khó khăn doanh nghiệp”, thời báo Kinh tế Sài Gòn, số 1878, ngày 18/12/2012 Luật phá sản 2004 10 Huỳnh Cát Tường, 2008, “Khánh kiệt tài ứng dụng mô hình ZScore dự báo khánh kiệt tài chính”, luận văn thạc sĩ kinh tế, Trường Đai học Kinh tế TpHCM 11 Huỳnh Công Minh, 2012, “Vay nợ doanh nghiệp Việt Nam vấn đề kiệt quệ tài chính”, luận văn thạc sĩ kinh tế, Trường Đại học Kinh tế TpHCM 83 Tiếng Anh 12 E Altman, 2000,“ Predicting financial dictress of companies: revisiting the Z-Score and Zeta Models” 13 E.Altman, 1997, “The Z-score bankruptcy model: Pass, Present, and Future” 14 E.Altman, 1993, “Gorphorate Finance distress and bankruptcy” 15 Vineet Agarwal- Cranfield School of Management, Richard J.TafferThe Management School, University of Edinburgh (2005) “ Twenty-five year of Z-Score in the UK: they really work?” 16 Dr Kay M.Poston, Dr W.Ken Harmon, Dr.Jeffrey D.Gramlich “A test of financial ratios as predictors of turnaround versus failure among financially distressed firms” 17 June Li “Prediction of Corporate Bankruptcy from 2008 through 2011” Các trang web tham khảo: - Trang thông tin điện tử vnex press: www.vnex.net; - Diễn đàn doanh nghiệp Việt Nam: www.dddn.com.vn; - Trang thông tin thị trường tài chính: www.thitruongtaichinh.vn; - Trang thông tin kinh tế: www.vneconom - Trang thông tin thị trường tài chính: www.cafef.vn; - Trang thông tin sở liệu: www.saga.vn - Trang Thông tin chứng khoán: www.cophieu68.com; - Tổng cục thống kê Việt nam: www.gso.gov.vn - Bộ kế hoạch đầu tư: www.mpi.gov.vn - Cục tài doanh nghiệp tài chính: www.mof.gov.vn - Ngân hàng nhà nước: www.spv.gov.vn 84 PHỤ LỤC 1: BCTC CÔNG TY MAI LINH 2007-2011 BẢNG CÂN ĐỐI KẾ TOÁN HỢP NHẤT MAI LINH NĂM 2007 - 2011 Năm 2007 2008 2009 2010 2011 Average Tài sản dài hạn Tài sản cố định hữu hình Nguyên giá 1,048,349 2,155,874 2,821,470 3,081,477 3,617,771 2,544,988 Khấu hao lũy kế (127,641) (319,927) Giá trị lại (532,792) (701,594) (963,926) (529,044) 920,708 1,835,947 2,228,678 2,379,883 2,654,507 2,015,945 0.75 Tài sản cho thuê cố định 0.736 0.731 0.717 3,285,791 3,952,092 3,937,963 4,291,526 Nguyên giá 374,808 Khấu hao lũy kế Giá trị lại 468,409 385,625 280,234 179,296 337,674 (87,668) (126,581) (99,257) (86,842) (63,729) (92,816) 287,140 341,828 286,368 193,392 115,567 244,859 115,097 287,956 337,232 306,636 310,386 271,461 (606) (1,148) (1,766) (2,346) (2,948) (1,763) 114,491 286,808 335,466 304,290 307,438 269,699 198,313 39,663 (3,966) 793 194,347 38,869 Tài sản Cố định vô hình Nguyên giá Khấu hao lũy kế Giá trị lại Bất động sản đầu tƣ Nguyên giá Khấu hao lũy kế Giá trị lại Xây dựng dở dang 95,071 336,140 378,579 422,847 228,046 292,137 Khoảng phải thu dài hạn 910 858 10,403 5,183 3,110 4,093 462,908 484,209 652,598 632,367 788,512 604,119 tài sản dài hạn khác Tổng tài sản dài hạn (VND'000,000) 1,881,227 3,285,791 3,952,092 3,937,963 4,291,526 3,469,720 85 Tài sản lƣu động Tiền khoản tương đương tiền 155,642 49,751 61,695 74,218 43,616 76,985 Đầu tư ngắn hạn 183,188 8,773 2,739 6,703 8,378 41,956 Các khoản phải thu ngắn hạn 173,592 218,325 326,397 347,072 398,957 292,969 Trả trước cho người bán 64,795 62,162 61,359 49,474 56,781 58,914 Các khoản phải thu khác 288,493 257,253 268,567 501,663 692,712 401,738 37,821 45,041 68,528 53,010 55,200 51,920 306,226 345,903 333,143 284,538 94,724 727,907 Hàng tồn khí Tài sản lưu động khác Tổng tài sản lƣu động 1,209,759 Tổng tài sản(VND'000,000) 3,909,986 4,272,999 5,074,520 5,254,640 5,641,893 4,667,008 986,208 1,122,429 1,316,677 1,350,367 1,197,288 Nợ+ Vốn chử sở hữu 387,252 Nợ ngắn hạn Vay ngắn hạn 280,567 748,214 1,078,207 1,283,353 1,246,409 927,350 Phải trả ngắn hạn 124,906 283,535 211,493 113,265 137,656 174,171 Tạm ứng từ khách hàng 31,219 25,791 37,502 53,597 90,251 47,672 Thuế phải nộp 28,616 29,825 53,092 63,901 71,449 49,377 Khoản phải trả ngắn hạn khác 38,364 71,761 84,626 107,849 93,360 79,192 Nợ ngắn hạn khác 208,832 354,405 422,592 485,394 556,794 405,603 Tổng nợ ngắn hạn 712,504 1,513,531 1,887,513 2,107,359 2,195,919 1,683,365 Nợ dài hạn Vay dài hạn Nợ dài hạn khác Tổng nợ dài hạn khác 1,211,770 1,546,132 1,954,443 1,774,838 1,783,602 1,654,157 17,175 37,828 1,228,945 1,583,960 111,423 179,312 723,575 213,863 65,865 1,954,150 2,507,177 1,868,020 Vốn chủ sử hữu Vốn góp 707,164 707,164 875,901 875,901 875,901 808,407 Cổ tức chia 214,290 225,201 52,771 52,697 52,697 119,531 86 Treasury stocks lnst Chưa phân phối Reserves Quỹ khác 1,916 891 420 0 645 Thưởng , phúc lợi 2,688 3,567 3,265 7,255 6,096 6,574 Tống vốn chủ sở hữu 807,862 713,521 656,613 715,262 504,930 679,637 Lợi nhuận cổ đông thiểu số 341,675 461,987 464,529 477,869 433,867 435,986 Tổng nợ vốn chủ sở hữu 3,090,986 4,272,999 5,074,520 5,254,640 5,641,893 4,667,008 87 PHỤ LỤC 2: BẢNG BÁO CÁO HOẠT Đ NG KINH DOANH MAI LINH 2007 - 2011 BÁO CÁO HOẠT Đ NG KINH DOANH (VNĐ’000,000) Year Doanh thu 2007 2008 2009 2010 2011 Average 1,210,152 2,089,643 2,428,985 2,785,039 3,083,039 2,319,516 Gía vốn Gía vốn Khấu hao Gía vốn (907,516) (1,297,691) (1,472,537) (1,700,228) (2,009,737) (1,344,493) (96,893) (239,608) (322,754) (336,156) (365,464) (248,853) (1,004,409) (1,537,299) (1,795,299) (2,036,384) (2,375,201) (1,593,346) Doanh thu 205,743 552,344 633,694 748,655 708,560 726,170 %GM/Revenue 17.00% 26.43% 26.09% 26.88% 22.98% 31.31% 58,401 15,420 27,770 112,391 95,789 61,954 Hoạt động tài Doanh thu từ hoạt động tài Chi phí tài Chi phí bán hàng dịch vụ (145,710) (359,904) (309,444) (353,883) (585,508) (350,890) (23,078) (60,349) (94,085) (112,462) (120,157) (84,026) Chi phí lý doanh nghiệp (161,759) (258,181) (293,439) (293,516) (300,969) (261,573) Lãi/lỗ t hoạt động tài (272,146) (663,014) (669,197) (657,470) (910,846) (634,535) Thu nhập khác 104,212 Chi phí khác (80,732) (105,929) (232,313) (116,585) (126,788) (132,469) Thu nhập từ công ty thành viên (11,775) 61 Thu nhập khác 11,705 21,546 Lợi nhuận trƣớc thuế (54,697) (89,124) 20,896 Thuế TNDN (8,109) (26,007) (30,226) (62,806) (115,131) (9,330) Lợi nhuận sau thuế Cổ tức 127,414 (2,789) 286,547 2,166 56,400 (32,557) 144,802 150,499 162,695 (1,296) 26,921 23,711 30,225 118,105 (178,575) (1,205) (27,245) (17,888) (22,897) 90,861 (196,463) (24,102) (25,017) (7,229) (13,518) 88 Lợi nhuận rồng %NI/Revenue Số lƣợng cổ phiếu (62,804) (117,920) -5.19% -5.64% (41,887) -1.72% 2.36% -6.61% (39,192) -1.69% 38,859,321 70,716,427 70,692,909 87,497,898 87,590,138 71,071,339 Cổ phiếu qu EPS 65,843 (203,691) 92,240 (1,616) (1,667) (593) 752 92,240 (2,326) (551) 89 PHỤ LỤC 3: BẢNG T SỐ TÀI CHÍNH 2007 – 2011 MAI LINH 2007 2008 2009 2010 2011 Trung bình Tốc độ tăng trưởng doanh thu (%) 0% 72% 16% 15% 11% 23% Tốc độ tăng trưởng doanh số (%) 0% 44% -1% 26% -15% 11% Tốc độ tăng trưởng doanh thu (%) 0% 73% 16% 15% 11% 23% Giá vốn (%) 83% 74% 74% 73% 77% 76% Biên lợi nhuận gộp (%) 17% 26% 26% 27% 23% 24% Tỷ lệ khấu hao (% doanh số) 8.0% 11.5% 13.3% 12.1% 11.9% 11% Năm Lợi nhuận Biên lợi nhuận ròng (%) -5% -6% -2% 2% -7% -3% Lợi nhuận-Tổng tài sản - ROA (%) -2% -3% -1% 1% -4% -2% Lợi nhuận/Vốn chủ sở hữu – ROE (%) -9% -17% -5% 8% -23% -9% Vòng quay hàng tồn kho 14 11 14 10 11.27 Kỳ thu tiền bình quân 52 38 49 45 47 46.45 Tỷ số toán hành 1.70 0.65 0.59 0.62 061 0.84 Tỷ số toán nhanh 1.64 0.62 0.56 0.60 0.59 0.80 Nợ/Vốn chủ sở hữu 2.11 3.24 3.46 3.49 3.46 3.15 Nợ/Tổng tài sản 0.68 0.76 0.78 0.78 0.78 0.75 1.9% 2.9% 3.9% 4.4% 3.9% 3.4% 13.4% 12.4% 12.1% 10.5% Hoạt động Thanh toán Đòn bẩy Tỷ số khác Tỷ suất đầu tư Chi phí bán hàng/Tổng doanh thu (%) Chi phí quản lý doanh nghiệp/Tổng doanh thu (%) 9.8% 11.6% 90 Thu nhập khác 8.6% 6.1% 11.8% 5.2% 4.9% 7.3% Chi phí khác 6.7% 5.1% 9.6% 4.2% 4.1% 5.9% 22.5% 31.7% 27.6% 23.6% 29.5% 27.0% -14.8% -29.2% 144.6% 23.1% -10.0% 22.7% Chi phí hoạt động/Doanh thu (%) Thuế TNDN Tài sản cố định hữu hình 86.6% 103.2% 116.2% 110.6% 117.3% 106.8% Khấu hao tài sản cố định 10.5% 15.3% 21.9% 25.2% 31.2% 20.8% Tài sản cố định khác 38.3% 23.2% 26.9% 22.7% 25.6% 27.3% Hàng tồn kho/Doanh thu 3.1% 2.2% 2.8% 1.9% 1.8% 2.4% Tiền khoản tương đương tiền 12.9% 2.4% 2.5% 2.7% 1.4% 4.4% Nợ ngắn hạn/Doanh thu 23.2% 35.8% 44.4% 46.1% 40.4% 38.0% 100.1% 74.0% 80.5% 63.7% 57.8% 75.2% Nợ dài hạn/Doanh thu 91 PHỤ LỤC BẢNG TỔNG HỢP CÁC MÔ HÌNH Z-SCORE Coefficients Variables Z-Score Z-Score điều chỉnh Z-Score điều chỉnh (1968) (1983) (1993) 1.21 0.717 6.56 1.41 0.847 3.26 3.30 3.107 6.62 0.60 0.42 1.05 0.999 0.998 N/A ĐIỂM GIỚI HẠN PHÁ SẢN 2.67 >2.90 >2.60 1.81-2.67 1.23-2.90 1.10-2.60 VÙNG KHÔNG XÁC ĐỊNH KẾT QUẢ PHÂN LOẠI DỰ BÁO CHÍNH XÁC 94% 90.9% 90.9% DỰ BÁO KHÔNG CHÍNH XÁC 6% 9.1% 9.1% DỰ BÁO CHÍNH XÁC 97% 97% 97.0% DỰ BÁO KHÔNG CHÍNH XÁC 3% 3% 3% 92 PHỤ LỤC BẢNG THỐNG KÊ 233 DOANH NGHIỆP SẢN XUẤT MÃCK Z-1968 Z-1968 MÃCK Z-1968 AAA 4.78 SAFE HBD AAM 2.52 GREY HBE ABT 4.21 SAFE HCC HFX 2.99 SAFE ACC 2.8 ADC 0.57 Z-1968 MÃCK Z-1968 Z-1968 BANKRUPTCY SAM 1.35 BANKRUPTCY SAFE LAF 1.34 BANKRUPTCY 3.59 SAFE SBT 3.5 SAFE HDA 2.95 SAFE SPP 3.58 SAFE SAFE HDM 1.4 BANKRUPTCY SCD 0.71 BANKRUPTCY 2.65 GREY PEC 5.86 SAFE LSS 2.89 SAFE AGD 1.67 BANKRUPTCY QNC 3.69 SAFE VTS 3.48 SAFE AGD 1.67 BANKRUPTCY HHC 3.88 SAFE SDK 1.32 BANKRUPTCY AGF 2.4 GREY GMX 3.9 SAFE SDN 3.12 SAFE APS 6.24 SAFE HNM 6.37 SAFE NAG 2.29 GREY ASA 4.12 SAFE HPB 3.1 SAFE SEC 2.43 GREY VTA 1.27 BANKRUPTCY HPG 10 SAFE SFN 1.46 BANKRUPTCY B82 4.14 SAFE HSG 4.3 SAFE SGC 2.18 GREY BBC 3.11 SAFE TCR 2.26 GREY DRH 3.23 SAFE BCE 3.31 SAFE HTP 6.33 SAFE SHV 2.53 GREY BMP 1.25 BANKRUPTCY HVG 1.59 BANKRUPTCY SLS 4.3 SAFE CAN 5.24 SAFE IMP 17.57 SAFE 2.72 SAFE GFC 1.22 BANKRUPTCY INN 1.1 BANKRUPTCY SMT 2.58 GREY THV 3.35 SAFE KBE 10.1 SAFE SPD 0.55 BANKRUPTCY CCM 9.41 SAFE KBT 17.07 SAFE NAV 0.66 BANKRUPTCY VHL 2.57 GREY MEC 2.11 GREY HAP 2.56 GREY HT1 10.66 SAFE KDC 3.95 SAFE SR 2.62 GREY CLC 1.83 GREY KHP 3.78 SAFE SSF 1.15 BANKRUPTCY 3.58 PPP 93 VIT 1.16 BANKRUPTCY PPG 5.19 SAFE SSM CLW 2.9 SAFE KSC 2.54 GREY STP CMC 8.1 SAFE KTS 4.39 SAFE STV 0.66 BANKRUPTCY CMG 8.33 SAFE VCS 5.38 SAFE SVI 2.38 GREY CMS 1.65 BANKRUPTCY LAS 3.33 SAFE TAC 2.38 GREY CMT 2.66 GREY LBE 2.83 SAFE CCI BANKRUPTCY CMV 2.42 GREY LIX 1.41 BANKRUPTCY SAV 0.8 BANKRUPTCY CMX 2.37 GREY KCE 1.54 BANKRUPTCY TET 1.15 BANKRUPTCY CNG 5.78 SAFE HVX 2.47 GREY VTC 1.86 GREY CNT 11.76 SAFE HVT 6.02 SAFE KMR 2.16 GREY HLG 2.83 SAFE POM 1.33 BANKRUPTCY TLG 1.7 BANKRUPTCY CSG 3.04 SAFE SHI 3.23 SAFE 2.43 GREY TLH 0.99 1.79 BANKRUPTCY BANKRUPTCY 94 PHỤ LỤC BẢNG THỐNG KÊ 233 DOANH NGHIỆP SẢN XUẤT MÃCK Z-1968 Z-1968 MÃCK Z-1968 Z-1968 MÃCK Z-1968 Z-1968 CSM 2.71 SAFE MCC 4.26 SAFE BKC 1.67 BANKRUPTCY CTD SAFE S74 4.28 SAFE TNB 1.19 BANKRUPTCY DAG 4.65 SAFE MCP 5.72 SAFE DC4 4.73 SAFE TNG 1.23 BANKRUPTCY SAF 6.3 SAFE DCL 4.85 SAFE VHH 4.76 SAFE MKV 2.59 GREY VBC 0.4 BANKRUPTCY SMB 2.7 SAFE MCL 3.99 SAFE VBH 1.24 BANKRUPTCY DL1 4.93 SAFE MSN 2.27 GREY VCF 2.13 GREY TIS 2.11 GREY KSD 1.31 BANKRUPTCY FBT 1.28 BANKRUPTCY DLR 2.71 SAFE MPC 3.33 SAFE VDL 3.18 SAFE DNP 4.04 SAFE NET 1.68 BANKRUPTCY VDN 2.56 GREY DRC 4.19 SAFE NGC 3.59 SAFE VDT 0.5 BANKRUPTCY XMC 4.49 SAFE NHC 3.85 SAFE VGS 2.62 GREY DRL 2.32 GREY NHS 3.53 SAFE VHC 1.58 BANKRUPTCY EBS 3.94 SAFE NHW 3.47 SAFE VHF 1.67 BANKRUPTCY ECI 14.5 SAFE HDO 2.44 GREY DLG 0.47 BANKRUPTCY EFI 2.17 GREY TTF 3.55 SAFE CLG 1.3 BANKRUPTCY NKG 1.71 BANKRUPTCY NST 1.31 BANKRUPTCY FLC 1.95 GREY EVE 1.74 BANKRUPTCY NTP 2.14 GREY DCS 0.61 BANKRUPTCY SCI 3.23 SAFE OPC 3.42 SAFE ASM 0.95 BANKRUPTCY FCN 1.73 BANKRUPTCY PAC 2.79 SAFE VKD 1.36 BANKRUPTCY FDC 6.44 SAFE VNH 1.87 GREY CKV 2.07 GREY FDG 4.84 SAFE PLC 2.61 GREY DC2 0.52 BANKRUPTCY VLF 2.29 GREY PMC 4.24 SAFE VNM 1.53 GREY FMC 4.83 SAFE PMS 2.35 GREY VPK 0.85 BANKRUPTCY FPT 2.13 GREY PNJ 1.13 BANKRUPTCY ACB 0.96 BANKRUPTCY BDB 3.33 SAFE VHG 1.9 GREY 0.47 BANKRUPTCY VTB 95 VIS 5.6 SAFE VTL 1.33 BANKRUPTCY TLC 2.47 GREY BLF BANKRUPTCY TMT 1.96 GREY 2.6 BANKRUPTCY DBC 6.51 SAFE DCT 1.21 BANKRUPTCY CCL 1.56 BANKRUPTCY DBT 5.65 SAFE PTG 1.6 BANKRUPTCY EIB -0.77 BANKRUPTCY ELC 3.21 SAFE PTK 2.07 GREY VXB -0.6 BANKRUPTCY EID 4.62 SAFE PTM 2.12 GREY WSB 0.4 BANKRUPTCY TSB 3.28 SAFE QHD 2.12 GREY CDC -3.06 BANKRUPTCY GDT 1.13 BANKRUPTCY SPM 8.3 SAFE GER 4.44 SAFE RAL 1.9 GREY NPS 4.06 SAFE RDP 3.18 SAFE GIL 2.41 GREY SDY 0.86 BANKRUPTCY GMC 2.92 SAFE POT 0.81 BANKRUPTCY TCM 2.56 GREY TPC 1.44 BANKRUPTCY GTA 0.46 BANKRUPTCY SCC 0.61 BANKRUPTCY HAD 1.03 BANKRUPTCY THB 1.19 GREY SCL 7.11 SAFE FPC 3.81 SAFE MDF 4.43 SAFE TRA 2.47 GREY LGC 1.37 BANKRUPTCY CSC 2.49 GREY MEF 3.45 SAFE TTG 0.97 BANKRUPTCY MHL 2.7 SAFE TTP 0.85 BANKRUPTCY MIH 2.77 SAFE TYA 1.17 BANKRUPTCY VTF [...]... lí cho nguy cơ kiệt quệ tài chính với doanh nghiệp này 3 2 Mục tiêu nghiên cứu Tác giả chọn đề tài nghiên cứu Ứng dụng mô hình Z- Score trong dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam- nghiên cứu trường hợp tập đoàn Mai Linh với mục tiêu như sau: Thứ nhất, hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về mô hình dự báo kiệt quệ tài chính Z- Score; Điều kiện ứng dụng mô hình Z- Score tại các doanh nghiệp. .. Chương 3: Ứng dụng mô hình Z- Score trong dự báo kiệt quệ tài chính và các biện pháp giải pháp hiệu quả tình trạng kiệt quệ tài chính doanh nghiệp ở Việt Nam 6 CHƢƠNG 1: LUẬN CỨ KHOA HỌC TRONG DỰ BÁO KIỆT QUỆ TÀI CHÍNH VÀ MÔ HÌNH Z- SCORE 1.1 Khái quát về lý thuyết kiệt quệ tài chính 1.1.1 Tình trạng kiệt quệ tài chính Trần Ngọc Thơ và ctg (2007) cho rằng Kiệt quệ tài chính xảy ra khi doanh nghiệp khó... ba, xây dựng các giải pháp khả thi nhằm nâng cao khả năng dự báo kiệt quệ tài chính bằng mô hình Z- Score tại Việt Nam 3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tƣợng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu là ứng dụng mô hình Z- Score trong dự báo kiệt quệ tài chính cho các tập đoàn, doanh nghiệp Việt Nam 3.2 Phạm vi nghiên cứu  Về phạm vi không gian: do giới hạn về thời gian và kinh phí cho nghiên cứu Vì... chứng khoán Hose, HNX, UPCOM và tập đoàn Mai Linh, tác giả dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp này bằng mô hình Z- Score, bên cạnh đó để đánh giá thực trạng kiệt quệ tài chính tại các doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn hậu khủng hoảng và sự cần thiết phải dự báo kiệt quệ tài chính tại các doanh nghiệp. Trên cơ sở đó, đề xuất các gợi ý chính sách nhằm nâng cao khả năng dự báo kiệt quệ tài chính. .. đưa ra các phương cách hỗ trợ dự báo và giải quyết hiệu quả tình trạng kiệt quệ tài chính 6 Kết cấu của luận văn Luận văn dự kiến chia làm 3 chương: Chương 1: Luận cứ khoa học trong dự báo kiệt quệ tài chính và Mô hình Z- Score 5 Chương 2: Thực trạng kiệt quệ tài chính tại các doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn hậu khủng hoảng và sự cần thiết phải dự báo kiệt quệ tài chính tại các doanh nghiệp. .. sử dụng trong dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam- Nghiên cứu trường tập đoàn Mai Linh, đã sử dụng kỹ thuật phân tích đa biến của tác giả Altman (1968, 1977, 2000) 1.3 Mô hình dự báo kiệt quệ tài chinh Z- Score 1.3.1 Phương pháp phân tích đa biến- Cơ sở hình thành mô hình Z- Score Altman (1968) đã giới thiệu phương pháp phân tích đa biến thống kê trong việc dự đoán thất bại của doanh. .. học tập tại trường tác giả chọn đề tài: Ứng dụng mô hình Z- Score trong dự báo kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp Việt Nam- nghiên cứu trường hợp tập đoàn Mai Linh làm luận văn thạc sĩ kinh tế Với mong muốn hoàn thiện kiến thức về đánh giá hệ thống tài chính doanh nghiệp thông qua các vấn đề cơ bản như khó khăn vướng mắc trong hoạt động xử lý nợ và quản lý tài sản Đồng thời mạnh dạn đưa các kiến... đề kiệt quệ tài chính doanh nghiệp ở trên thế giới, đặc biệt là ở một số nước Đông Á, trên cơ sở đó rút ra được những bài học có thể áp dụng ở Việt Nam Thứ ba, áp dụng mô hình Z- Score dự báo khả năng phá sản của 233 doanh nghiệp sản xuất và tập đoàn Mai Linh, đồng thời đưa ra giải pháp cho các doanh nghiệp này Thứ tư, đưa ra giải pháp dùng mô hình Z- Score dự báo khả năng phá sản doanh nghiệp Việt Nam, ... doanh nghiệp Việt Nam; kinh nghiệm và phương cách giải quyết kiệt quệ tài chính ở một số nước Châu Á Thứ hai, phác họa một bức trang tổng thể về việc ứng dụng mô hình dự báo kiệt quệ tài chính Z- Score cho 233 doanh nghiệp sản xuất được niêm yết trên sàn chứng khoán và tập đoàn Mai Linh Từ đó nhằm đưa ra cơ sở để đánh giá có hay không nguy cơ kiệt quệ tài chính tại tập đoàn này để xây dựng phương hướng... như vậy cho mỗi thị trường, đòi hỏi nhiều công sức, tiền bạc và thời gian cùng với các nghiên cứu, khảo sát của các chuyên gia trong lĩnh vực tài chính Do vậy, cách xây dựng mô hình cho nên kinh tế mới nổi này không được sử dụng nhiều trong thực tế 1.4 Điều kiện ứng dụng mô hình Z- Score tại các doanh nghiệp Việt Nam và các giải pháp đối phó ở một số nƣớc Châu Á 1.4.1 Điều kiện ứng dụng mô hình Z- Score ... nghiệp 3 Mục tiêu nghiên cứu Tác giả chọn đề tài nghiên cứu Ứng dụng mô hình Z- Score dự báo kiệt quệ tài cho doanh nghiệp Việt Nam- nghiên cứu trường hợp tập đoàn Mai Linh với mục tiêu sau:... dựng giải pháp khả thi nhằm nâng cao khả dự báo kiệt quệ tài mô hình Z- Score Việt Nam Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tƣợng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu ứng dụng mô hình Z- Score dự báo. .. hình Z- Score 5 Chương 2: Thực trạng kiệt quệ tài doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn hậu khủng hoảng cần thiết phải dự báo kiệt quệ tài doanh nghiệp Chương 3: Ứng dụng mô hình Z- Score dự báo kiệt quệ