Chỉ số z trong đánh giá của s&p năm 2024

ĐỊNH NGHĨA

Các nhà đầu tư thường xem xét hệ số đòn bẩy tài chính (Financial leverage) để đánh giá tình hình nợ nần của doanh nghiệp từ đó quyết định mức độ rủi ro khi đầu tư vào doanh nghiệp đó. Tuy nhiên có một chỉ số có thể giúp các nhà đầu tư đánh giá tốt rủi ro tốt hơn, thậm chí có thể dự đoán được nguy cơ phá sản của doanh nghiệp trong tương lai gần. Đó chính là hệ số nguy cơ phá sản, hay còn gọi là Z score do nhà kinh tế học Hoa Kỳ Edward I. Altman, giảng viên trường đại học New York thiết lập. Hệ số này chỉ áp dụng cho các doanh nghiệp chứ không áp dụng cho các định chế tài chính như ngân hàng hay là các công ty đầu tư tài chính. Ở Hoa Kỳ, chỉ số Z score đã dự đoán tương đối chính xác tình hình phá sản của các doanh nghiệp trong tương lai gần. Có khoảng 95% doanh nghiệp phá sản được dự báo nhờ Z score trước ngày sập tiệm một năm, nhưng tỷ lệ này giảm xuống chỉ còn 74% cho những dự báo trong vòng 2 năm. Công thức tính hệ số nguy cơ phá sản:

Z score = 1,2*A1+1,4*A2+3,3*A3+0,6*A4+1,0*A5

Trong đó: A1 = Vốn luân chuyển ( = Tài sản ngắn hạn – Nợ ngắn hạn)/Tổng tài sản A2 = Lợi nhuận chưa phân phối/Tổng tài sản A3 = EBIT (Lợi nhuận trước lãi vay và thuế)/Tổng tài sản A4 = (Giá thị trường của cổ phiếu*Số lượng cổ phiếu lưu hành)/Tổng nợ A5 = Hiệu quả sử dụng tài sản =Doanh thu/Tổng tài sản

Sau khi đã tính toán được hệ số Z rồi, các nhà đầu tư sẽ đối chiếu với bảng giá trị sau:

2.99

Đối với phương pháp phân tích các nhóm chỉ tiêu tài chính, nghiên cứu tập trung vào phân tích các nhóm chỉ tiêu gồm: Nhóm đánh giá khả năng thanh toán (hệ số khả năng thanh toán nhanh, hệ số khả năng thanh toán hiện thời, các khoản phải thu, hàng tồn kho, tình hình nợ xấu/khoản phải thu…); nhóm đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp (ROA, ROE, ROS, mức tăng trưởng doanh thu, quy mô lợi nhuận sau thuế, tốc độ tăng lợi nhuận sau thuế…); nhóm mức độ rủi ro tài chính (hệ số nợ phải trả/vốn chủ sở hữu, nợ/tổng tài sản, khả năng thanh toán lãi vay…).

Đối với phương pháp phân tích đa biệt thức trong ứng dụng mô hình Z”-score (Altman, Hartzell & Peck (1995), nghiên cứu sử dụng phương trình Z” (đã được điều chỉnh để áp dụng phân tích các ngành, lĩnh vực) với 4 biến như nghiên cứu của Altman, bao gồm: X1: Vốn lưu động/Tổng tài sản; X2: Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài sản; X3: EBIT/Tổng tài sản; X4: Vốn hóa cổ phần thường/Giá trị sổ sách tổng nợ.

Z’’ = 6,56 X1 + 3,26 X2 + 6,72 X3 + 1,05 X4

Nếu Z” > 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

Nếu 1,1 < Z” < 2,6: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản.

Nếu Z” < 1,1: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, có nguy cơ phá sản cao.

Mô hình điều chỉnh (Z” điều chỉnh) được sử dụng khi xem xét sự tương đồng giữa kết quả của mô hình Z”-score và xếp hạng của S&P.

Định lượng là một khái niệm không quá mới trong giới nghiên cứu. Tuy nhiên, đối với hầu hết các nhà đầu tư trên thị trường Việt Nam thì các mô hình định lượng vẫn còn khá xa lạ. Điều này cũng dẫn đến một số sai lầm trong quá trình áp dụng.

Mô hình định lượng là gì?

Trong nghiên cứu và phân tích, phương pháp định lượng và định tính đều đóng vai trò quan trọng. Tuy nhiên, hai trường phái này lại trái ngược nhau về triết lý, ý tưởng cốt lõi và cách thức hoạt động.

Phân tích định tính là phương pháp tìm cách mô tả, phân tích đặc điểm các nhân tố từ quan điểm và kinh nghiệm của người làm nghiên cứu. Phương pháp định tính có khá nhiều hạn chế như tính chủ quan rất cao, khó khái quát… Điều này là cho kết quả đầu ra thiếu đi sự ổn định.

Phân tích định lượng chủ yếu dựa trên số liệu cụ thể, xây dựng các mô hình với nhiều biến số phức tạp. Kết luận thường dựa trên sự diễn dịch logic các kết quả số liệu từ mô hình và tính ổn định theo thời gian là khá cao.

Phân tích định lượng cho phép đo lường và đánh giá mối liên quan giữa những biến số. Các phương pháp định lượng phổ biến mạnh nhất ở Mỹ và không hề ngạc nhiên là tác giả của hầu hết các mô hình định lượng nổi tiếng đều mang quốc tịch Mỹ.

Dựa trên các khối dữ liệu lớn (big data) thu thập được và xây dựng các mô hình định lượng (quantitative model), người phân tích có thể đánh giá các quan hệ kinh tế, tài chính… với độ tin cậy cụ thể về mặt thống kê. Trong thị trường tài chính, những kết quả này sẽ rất hữu ích cho phân tích, dự báo và ra quyết định đầu tư.

Nhu cầu đánh giá rủi ro là rất lớn

Khi doanh nghiệp bị rơi vào tình trạng căng thẳng tài chính (financial distress) thì sẽ là mối nguy đối với các ngân hàng cho vay cũng như những nhà đầu tư đang nắm giữ cổ phiếu của doanh nghiệp đó.

Việc phát hiện doanh nghiệp bị căng thẳng tài chính và có thể mất khả năng hoạt động liên tục trong tương lai luôn là đề tài được giới đầu tư chứng khoán nói riêng và giới tài chính nói chung quan tâm.

Các giáo sư, chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực kế toán, tài chính… đều có đề xuất những mô hình định lượng để đánh giá rủi ro của doanh nghiệp. Việc áp dụng các mô hình định lượng này vào thực tiễn Việt Nam còn một khoảng cách khá lớn do sự khác biệt về chuẩn mực kế toán cũng như tính đặc thù của các doanh nghiệp bản địa.

Tuy nhiên, ít nhất thì nhà đầu tư cũng có một công cụ có độ tin cậy nhất định để giúp gạn lọc bớt những doanh nghiệp “nguy hiểm” và chọn ra được các mục tiêu hợp lý. Một trong những mô hình đáng chú ý nhất là Z-Score của Giáo sư Edward Altman.

Nguồn: Global Economic Intersection

Lý thuyết về mô hình Z-Score

Giáo sư Edward Altman giảng dạy tại Đại học New York (NYU) trong suốt nhiều năm. Ông cũng đồng thời là Giám đốc Nghiên cứu của NYU Salomon Center.

Ông công bố mô hình Z-Score lần đầu vào năm 1968 trên tạp chí Journal of Finance.

Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.64X4 + 0.999X5

Trong đó:

X1: Tỷ số vốn lưu động trên tổng tài sản (Working Capitals/Total Assets)

X2: Tỷ số lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản (Retain Earnings/Total Assets)

X3: Tỷ số lợi nhuận trước lãi vay và thuế trên tổng tài sản (EBIT/Total Assets)

X4: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu trên giá trị sổ sách của tổng nợ (Market Value of Total Equity / Book Values of Total Liabilities)

X5: Tỷ số doanh số trên tổng tài sản (Sales/Total Assets)

Cách xếp loại doanh nghiệp:

2.99 < Z: Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản

1.81 < Z < 2.99: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản

Z < 1.81: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

Giáo sư Edward Altman. Nguồn: Đại học New York (NYU)

Mô hình này lúc đầu được Giáo sư Edward Altman xây dựng dựa trên các phương pháp phân tích thống kê trên các công ty sản xuất. Vì vậy, Z-Score ban đầu chỉ áp dụng cho các doanh nghiệp sản xuất chứ không áp dụng cho các loại hình khác.

Z Score được tính toán dựa trên 5 chỉ số tài chính kết hợp với trọng số và được sử dụng để đánh giá rủi ro doanh nghiệp. Các chỉ tiêu sử dụng trong công thức tính toán đều dễ dàng thu thập được trên báo cáo tài chính. Mặc dù mô hình Z-Score được phát triển tại Mỹ nhưng hầu hết các nuớc vẫn có thể sử dụng với độ tin cậy khá cao.

Một trong những thành công kinh điển của mô hình này ở Việt Nam là trường hợp của CTCP Tập đoàn Kỹ nghệ gỗ Trường Thành (HOSE: TTF). Công ty này bất ngờ báo lỗ hơn 1,120 tỷ đồng trong quý 2/2016, khi hơn ngàn tỷ đồng hàng tồn kho "không cánh mà bay".

Nợ phải trả ngắn hạn của TTF vượt tài sản ngắn hạn, hàng loạt khoản mục tại báo cáo tài chính phải điều chỉnh và hồi tố, một phần doanh thu đáng kể bị nghi ngờ tính xác thực, đơn vị kiểm toán đưa ra lưu ý về khả năng hoạt động liên tục của công ty. Mọi thứ gần như bung bét…

Thị trường chứng khoán hoang mang, kỳ vọng nhanh chóng được thay thế bởi nỗi sợ và sự phẫn nộ. TTF chịu cảnh bán tháo, giá cổ phiếu giảm hơn 90% trong 4 tháng ngắn ngủi, quét sạch 5,700 tỷ đồng vốn hóa. Từ một cổ phiếu vàng, TTF giờ đây phải đối diện nguy cơ hủy niêm yết trước khả năng tổng lỗ lũy kế của doanh nghiệp sẽ vượt quá số vốn điều lệ.

Mô hình Z-Score đã có những cảnh báo quan trọng dựa trên báo cáo tài chính các nằm 2014 và 2015 của TTF. Kết luận của mô hình là “Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao” trong cả hai năm liền trước của scandal làm rung động thị trường của TTF vào năm 2016.

Bảng tính toán Mô hình Z-Score của TTF năm 2015

Z-Score có nhiều phiên bản

Nhiều người hay nhầm lẫn khi áp dụng Z-Score vào thực tế. Sai lầm hay gặp nhất là áp dụng công thức Z-Score nguyên thủy cho tất cả các cổ phiếu ở tất cả các ngành. Công thức Z-Score nguyên thủy chỉ áp dụng cho ngành sản xuất (manufacturing) và đã niêm yết.

Sau đó, Giáo sư Edward Altman đã phát triển công thức cho các trường hợp khác. Cụ thể, ngành sản xuất (manufacturing) và chưa niêm yết sẽ sử dụng Z’-Score. Các doanh nghiệp thuộc nhóm phi sản xuất (non-manufacturing) như bất động sản, dịch vụ tài chính, giáo dục… sẽ áp dụng Z’’-Score. Đây cũng là điều khá hợp lý vì những doanh nghiệp thuộc những ngành nghề khác nhau sẽ có phương thức hoạt động, cấu trúc tài chính và rủi ro khác nhau.

Z'' = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4

Cách xếp loại doanh nghiệp:

2.6 < Z'': Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản

1.1 < Z'' < 2.6: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản

Z'' < 1.1: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

Đến năm 2006, Giáo sư Edward Altman và Giáo sư Edith Hotchkiss phát triển công thức mới cho các doanh nghiệp thuộc nhóm phi sản xuất (non-manufacturing) ở thị trường mới nổi (emerging market) nhằm xếp hạng chất lượng trái phiếu (bond rating) với giá trị 0 điểm tương ứng với xếp hạng trái phiếu ở mức D. Họ gọi nó là Z’’-Score điều chỉnh với công thức như sau:

Z'' = 3.25 + 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4

Cách xếp loại doanh nghiệp:

5.85 < Z'': Doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản

4.35 < Z'' < 5.85: Doanh nghiệp nằm trong vùng cảnh báo, có thể có nguy cơ phá sản

Z'' < 4.35: Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao

Ví dụ trong trường hợp của CTCP Địa ốc Sài Gòn Thương Tín (HOSE: SCR) nếu chúng ta dùng công thức Z-Score nguyên thủy (vốn được áp dụng cho các công ty sản xuất) thì sẽ ra các con số 0.86 và 0.89 cho các năm 2019 và 2020. Khi đó nhà đầu tư sẽ dễ đi đến một kết luận hết sức sai lầm là “Doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm, nguy cơ phá sản cao”!

Khi doanh nghiệp thuộc ngành phi sản xuất (cụ thể trong trường hợp này là bất động sản) thì phải áp dụng công thức Z’’-Score. Chúng ta sẽ thu được kết quả chính xác như hình bên dưới.

Bảng tính toán Mô hình Z’’-Score của SCR năm 2019

Bảng tính toán Mô hình Z’’-Score của SCR năm 2020

Nguồn: VietstockFinance

Như vậy, Z’’-Score của SCR đạt mức 3.20 và 3.11 trong các năm 2019 và 2020. Z’’-Score điều chỉnh là 6.45 và 6.36 (cộng thêm 3.25 vào Z’’-Score). Tất cả con số này đều cho thấy doanh nghiệp nằm trong vùng an toàn, chưa có nguy cơ phá sản.

Nói tóm lại, các mô hình định lượng nói chung và mô hình đánh giá rủi ro, căng thẳng tài chính (financial distress) có tính ứng dụng rất lớn. Tuy nhiên, nhà đầu tư cần tìm hiểu một cách chính xác và đầy đủ để tránh những sai lầm đáng tiếc trong quá trình phân tích.