Một số nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tài chính-Nghiên cứu doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HSX)

 Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 77-88 77 
Một số nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tài chính – 
Nghiên cứu doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên 
Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HSX) 
Võ Minh Long1* 
1Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh 
*Tác giả liên hệ, Email: long.vm@ou.edu.vn 
THÔNG TIN TÓM TẮT 
DOI:10.46223/HCMCOUJS.econ.
vi.15.2.240.2020 
Ngày nhận: 02/04/2020 
Ngày nhận lại: 14/04/2020 
Duyệt đăng: 22/04/2020 
Từ khóa: 
Bất động sản 
FEM - Ước lượng vững 
HSX 
Rủi ro tài chính 
Keywords: 
Real estate 
FEM-Firm estimates 
HSX 
Financial risk 
Bài viết xác định sự tác động của một số nhân tố đến rủi ro 
tài chính đối với các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên Sở 
Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HSX). Kết quả 
hồi quy FEM - ước lượng vững cho thấy rằng: Tỷ số thanh toán 
ngắn hạn, tỷ số sinh lời của tổng tài sản, vòng quay tồn kho, và tỷ 
số tự tài trợ có tác động cùng chiều với rủi ro tài chính các biến, 
như: Hệ số nợ ngắn hạn trên nợ dài hạn, tỷ số thanh toán nhanh, tỷ 
số thanh toán tổng quát, vòng quay tổng tài sản, và vòng quay 
khoản phải thu lại có kết quả ngược lại và tất cả đều có ý nghĩa 
thống kê cao. Ngoài ra, nó cũng cho biết thêm: Tỷ số sinh lời của 
doanh thu, vòng quay tài sản cố định, và tỷ số vốn cố định không 
có tác động đến rủi ro tài chính. 
ABSTRACT 
The paper identifies the impact of a number of factors on 
financial risk for real estate businesses listed on the Ho Chi Minh 
City Stock Exchange (HSX). The results of FEM-Firm estimates 
regression show that: Current ratio, return on assets, inventory 
turnover, and equity asset ratio have a positive effect on financial 
risk, but the factors such as short-term debt/long-term debt, quick 
ratio, asset liquid ratio, total assets turnover, and receivables 
turnover have the opposite result and all of them are statistically 
significant. In addition, the study also reveals that return on sales, 
fixed asset turnover, and fixed asset ratio have no impact on 
financial risk. 
1. Giới thiệu 
Bất động sản là ngành mang lại nhiều lợi nhuận nhưng cũng là một ngành nhạy cảm, nhiều 
rủi ro tiềm tàng. Mức độ rủi ro của nó phụ thuộc rất nhiều yếu tố, như: Chính sách của nhà nước, 
chính sách tài chính ngành và công tyđặc biệt là sự biến động của giá cả trên thị trường bất động 
sản. Trước năm 2008, ngành bất động sản phát triển rất nhanh và mạnh, giá nhà đất liên tục tăng 
mạnh, điều này giúp doanh nghiệp ngành bất động sản hầu như đều có hiệu quả cao, tài sản có tính 
thanh khoản cao, đảm bảo trả nợ tốt cho ngân hàng Tuy nhiên, từ năm 2008 (bắt đầu giai đoạn 
 78 Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 77-88 
khủng hoảng) nền kinh tế Việt Nam nói riêng và thế giới nói chung cộng với các chính sách của 
Nhà nước để lành mạnh thị trường bất động sản, các doanh nghiệp trong ngành bất động sản gặp 
rất nhiều khó khăn: Không huy động được vốn, thua lỗ, mất khả năng thanh khoản, không trả được 
nợ ngân hàng thậm chí là phá sản. Đó chính là rủi ro tài chính mà các doanh nghiệp bất động 
sản gặp phải trong quá trình hoạt động. Ngoài ra, theo lược khảo của tác giả về sự tác động một số 
nhân tố đến rủi ro tài chính, như: Bhunia và cộng sự (2012); Gang và cộng sự (2012); Simantinee 
và cộng sự (2015) hay Vũ Thị Hậu (2017) lại cho các kết quả nghiên cứu tương đối khác nhau 
với sự không giống nhau về đối tượng, không gian, thời gian của các nhân tố tác động đến rủi ro 
tài chính. Với một số lý do trên, theo tác giả cần phải có nghiên cứu khoa học: Một số nhân tố ảnh 
hưởng đến rủi ro tài chính - nghiên cứu ngành bất động sản niêm yết trên Sở Giao dịch chứng 
khoán TP. HCM (HSX) để giúp các nhà quản trị ngành bất động sản có cơ sở khoa học nhằm giảm 
thiểu rủi ro tài chính, góp phần giúp doanh nghiệp phát triển bền vững. 
2. Tổng hợp lý thuyết 
Theo Li (2003): Rủi ro tài chính là một khái niệm gắn liền với sự không chắc chắn của sự 
biến động các yếu tố, như: Lãi suất, tỷ giá, giá cổ phiếu, và giá cả hàng hóa. Tuy nhiên, Defan 
(2005) cho rằng: Rủi ro tài chính, bao gồm: Rủi ro theo nghĩa rộng và rủi ro theo nghĩa hẹp. Theo 
nghĩa rộng, rủi ro tài chính liên quan đến tất cả các yếu tố phản ánh trong tình hình tài chính doanh 
nghiệp. Theo nghĩa hẹp, rủi ro tài chính đề cập đến khả năng không thanh toán được các khoản nợ 
tài chính khi đến hạn. Ngoài ra, theo Zhea và cộng sự (2012), rủi ro tài chính là xác suất mất vốn 
khi sử dụng các phương pháp tài trợ, điều này có thể làm giảm khả năng hoạt động trở lại của 
doanh nghiệp. Tóm lại, mặc dù hiện nay có nhiều quan điểm khác nhau về rủi ro tài chính nhưng 
bài viết này chỉ tập trung vào rủi ro tài chính, đó là những rủi ro phát sinh trong quá trình hoạt 
động của doanh nghiệp, làm ảnh hưởng đến tình hình tài chính, khả năng sinh lời của doanh nghiệp 
và nặng nề nhất là mất khả năng thanh toán các khoản nợ dẫn đến phá sản doanh nghiệp. Ngoài 
ra, khi doanh nghiệp bị rủi ro tài chính, thường họ sẽ bị tác động tiêu cực nhiều hơn tích cực, như: 
Tác động làm tăng chi phí của doanh nghiệp (cả chi phí tài chính và chi phí kinh doanh), vì vậy, 
nó ảnh hưởng đến lợi nhuận của doanh nghiệp. Ngoài ra, nó sẽ tác động đến khả năng chịu đựng 
tài chính và tái đầu tư của doanh nghiệp cũng như sự cân đối dòng tiền và khả năng thanh toán của 
doanh nghiệp và quan trọng nhất là, tác động đến giá trị doanh nghiệp và nặng nề hơn, sẽ làm cho 
các doanh nghiệp bị phá sản. 
Với các nền tảng về rủi ro tài chính của các nhà nghiên cứu lý thuyết, họ được ủng hộ bởi 
các nhà nghiên cứu thực nghiệm về sự tác động của các nhân tố đến rủi ro tài chính, như: Kết quả 
nghiên cứu của Defang và cộng sự (2005) chỉ ra rằng: Quy mô và cơ cấu nợ có mối quan hệ cùng 
chiều với rủi ro tài chính nhưng hiệu suất hoạt động và khả năng sinh lời lại cho kết quả ngược lại. 
Ngoài ra, kết quả cũng cho biết: Chưa có cơ sở khoa học về mối quan hệ của lãi suất đi vay và khả 
năng thanh toán với rủi ro tài chính. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu của Simantinee và cộng sự 
(2015): Vòng quay tài sản cố định, thu nhập mỗi cổ phiếu, tỷ suất lợi nhuận thuần, tỷ suất lợi 
nhuận ròng, hệ số khả năng thanh toán ngắn hạn và tỷ lệ thuế có tương quan cùng chiều với rủi ro 
tài chính, nhưng lại cho kết quả ngược lại cho các biến: Lợi nhuận thuần từ hoạt động trên mỗi cổ 
phiếu, lợi nhuận trên vốn dài hạn, hệ số khả năng thanh toán nhanh và hệ số khả năng thanh toán 
lãi vay. Đồng thời nó cũng cho biết: Không có mối tương quan của vòng quay hàng tồn kho và 
vòng quay tổng tài sản với rủi ro tài chính. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu của Vũ Thị Hậu (2017) 
cho biết: Khả năng thanh toán, vòng quay hàng tồn kho, hệ số tự tài trợ và hệ số vốn cố định có 
tác động tiêu cực đến rủi ro tài chính, nhưng các chỉ tiêu: Hệ số nợ ngắn hạn trên nợ dài hạn, hệ 
số sinh lời của doanh thu, hệ số sinh lời của tổng tài sản, vòng quay tài sản cố định, vòng quay 
tổng tài sản và vòng quay các khoản phải thu không ảnh hưởng đến rủi ro tài chính. 
Như vậy, cả lý thuyết cũng như nghiên cứu thực nghiệm đều cho rằng: Rủi ro tài chính 
 Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 77-88 79 
chịu tác động của nhiều nhân tố và nó ảnh hưởng đến tình hình hoạt động cũng như giá trị doanh 
doanh nghiệp. Đây chính là cơ sở quan trọng để bài viết đề xuất mô hình nghiên cứu về một số 
nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tài chính - nghiên cứu doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sở 
giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh (HSX) nhằm bổ sung thêm bằng chứng khoa học 
về các nhân tố tác động đến rủi ro tài chính cũng như giúp nhà quản lý có cơ sở khoa học để đưa 
giải pháp nhằm giảm thiểu rủi ro tài chính giúp họ nâng cao hiệu quả, giá trị doanh nghiệp và ổn 
định để phát triển. 
3. Phương pháp nghiên cứu 
3.1. Mô hình nghiên cứu 
Căn cứ vào lý thuyết và kế thừa từ một số tác giả nghiên cứu về rủi ro tài chính, như: 
Bathory (1984), Gang và cộng sự (2012) và Vũ Thị Hậu (2017), có 5 yếu tố chính ảnh hưởng đến 
rủi ro tài chính của các công ty niêm yết ngành bất động sản niêm yết trên HSX, bao gồm: Cơ cấu 
nợ (DS), khả năng thanh toán (SO), khả năng sinh lời (PR), hiệu suất hoạt động (PE) và cơ cấu 
vốn (CS). Theo đó, 12 tỷ số tài chính được xem như là các biến độc lập để diễn tả 5 yếu tố chính 
ảnh hưởng đến rủi ro tài chính của 28 doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên HSX giai đoạn 
2012-2018 và nó được trình bày trong Bảng 1. Ngoài ra, lý thuyết cũng như các nghiên cứu thực 
nghiệm của các tác giả trên cũng cho rằng: Giá trị của mô hình (FR) càng nhỏ => Rủi ro tài chính 
của doanh nghiệp càng cao và ngược lại. 
Mô hình tổng quát một số nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro tài chính với biến phụ thuộc: Rủi 
ro tài chính (FR) và 12 tỷ số tài chính: Hệ số nợ ngắn hạn trên nợ dài hạn, tỷ số thanh toán ngắn 
hạn, tỷ số thanh toán nhanh, tỷ số thanh toán tổng quát, tỷ số sinh lời của doanh thu, tỷ số sinh lời 
của tổng tài sản, vòng quay tồn kho, vòng quay tài sản cố định, vòng quay tổng tài sản, vòng quay 
khoản phải thu, tỷ số tự tài trợ, và tỷ số vốn cố định như sau: 
FRit = β0 + β1SLDit + β2CRit + β3QRit + β4ALR it + β5ROSit + β6ROAit + β7ITit + β8FATit + 
Β9TATit + β10RTit + β11EARit + β12FARit + uit 
Bảng 1 
Định nghĩa và mô tả các biến 
Tên biến 
Ký hiệu 
biến 
Định nghĩa Mô tả 
Rủi ro tài 
chính 
FR Rủi ro tài chính 
(Lợi nhuận trước thuế + Khấu 
hao tài sản cố định + Thuế thu 
nhập hoãn lại)/Nợ ngắn hạn 
Cơ cấu nợ 
(DS) 
SLD Hệ số nợ ngắn hạn trên nợ dài hạn Nợ ngắn hạn/Nợ dài hạn 
Khả năng 
thanh toán 
(SO) 
CR Tỷ số thanh toán ngắn hạn Tài sản ngắn hạn/Nợ ngắn hạn 
QR Tỷ số thanh toán nhanh 
(Tài sản ngắn hạn - tồn 
kho)/Nợ ngắn hạn 
ALR Tỷ số thanh toán tổng quát Tổng tài sản/Tổng nợ phải trả 
Khả năng 
sinh lời (PR) 
ROS Tỷ số sinh lời của doanh thu 
Lợi nhuận sau thuế/Doanh thu 
thuần 
ROA Tỷ số sinh lời của tổng tài sản 
Lợi nhuận sau thuế/Tổng tài 
sản bình quân 
 80 Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 77-88 
Tên biến 
Ký hiệu 
biến 
Định nghĩa Mô tả 
Hiệu suất 
hoạt động 
(PE) 
IT Vòng quay tồn kho 
Giá vốn hàng bán/Tồn kho 
bình quân 
FAT Vòng quay tài sản cố định 
Doanh thu thuần/Tài sản cố 
định bình quân 
TAT Vòng quay tổng tài sản 
Doanh thu thuần/Tổng tài sản 
bình quân 
RT Vòng quay khoản phải thu 
Doanh thu thuần/Khoản phải 
thu bình quân 
Cơ cấu vốn 
(CS) 
EAR Tỷ số tự tài trợ Vốn chủ sở hữu/Tổng tài sản 
FAR Tỷ số vốn cố định Tài sản cố định/Tổng tài sản 
Nguồn: Tác giả tổng hợp 
Hình 1. Sơ đồ mô hình nghiên cứu 
Nguồn: Đề xuất của tác giả 
3.2. Dữ liệu nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu 
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các báo cáo tài chính thường niên đã được kiểm toán 
của 28 doanh nghiệp trong ngành bất động sản đang hoạt động trong giai đoạn từ năm 2012 đến 
năm 2018. Như vậy, bài nghiên cứu có tổng cộng 196 biến quan sát (28 doanh nghiệp * 7 năm), 
đã qua tổng hợp, xử lý và thiết kế bằng phần mềm Excel. Như vậy, với số mẫu nghiên cứu này 
được xem đủ lớn và có ý nghĩa thống kê. Với dữ liệu này, bài viết sử dụng phần mềm Stata 14.0 
để thực hiện hồi quy và các kiểm định cần thiết. Để có kết quả nghiên cứu, bài viết sử dụng một 
số phương pháp hồi quy, như: Pooled OLS, FEM, REM và FEM ước lượng vững. Ngoài ra, sau 
khi thực hiện hồi quy với các phương pháp trên, bài viết sẽ thực hiện các kiểm định cần thiết để 
so sánh các phương pháp hồi quy cũng như các vi phạm trong mô hình nhằm lựa chọn phương 
pháp phù hợp nhất với mục tiêu nghiên cứu, như: kiểm định F, LM, Hausman, hiện tượng đa cộng 
tuyến, phương sai thay đổi cũng như hiện tượng tự tương quan. Sau cùng, khi đã có kết quả nghiên 
cứu, bài viết sử dụng các lý thuyết đã nghiên cứu kết hợp với thực tế khách quan để lý giải về 
Cơ cấu nợ 
Rủi ro 
tài chính 
Khả năng thanh toán 
Khả năng sinh lời 
Hiệu suất hoạt động 
Cơ cấu vốn 
 Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 77-88 81 
ý nghĩa kinh tế của mối tương quan giữa các biến giải thích và biến độc lập để làm rõ kết quả 
nghiên cứu. 
4. Kết quả nghiên cứu 
4.1. Kiểm tra tính dừng 
Bảng 2 
Kết quả kiểm tra tính dừng của các biến tại bậc gốc 
Biến Kiểm định Levin-Lin-Chu Kết quả 
t-Statistic P-value 
FR -45.6044 0.0000 Dừng 
SLD -2.4e+03 0.0000 Dừng 
CR -31.3201 0.0000 Dừng 
QR -48.6685 0.0000 Dừng 
ALR -13.2908 0.0000 Dừng 
ROS -4.7266 0.0000 Dừng 
ROA -11.1867 0.0000 Dừng 
IT -26.4730 0.0000 Dừng 
FAT -27.5989 0.0000 Dừng 
TAT -23.7484 0.0000 Dừng 
RT -15.6474 0.0000 Dừng 
EAR -11.6555 0.0000 Dừng 
FAR -15.9710 0.0000 Dừng 
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 14.0 
Kết quả kiểm định theo Levin-Lin-Chu (2002), cho thấy: Chuỗi dữ liệu gốc dừng ở mức ý 
nghĩa với P-value = 0.0000 < α = 1%. Do đó, các biến nghiên cứu đều có ý nghĩa thống kê. 
4.2. Phân tích thống kê mô tả 
Bảng 3 
Kết quả thống kê mô tả 
Variables Obs Mean Std. Dev. Min Max 
FR 196 1.8646 2.1848 (0.3285) 18.4273 
SLD 196 16.2355 70.9394 0.0887 702.0591 
CR 196 3.3301 4.7775 0.4213 42.7145 
QR 196 1.3987 1.7752 0.0723 12.3161 
ALR 196 2.7073 3.2444 1.0924 32.3389 
ROS 196 0.1398 0.5463 (5.7505) 1.2145 
 82 Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 77-88 
Variables Obs Mean Std. Dev. Min Max 
ROA 196 0.0456 0.0566 (0.1628) 0.3208 
IT 196 1.0689 1.7999 0.0352 12.7289 
FAT 196 2.0457 1.1196 0.6557 5.7382 
TAT 196 0.3416 0.5307 0.0095 4.2626 
RT 196 0.4004 1.0974 2.6619 3.0380 
EAR 196 0.4802 0.1756 0.0846 0.9691 
FAR 196 0.0456 0.0485 0.0014 0.2402 
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 14.0 
Bảng thống kê mô tả, chỉ ra rằng: Giá trị của biến rủi ro tài chính (FR) trong giai đoạn 
nghiên cứu có giá trị nhỏ nhất là -0.3285, giá trị lớn nhất là 18.4273, giá trị trung bình là 1.8646 
và độ lệch chuẩn là 2.1848. Điều này có nghĩa các giá trị của rủi ro tài chính trong mẫu nghiên cứu 
biến thiên khá lớn từ -0.3285 đến 18.4273. Tương tự như biến rủi ro tài chính, đa phần các biến 
còn lại đều có sự biến thiên khá lớn, ngoại trừ biến ROA và RT. 
4.3. Phân tích hệ số tương quan 
Bảng 4 
Kết quả hệ số tương quan Pearson (r) 
 SLD CR QR ALR ROS ROA IT FAT TAT RT EAR FAR 
SLD 1.0000 
CR 0.0431 1.0000 
QR 0.1625 0.8249 1.0000 
ALR 0.4556 0.6421 0.6965 1.0000 
ROS 0.0105 0.0943 0.1592 0.0748 1.0000 
ROA (0.0380) 0.0035) 0.0971 (0.0184) 0.5138 1.0000 
IT 0.0768 (0.1275) 0.0119 (0.0057) 0.0080 0.1418 1.0000 
FAT (0.0136) (0.0089) (0.0794) (0.0067) 0.0833 0.1677 0.1561 1.0000 
TAT 0.0177 (0.1185) (0.0677) (0.0532) (0.0074) 0.1699 0.8886 0.2685 1.0000 
RT 0.0707 0.0378 0.1441 0.0832 0.1709 0.4399 0.4097 0.2068 0.4864 1.0000 
EAR 0.3204 0.3566 0.3934 0.5678 0.1808 0.1773 (0.0852) (0.0606) (0.0999) 0.1017 1.0000 
FAR (0.0007) (0.0584) 0.0968 (0.0339) 0.0899 0.1352 0.5537 (0.4958) 0.5003 0.4052 0.0002 1.0000 
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 14.0 
Với kết quả ở Bảng 4, cho thấy: Giữa các cặp biến độc lập có mối tương quan rất thấp, 
ngoại trừ các cặp biến: CR và QR; CR và ALR; QR và ALR; IT và TAT. Điều này có thể nhận 
định rằng: Các biến trong mô hình có thể có hiện tượng đa cộng tuyến với nhau. Vì vậy, bài viết 
sẽ tiếp tục kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến để khắc phục các khuyết tật của mô hình (nếu có). 
 Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 77-88 83 
4.4. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến 
Bảng 5 
Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến 
Variable SLD CR QR ALR ROS ROA IT FAT TAT RT EAR FAR 
VIF 1.49 4.03 4.55 3.29 1.46 1.76 5.96 3.18 6.71 2 1.63 4.4 
1/VIF 0.6716 0.2483 0.2196 0.3038 0.6845 0.5686 0.1678 0.3148 0.1490 0.5008 0.6139 0.2274 
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 14.0 
Theo Hoàng Trọng và cộng sự (2008), kết quả có giá trị VIF < 7. Kết luận: Các biến trong 
mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. 
4.5. Kiểm tra lựa chọn mô hình 
Bảng 6 
Kết quả kiểm định lựa chọn mô hình 
Kiểm định Thống kê Kết quả 
F-test (Pooled OLS và FEM) Prob>F = 0.0000 FEM 
Hausman test (FEM và REM) Prob>chi2 = 0.0016 FEM 
Nguồn: Trích xuất từ phần mềm Stata 14.0 
Kết luận: Căn cứ kết quả kiểm định ở Bảng 6: Phương pháp FEM được lựa chọn. 
4.6. Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan 
Bảng 7 
Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan 
Kiểm định Thống kê Kết quả 
Phương sai thay đổi (Wald) Prob > chi2 = 0.0000 < α = 1% Có hiện tượng phương sai thay đổi 
Tự tương quan (Wooldrige) Prob > F = 0.2162> α = 5% Không có hiện tượng tự tương quan 
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 14.0 
4.7. Kết quả phân tích hồi quy 
Sau khi thực hiện các kiểm định, kết quả cho thấy: Tất cả các chuỗi số liệu của từng biến 
đều dừng và có ý nghĩa thống kê. Ngoài ra, nó cũng cho biết: Có hiện tượng phương sai thay đổi 
nên bài viết sử dụng ước lượng mô hình tác động cố định vững (FEM ước lượng vững) để 
khắc phục khuyết tật này, do đó, kết quả và thảo luận kết quả nghiên cứu được thực hiện theo ước 
lượng này. 
 84 Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 77-88 
Bảng 8 
Tổng hợp kết quả hồi quy của các mô hình Pooled OLS, FEM, REM và FEM ước lượng vững 
Biến Pooled OLS FEM REM FEM ước lượng vững 
SLD -0.00046 -0.000757 -0.000631 -0.000757*** 
 (-0.69) (-1.50) (-1.28) (-2.98) 
CR 0.488*** 0.519*** 0.512*** 0.519*** 
 (-30.2) (-37.34) (-38.52) (-62.06) 
QR -0.263*** -0.329*** -0.313*** -0.329*** 
 (-5.68) (-8.33) (-8.54) (-14.95) 
ALR -0.0589*** -0.0789*** -0.0765*** -0.0789*** 
 (-2.74) (-4.78) (-4.79) (-6.65) 
ROS 0.079 -0.0126 0.00309 -0.0126 
 (-0.93) (-0.20) (-0.05) (-0.62) 
ROA 6.392*** 5.846*** 5.913*** 5.846*** 
 (-7.1) (-8.8) (-9) (-11.84) 
IT -0.0209 0.0377 0.0262 0.0377*** 
 (-0.40) (-0.88) (-0.63) (-3.61) 
FAT -0.106* 0.0674 0.0282 0.0674 
 (-1.73) (-1.13) (-0.51) (-1.41) 
TAT 0.122 -0.352* -0.259 -0.352*** 
 (-0.65) (-1.74) (-1.43) (-9.54) 
RT -0.0995** -0.102* -0.0890* -0.102** 
 (-2.01) (-1.74) (-1.75) (-2.25) 
EAR 3.001*** 2.937*** 3.004*** 2.937*** 
 (-10.74) (-9.11) (-10.49) (-12.9) 
FAR -3.377** -0.634 -0.83 -0.634 
 (-2.03) (-0.40) (-0.56) (-1.44) 
_cons -0.578*** -0.841*** -0.821*** -0.841*** 
 (-2.85) (-4.03) (-3.95) (-7.19) 
R - Squared 0.9433 0.9584 0.9582 0.9584 
Nguồn: Kết quả phân tích từ phần mềm STATA 14.0 
Ghi chú: *, **, *** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%. Giá trị thống kê t trong () 
Để làm rõ kết quả nghiên cứu, tác giả đi vào phần thảo luận kết quả. 
4.8. Thảo luận kết quả nghiên cứu 
4.8.1. Nhóm biến có tác động cùng chiều đến rủi ro tài chính 
 Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 77-88 85 
Bảng 9 
Nhóm biến có tác động cùng chiều đến rủi ro tài chính 
Biến Pooled OLS FEM REM FEM ước lượng vững 
CR 0.488*** 0.519*** 0.512*** 0.519*** 
ROA 6.392*** 5.846*** 5.913*** 5.846*** 
IT -0.0209 0.0377 0.0262 0.0377*** 
EAR 3.001*** 2.937*** 3.004*** 2.937*** 
Nguồn: Tổng hợp của tác giả. 
Ghi chú: *, **, *** tương ứng mức ý nghĩa 10%, 5%, 1%. 
- Đối với tỷ số thanh toán ngắn hạn: Biến này có tác động tích cực (+) đến biến FR, tức là, 
khi tỷ số thanh toán ngắn hạn tăng lên sẽ làm cho rủi ro tài chính giảm xuống và nó có độ tin cậy 
99%. Điều này có thể giải thích: Tỷ số thanh toán ngắn hạn tăng lên tức là doanh nghiệp có thể 
đảm bảo được khả năng thanh toán các khoản nợ ngắn hạn và góp phần giảm rủi ro tài chính. Kết 
quả nghiên cứu này cũng phù hợp với kỳ vọng của tác giả và nó được ủng hộ của một số tác giả, 
như: Gang và cộng sự (2012), Bhunia và cộng sự (2012), Simantinee và cộng sự (2015). 
- Đối với tỷ số sinh lời của tổng tài sản: Nó có tác động tích cực (+) đến biến FR, nghĩa là, 
khi tỷ số sinh lời của tổng tài sản tăng lên sẽ làm cho rủi ro tài chính giảm xuống và nó có mức ý 
nghĩa thống kê 1%. Theo tác giả, khi doanh nghiệp cải thiện hiệu quả sinh lời sẽ giúp họ tăng vốn 
chủ sở hữu cũng như tăng khả năng thanh toán các khoản nợ, thúc đẩy doanh nghiệp đầu tư lớn 
hơn để mở rộng quy mô, phát triển và chiếm giữ thị phần và nó sẽ làm giảm rủi ro tài chính. Kết 
quả nghiên cứu này được sự ủng hộ của một số tác giả, như: Gang và cộng sự (2012), Bhunia và 
cộng sự (2012). 
- Đối với vòng quay hàng tồn kho: Biến này có tác động tích cực (+) đối với FR, tức là, khi 
doanh nghiệp tăng vòng quay hàng tồn kho sẽ giúp giảm rủi ro tài chính và có độ tin cậy 99%. 
Theo tác giả, Nếu doanh nghiệp có vòng quay hàng tồn kho cao, tức họ đã đẩy mạnh việc tiêu thụ 
hàng hóa, góp phần giải quyết hàng tồn kho rất tốt - Nếu hàng hóa tồn đọng quá nhiều và kéo dài 
sẽ làm cho doanh nghiệp tăng các khoản chi phí, như: Lưu kho, bảo quản kho. kể cả chi phí cơ 
hội do đầu tư vào khoản tồn kho cũng như họ không bán được hàng và là nguyên nhân không tạo 
được dòng tiền để trả nợ => Làm tăng rủi ro. Kết quả nghiên cứu ngược chiều với kết quả nghiên 
cứu của Simantinee và cộng sự (2015). 
- Đối với tỷ số tự tài trợ: Nó có tác động cùng chiều (+) đối với biến FR, nghĩa là, khi doanh 
nghiệp tăng hệ số tự tài trợ sẽ giúp giảm rủi ro tài chính và có độ tin cậy 99%. Theo bài viết, nếu 
doanh nghiệp tăng tỷ số này, tức là họ tăng vốn chủ sở hữu, điều này giúp doanh nghiệp chủ động 
trong việc sử dụng nguồn vốn cũng như giúp họ dễ dàng thanh toán các khoản nợ, góp phần cải 
thiện rủi ro tài chính. Kết quả nghiên cứu phù hợp với kỳ vọng của tác giả và nó cũng được sự ủng 
hộ của Gang & cộng sự (2012), Mukhuti và cộng sự (2012), Vũ Thị Hậu (2017). Hàm ý chính 
sách: Doanh nghiệp nên tăng vốn chủ sở hữu để giảm rủi ro tài chính, điều này giúp họ an tâm cho 
các hoạt động sản xuất, kinh doanh, chính nó góp phần cải thiện hiệu quả và nó cũng tác động tiếp 
tục làm giảm rủi ro tài chính. 
4.8.2. Nhóm biến có tác động trái chiều đến rủi ro tài chính 
 86 Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 77-88 
Bảng 10 
Nhóm biến có tác động trái chiều đến rủi ro tài chính 
Biến Pooled OLS FEM REM FEM ước lượng vững 
SLD -0.00046 -0.000757 -0.000631 -0.000757*** 
QR -0.263*** -0.329*** -0.313*** -0.329*** 
ALR -0.0589*** -0.0789*** -0.0765*** -0.0789*** 
TAT 0.122 -0.352* -0.259 -0.352*** 
RT -0.0995** -0.102* -0.0890* -0.102** 
Nguồn: Tổng hợp của tác giả 
- Đối với hệ số nợ ngắn hạn trên nợ dài hạn: Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng: Biến này có 
tác động ngược chiều (-) với FR, tức là, khi doanh nghiệp tăng hệ số nợ ngắn hạn trên nợ dài hạn 
sẽ làm cho rủi ro tài chính tăng lên và có độ tin cậy 99%. Theo tác giả, khi doanh nghiệp có hệ số 
này càng cao, tức là họ sẽ duy trì một mức nợ ngắn hạn cao nên khi dòng tiền của doanh nghiệp 
không đủ trả nợ sẽ làm cho doanh nghiệp mất khả năng thanh toán, không có khả năng trả nợ và 
điều này làm tăng rủi ro. Kết quả nghiên cứu này cũng phù hợp với kỳ vọng của tác giả. Hàm ý 
chính sách: Doanh nghiệp nên cơ cấu nợ theo hướng tăng nợ dài hạn và giảm nợ ngắn hạn nhằm 
giảm áp lực trả nợ cũng như tận dụng được đòn bẩy tài chính, góp phần cải thiện khả năng sinh lời 
từ đó giảm rủi ro tài chính. 
- Đối với tỷ số thanh toán nhanh: Kết quả nghiên cứu cho biết: Hệ số này có tác động ngược 
chiều (-) với FR, tức là, khi doanh nghiệp tăng tỷ số thanh toán nhanh sẽ làm cho rủi ro tài chính 
tăng lên và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Theo tác giả, nếu doanh nghiệp tăng hệ số khả năng 
thanh toán nhanh, thường đồng nghĩa với việc giảm bớt lượng hàng tồn kho, tuy nhiên, trong 
trường hợp hàng tồn kho không đủ để đáp ứng nhu cầu thị trường, doanh nghiệp sẽ bị giảm hiệu 
quả hoạt động và nó là một trong những nguyên nhân làm tăng rủi ro tài chính doanh nghiệp. Kết 
quả nghiên cứu này được sự ủng hộ của Simantinee & cộng sự (2015). 
- Đối với tỷ số khả năng thanh toán tổng quát: Tỷ số này có tác động ngược chiều (-) với 
FR, tức là, khi doanh nghiệp tăng tỷ số khả năng thanh toán tổng quát sẽ làm cho rủi ro tài chính 
tăng lên và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Theo bài viết, khi doanh nghiệp có tỷ số này càng cao, 
doanh nghiệp có tổng tài sản càng lớn và doanh nghiệp có tài sản lớn chưa hẳn là mang lại nhiều 
rủi ro nhưng với các doanh nghiệp bất động sản có quá nhiều hàng tồn kho chưa được thanh lý, 
những dự án dở dang chưa hoàn thành hoặc không đủ vốn để hoàn thành sẽ mang lại trở ngại cũng 
như làm tăng rủi ro cho doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu này trái ngược với kết quả nghiên cứu 
của Simantinee & cộng sự (2015), Vũ Thị Hậu (2017). 
- Đối với vòng quay tổng tài sản: Biến này có tác động ngược chiều (-) với FR, tức là, khi 
doanh nghiệp tăng vòng quay tổng tài sản sẽ làm cho rủi ro tài chính tăng lên và có ý nghĩa thống 
kê ở mức 1% và nó cũng được ủng hộ bởi Gang & cộng sự (2012). Theo tác giả, những năm gần 
đây ngành bất động sản gặp không ít khó khăn, vì vậy, kết quả hoạt động kinh doanh của họ cũng 
bị giảm sút nên sự gia tăng vòng quay tổng tài sản làm cho hiệu quả hoạt động kém hiệu quả hơn 
và nó là nguyên nhân làm cho rủi ro tài chính tăng lên. 
- Đối với vòng quay các khoản phải thu: Kết quả này cho biết: Vòng quay các khoản phải 
thu có tác động tiêu cực (-) với FR, tức là: Nếu doanh nghiệp tăng vòng quay các khoản phải thu 
thì rủi ro tài chính tăng. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với kỳ vọng của tác giả. Theo tác giả, 
 Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 77-88 87 
doanh nghiệp có vòng quay các khoản phải thu cao tức là các khoản phải thu càng nhỏ nhưng với 
các doanh nghiệp trong ngành bất động sản đều kinh doanh theo hình thức công nợ, việc các khoản 
phải thu giảm đồng nghĩa với doanh nghiệp không tiêu thụ được nhiều sản phẩm và nó góp phần 
làm giảm hiệu quả hoạt động và làm tăng rủi ro tài chính. 
4.8.3. Nhóm biến không có tác động đến rủi ro tài chính 
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng: Chưa đủ cơ sở khoa học về sự tác động của các biến, như: 
ROS, FAT, FAR đến rủi ro tài chính. 
5. Kết luận, hạn chế và đề nghị 
5.1. Kết luận 
Bài viết đã nêu bật được các cơ sở lý thuyết cũng như các nghiên cứu thực nghiệm về một 
số nhân tố tác động đến rủi ro tài chính và trên cơ sở đó, tác giả đã xây dựng mô hình nghiên cứu. 
Sau khi thực hiện các hồi quy cũng như kiểm định cần thiết để lựa chọn phương pháp phù hợp, kết 
quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng: Chỉ có 4 biến, như: Tỷ số thanh toán ngắn hạn, tỷ số sinh lời của 
tổng tài sản, vòng quay tồn kho, và tỷ số tự tài trợ có tác động cùng chiều với rủi ro tài chính, tức 
là khi các tỷ số này tăng lên sẽ làm rủi ro tài chính giảm xuống, nhưng có đến 5 biến, như: Hệ số 
nợ ngắn hạn trên nợ dài hạn, tỷ số thanh toán nhanh, tỷ số thanh toán tổng quát, vòng quay tổng 
tài sản và vòng quay khoản phải thu lại có kết quả ngược lại, tức là khi các tỷ số này tăng lên sẽ 
làm rủi ro tài chính tăng lên. Tuy nhiên, nó cũng chỉ ra rằng: Không có mối quan hệ giữa 3 biến: 
Tỷ số sinh lời của doanh thu, vòng quay tài sản cố định, và tỷ số vốn cố định với rủi ro tài chính. 
Với kết quả nghiên cứu này, đây là cơ sở khoa học cho các nhà quản lý trong ngành bất động lựa 
chọn các giải pháp phù hợp với công ty hay ngành của mình để hạn chế rủi ro tài chính nhằm giúp 
doanh nghiệp phát triển trong bối cảnh nền kinh tế có nhiều thay đổi. 
5.2. Hạn chế và đề nghị 
Bài viết này chỉ tập trung vào các doanh nghiệp ngành bất động sản niêm yết trên HSX 
trong giai đoạn từ 2012-2018, vì vậy, kết quả nghiên cứu có thể chưa bao quát hết toàn bộ các 
doanh nghiệp đã niêm yết. Theo tác giả, để khắc phục hạn chế trên, bài viết có thể mở rộng thêm 
đối tượng nghiên cứu: Hoặc tất cả doanh nghiệp trong ngành bất động sản hoặc tất cả các doanh 
nghiệp cổ phần niêm yết trên cả sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX), sở giao dịch chứng 
khoán TP. HCM (HSX) và trên UPCOM với thời gian có thể dài hơn. 
Tài liệu tham khảo 
Bathory, A. (1984). Credit Analysis in the Determination and Forecasting of Insolvent Companies. 
Financial Times Business Information, 159 pages. 
Bhunia, A., & Mukhuti, S. (2012). Financial risk measurement of small and medium – sized 
companies listed in Bombay stock exchange. Internationl Journal of Advances in 
Management and Economics, 1(3), 27-34. 
Gang, F., & Dan, D. (2012). Research on the influence factors of financial risk for small and 
medium – sized enterprise: An empirical analysis from 216 companies of small plates, 
ShenZhen stock exchange, China. Journal of Contemporary Research in Business, 3(9), 
380-387. 
Gang, F., Weilan, F. W., & Liu, D. (2012). Empirical study on financial risk factors: Capital 
structure, operation ability, profitability, and solvency - evidence from listed companies in 
China. Journal of Business Management and Economics, 3(5), 0173-0178. 
 88 Võ Minh Long. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 15(3), 77-88 
Li, S. (2003). Future trends and challenges of financial risk management in the digital economy. 
Managerial Finance, 29(5), 111-125. 
Napp, Ann-Katrin. (2011). Financial management in SME - the use of financial analysis for 
identifying analysing and monitoring internal financial risks. Aarhus School of Business, 
Aarhus University. 
Ross, S. A., Westerfield, R. W., & Jaffe, J. (2016). Corporate Finance. 11th edition, Mc Graw - 
Hill/Irwin. 
Simantinee, S., & Phani, T. V. V. K. (2015). Factors influencing financial risk - A case of NSE 
NIFTY Companies. Internationl Journal in Management and Social Science, 3(8), 132-137. 
Vũ, T. H. (2017). Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro tài chính của các công ty niêm yết 
ngành bất động sản tại Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Kinh tế 
& Phát triển, 240, 86-93. 
Zhe, L., Ke, L., Kaibi, W., & Xiaoliu, S. (2012). Research on financial risk management for 
electric power enterprises. Systems Engineering Procedia, 4, 54-60.