Vận dụng mô hình Z-Score trong dự báo khả năng phá sản doanh nghiệp tại Việt Nam

43
© Học viện Ngân hàng
ISSN 1859 - 011X 
Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Số 217- Tháng 6. 2020
Vận dụng mô hình Z-score trong dự báo khả năng 
phá sản doanh nghiệp tại Việt Nam
Hoàng Thị Hồng Vân
Khoa Kế toán- Kiểm toán, Học viện Ngân hàng
Ngày nhận: 25/02/2020 Ngày nhận bản sửa: 06/05/2020 Ngày duyệt đăng: 19/05/2020
Đã có nhiều mô hình được các nhà nghiên cứu xây dựng để đánh giá và dự 
báo rủi ro phá sản của doanh nghiệp dựa trên các thông tin tài chính doanh 
nghiệp công bố. Mỗi mô hình có những ưu điểm, nhược điểm riêng. Mô 
hình hệ số Z-score của Altman (1968) được coi là mô hình gốc được nhiều 
nhà nghiên cứu ứng dụng vào các quốc gia khác nhau để dự báo rủi ro tín 
dụng, rủi ro phá sản. Nghiên cứu này được thực hiện với mục đích áp dụng 
mô hình hệ số Z-score để đánh giá tỷ lệ dự báo đúng của mô hình với các 
doanh nghiệp Việt Nam thông qua thu thập dữ liệu của 30 doanh nghiệp đã 
phá sản và 30 doanh nghiệp đang hoạt động tại thời điểm nghiên cứu. Kết 
quả nghiên cứu chỉ ra độ chính xác của mô hình Z-score cho dự báo phá 
sản của doanh nghiệp ở Việt Nam cho 1 năm trước phá sản là 76,67% và 
cho 2 năm trước phá sản là 70%. Theo đó, các đối tượng quan tâm đến tình 
hình tài chính của doanh nghiệp hoàn toàn có thể sử dụng mô hình Z-score 
cho đánh giá rủi ro trước khi đưa ra quyết định.
Từ khóa: phá sản, Z-score, rủi ro
Applying Z-score model in predicting bankruptcy of enterprises in Vietnam 
Abstract: There are many research models which have been built by researchers to assess and forecast 
bankruptcy risks of businesses based on published corporate financial information. Each model has its 
advantages and disadvantages. Altman’s Z-score model (1968) is considered to be the original model applied 
by many researchers to different countries to forecast credit risk, bankruptcy risk. The paper is done to apply 
the Z-score coefficient model to evaluate the correct forecasting rate of the model with Vietnamese enterprises 
through collecting data of 30 bankrupts and 30 enterprises is operating at the time of research. The research 
results show that the accuracy of the Z-score model for bankruptcy forecast of enterprises in Vietnam for a 
year before bankruptcy is 76,67% and for 2 years before the bankruptcy is 70%. Accordingly, investors who are 
interested in the financial situation of the business can fully use the Z-score model for risk assessment before 
making their decision.
Keywords: Bankruptcy, Z-score, risk
Van Thi Hong Hoang
Email: vanhth@hvnh.edu.vn
Faculty of Accounting and auditing, Banking Academy of Vietnam
Nghiên cứu dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp tại Việt Nam
44 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 217- Tháng 6. 2020
1. Tổng quan nghiên cứu
Phá sản là tình trạng của doanh nghiệp, 
hợp tác xã mất khả năng thanh toán và bị 
Tòa án nhân dân ra quyết định tuyên bố 
phá sản (Khoản 2 Điều 4 Luật Phá sản 
2014). Phá sản là bằng chứng theo pháp 
luật về sự mất khả năng chi trả các khoản 
nợ đến hạn của một công ty. Nếu một 
công ty đi đến phá sản, công ty đó sẽ phải 
thỏa thuận dàn xếp với chủ nợ hoặc tín 
dụng ngân hàng, hoặc nộp đơn phá sản lên 
toà án. Đối với các nhà đầu tư, các chủ nợ, 
khi doanh nghiệp phá sản, những rủi ro và 
tổn thất của họ là không nhỏ.
Từ những năm 1960, nhiều nhà nghiên 
cứu đã dành nhiều nỗ lực để kiểm chứng 
việc dự báo phá sản tại nhiều quốc gia 
khác nhau trên thế giới. Beaver (1966) đã 
nghiên cứu thực nghiệm 79 doanh nghiệp 
phá sản và số lượng tương ứng các doanh 
nghiệp kinh doanh thành công trong 10 
năm (1954- 1964) bằng cách sử dụng thử 
nghiệm phân loại nhị phân. Ông chỉ ra rằng 
các doanh nghiệp lâm vào tình trạng khủng 
hoảng tài chính là các doanh nghiệp có giá 
trị tiền mặt, hàng tồn kho thấp nhưng tỷ lệ 
nợ phải thu chiếm phần lớn trong doanh 
thu. Đồng thời cũng chỉ ra tỷ lệ lưu chuyển 
tiền thuần/tổng nợ phải trả là chỉ tiêu quan 
trọng nhất trong dự báo nguy cơ phá sản 
doanh nghiệp bởi nó thể hiện rõ nhất khả 
năng có thể thanh toán của doanh nghiệp. 
Ngoài ra, một số chỉ tiêu khác như tỷ suất 
sinh lời của tài sản (được tính bằng thu 
nhập thuần/tổng tài sản) và hệ số nợ (tổng 
nợ phải trả/tổng tài sản) cũng là các chỉ tiêu 
dự báo quan trọng bởi chúng phản ánh hiệu 
quả hoạt động kinh doanh và mức độ rủi ro 
tài chính của doanh nghiệp.
Ming Xu and Chu Zhang (2008), chỉ ra 
rằng các chỉ tiêu kế toán trong vòng hai 
năm có sự liên quan khá thấp đối với cả 
hai nhóm doanh nghiệp đã phá sản và 
chưa phá sản, nhưng vẫn cao hơn nhiều 
đối với các doanh nghiệp phá sản. Điều 
này là bằng chứng cho thấy tình hình kinh 
tế và tài chính của các công ty phá sản phụ 
thuộc nhiều vào lịch sử kinh doanh của 
nó khi so sánh với các công ty hoạt động 
bình thường. Nghiên cứu tập trung chủ 
yếu và điểm mấu chốt là sự ảnh hưởng 
của các nhân tố phi tài chính dẫn đến mất 
khả năng thanh toán và phá sản của doanh 
nghiệp, ví dụ như lịch sử hoạt động, định 
hướng phát triển của doanh nghiệp cũng 
như sự tác động của biến động nền kinh tế 
vĩ mô. Nhược điểm lớn nhất của phương 
pháp này chính là đã bỏ qua sự tác động 
mạnh mẽ của các yếu tố tài chính, mà chỉ 
quan tâm đến liệu các yếu tố phi tài chính 
sẽ tác động đến các yếu tố tài chính ra sao. 
Tuy phương pháp đã chỉ ra được nguyên 
nhân dẫn đến sự thất bại của doanh 
nghiệp, nhưng lại không thể chỉ ra một 
cách chính xác doanh nghiệp nào có nguy 
cơ dẫn đến phá sản. Điều này khiến cho 
phương pháp không mang tính ứng dụng 
cao bởi các yếu tố phi tài chính rất khó 
để đánh giá, trong khi dùng các chỉ số tài 
chính sẽ đơn giản và chính xác hơn nhiều.
Nghiên cứu của Ohlson (1980) đã đưa ra 
mô hình để dự đoán phá sản. Tác giả đã 
thành công trong việc phát triển O-score 
khi sử dụng các biến kế toán tiêu biểu cho 
nhân tố có ý nghĩa quan trọng trong việc 
dự báo khả năng phá sản bao gồm: (i) quy 
mô doanh nghiệp, (ii) cấu trúc tài chính 
được thể hiện bởi thước đo đòn bẩy, (iii) 
thước đo lợi nhuận, (iv) thước đo cho tính 
thanh khoản hiện hành. Ohlson đề xuất chỉ 
số O trong việc phân biệt giữa những công 
ty phá sản và không phá sản. Công ty có 
chỉ số O> 0,038 thì được xếp là phá sản 
với các nhân tố khác không đổi.
HOÀNG THỊ HỒNG VÂN
45Số 217- Tháng 6. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Altman (1968) đưa ra mô hình sử dụng 
phương pháp phân tích đa biệt thức đã 
khắc phục vấn đề mâu thuẫn giữa các chỉ 
số kế toán trong mô hình đơn biến trước 
đó của Beaver (1966). Mô hình Altman 
Z- score (1968) là kết quả nghiên cứu thực 
nghiệm trên 66 doanh nghiệp sản xuất 
từ năm 1946- 1965 (bao gồm 33 doanh 
nghiệp phá sản và 33 doanh nghiệp không 
phá sản). Mô hình tổng quan bao gồm sự 
kết hợp giữa 5 tỷ lệ tài chính với các trọng 
số khác nhau. Sau khi sử dụng mô hình 
kiểm tra lại với 25 doanh nghiệp khác 
cũng cho xác suất đúng 96% (thực tế có 
24 doanh nghiệp phá sản, 1 doanh nghiệp 
không phá sản). Theo Altman (2000), mô 
hình này được đánh giá là dự báo được 
một cách tương đối chính xác các công ty 
sẽ bị phá sản trong vòng 2 năm (xác suất 
đúng là 94% trong vòng 1 năm và 2 năm 
là 72%). Grice và Ingram (2001) kiểm 
chứng sự phù hợp của mô hình Altman 
Z- score trong dự báo nguy cơ phá sản của 
các doanh nghiệp. Nghiên cứu này chỉ ra 
rằng, độ chính xác khi áp dụng mô hình 
Z- score để dự báo nguy cơ phá sản của 
doanh nghiệp là 57,6% so với 83,5% được 
chứng minh bởi Altman (1968). 
Có thể thấy, Z- score của Altman (1968) 
là một trong những mô hình hiệu quả nhất 
trong dự báo phá sản được sử dụng trong 
nghiên cứu của nhiều tác giả trong suốt 
hơn 50 năm qua. Mô hình Z-score của 
Altman (1968) được ứng dụng ở nhiều 
nước châu Âu và hiện tại các nước châu 
Á cũng đang áp dụng nhiều trong phân 
tích, dự báo tình hình hoạt động của doanh 
nghiệp, chứng tỏ được tính ưu việt trong 
việc phân loại vùng rủi ro của doanh 
nghiệp ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Mô 
hình dự báo phá sản ban đầu được Altman 
(1968) xây dựng dựa trên các phương 
pháp phân tích thống kê với số mẫu 66 
doanh nghiệp, là các công ty sản xuất và 
doanh nghiệp nhỏ, có tổng tài sản dưới 
1 triệu USD. Một nửa trong số mẫu này 
đã nộp đơn xin phá sản vào lúc đó. Mô 
hình Z-Score ban đầu chỉ áp dụng cho các 
doanh nghiệp sản xuất chứ không áp dụng 
cho các ngành nghề khác. 
Altman (2000) nghiên cứu các nhân tố tác 
động đến xác suất vỡ nợ của các doanh 
nghiệp vừa và nhỏ tại thị trường Mỹ. Kết 
quả nghiên cứu chỉ ra, có năm biến độc 
lập (các tỷ số tài chính) có khả năng dự 
báo tốt nhất cho xác suất vỡ nợ của doanh 
nghiệp, đó là tỷ số: Lợi nhuận trước thuế, 
lãi vay và khấu hao/tổng tài sản; Nợ ngắn 
hạn/giá trị sổ sách vốn cổ phần; Lợi nhuận 
giữ lại/tổng tài sản; Tiền mặt/tổng tài sản; 
và Lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu 
hao/chi phí lãi vay. Mô hình Z-score của 
Altman (2000) có thể được áp dụng cho 
nền kinh tế hiện đại để dự đoán một, hai 
thậm chí ba năm trước khi doanh nghiệp 
phá sản nhờ tính đơn giản và độ chính xác 
khá cao. Mô hình này được mở rộng hơn 
cho các doanh nghiệp quy mô lớn và nhiều 
ngành nghề chứ không chỉ là các doanh 
nghiệp sản xuất quy mô nhỏ như trong mô 
hình gốc năm 1968. Các chỉ tiêu sử dụng 
trong công thức tính toán đều dễ dàng thu 
thập được trên báo cáo tài chính của doanh 
nghiệp và thông tin công bố rộng rãi ra 
công chúng. Altman và cộng sự (2007) 
thực hiện nghiên cứu tại Trung Quốc cũng 
cho kết quả dự báo khá cao, xấp xỉ 80%. 
Mô hình của Altman (2000) và Altman và 
cộng sự (2007) bao gồm 5 biến như sau:
Z = 1,2*X1 + 1,4*X2 + 3,3*X3 + 0,6*X4 + 
1,0*X5 
Trong đó: 
Z: là giá trị đánh giá phá sản
Nghiên cứu dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp tại Việt Nam
46 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 217- Tháng 6. 2020
X
1
: Vốn lưu động/Tổng tài sản
X
2
: Lợi nhuận chưa sau thuế chưa phân 
phối/Tổng tài sản
X
3
: Lợi nhuận trước lãi vay và thuế/Tổng 
tài sản
X
4
: Vốn chủ sở hữu/Tổng nợ phải trả
X
5
: Doanh thu thuần/Tổng tài sản
2. Dữ liệu nghiên cứu
Để kiểm nghiệm khả năng dự báo phá 
sản của mô hình Z-score của Altman và 
cộng sự (2007) cho các doanh nghiệp Việt 
Nam, tác giả chọn mẫu nghiên cứu gồm 
tất cả các công ty cổ phần bị huỷ bỏ niêm 
yết trên sàn chứng khoán Hồ Chí Minh 
(HOSE) và Hà Nội (HNX) do thanh lý/
giải thể theo lệnh của Tòa án theo quy 
định trong thời kì từ năm 2012 đến năm 
2019. Dữ liệu được thu thập từ các báo 
cáo tài chính của các doanh nghiệp bị phá 
sản và không bị phá sản được công bố 
công khai trong 2 năm trước khi xảy ra 
phá sản. Tổng số mẫu của cả hai công ty 
bị phá sản và không bị phá sản được sử 
dụng trong nghiên cứu này là 60 công ty 
bao gồm 30 công ty bị phá sản và 30 công 
ty không bị phá sản, đã đáp ứng các tiêu 
chí lựa chọn mẫu:
Thứ nhất, các cổ phiếu của công ty đã 
được giao dịch ở HOSE hoặc HNX trong 
thời gian niêm yết. 
Thứ hai, công ty phải thuộc lĩnh vực phi 
tài chính bởi các công ty tài chính có môi 
trường phá sản khác. 
Thứ ba, công ty phải có thông tin tài chính 
(báo cáo tài chính) ít nhất là ba năm.
Thứ tư, các công ty phá sản phải có một 
công ty không phá sản tương thích cùng 
thuộc ngành công nghiệp đó và có tổng tài 
sản 1 năm trước khi phá sản tương đương 
gần nhất. Lý do lựa chọn này là mỗi công 
ty phá sản trong mẫu chọn một công ty 
có trong cùng ngành có cùng tài sản là để 
kiểm tra sự ảnh hưởng của các nhân tố 
(quy mô tài sản và ngành công nghiệp) lên 
tỉ số tài chính và phá sản.
3. Phân tích tình hình tài chính của hai 
nhóm doanh nghiệp phá sản và đang 
hoạt động 
Các chỉ số và thông tin tài chính là một 
trong các dấu hiệu phản ánh “sức khỏe” 
của doanh nghiệp. Sự sụt giảm của giá trị 
tài sản, lợi nhuận hay sức sinh lời của tài 
sản có thể là những thông điệp cho người 
sử dụng thông tin tài chính nhận diện thực 
trạng hoạt động của doanh nghiệp. Để 
nhận diện rủi ro phá sản của doanh nghiệp 
thông qua các chỉ tiêu tài chính, tác giả 
tính toán một số chỉ tiêu tài chính của hai 
nhóm doanh nghiệp: nhóm doanh nghiệp 
đã phá sản (30 doanh nghiệp) và nhóm 
doanh nghiệp vẫn đang hoạt động (30 
doanh nghiệp). Thông tin một số chỉ tiêu 
tài chính được thể hiện trong Bảng 2.
Bảng 1. Dấu hiệu nhận biết tình trạng 
doanh nghiệp qua giá trị Z-score
Z Diễn giải
2,99 < Z
Doanh nghiệp an toàn, nếu 
chỉ dựa trên các chỉ tiêu tài 
chính dùng tính toán.
1,81 < Z < 2,99
Doanh nghiệp rơi vào vùng 
nguy hiểm, cần chú ý về khả 
năng phá sản.
Z 1,81
Doanh nghiệp có vấn đề 
nghiêm trọng về tài chính, 
có khả năng cao sẽ phá sản.
Nguồn: Altman và cộng sự (2007)
HOÀNG THỊ HỒNG VÂN
47Số 217- Tháng 6. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
Bảng 2 cho thấy, cả hai nhóm doanh 
nghiệp đều thể hiện sự gia tăng về quy mô 
tài sản từ hai năm trước khi phá sản đến 
một năm trước khi phá sản. Dù tỷ lệ tăng 
tài sản của nhóm doanh nghiệp không phá 
sản là 18,32% xấp xỉ gấp đôi so với nhóm 
doanh nghiệp phá sản (9,52%), điều này 
cũng chỉ một phần thể hiện rằng nhóm 
doanh nghiệp không phá sản đang hoạt 
động tốt hơn, tuy nhiên cũng không nói 
lên được nhiều điều bởi việc tăng (giảm) 
giá trị tổng tài sản bị tác động khá nhiều 
bởi yếu tố chủ quan của doanh nghiệp. 
Việc trình bày thông tin không trung thực 
tạo ra một sự ảo tưởng vô hình về điều 
kiện tình hình tài sản tài chính ở công ty, 
khiến cho tồn tại sự chủ quan trong chính 
nội bộ doanh nghiệp, không kịp đề ra 
những phương án giải quyết triệt để. Để có 
thể phân tích rõ ràng hơn sự tác động của 
tài sản đến nguy cơ phá sản doanh nghiệp 
thì giá trị tổng tài sản là không đủ, cần 
phải kết hợp tính toán thêm các chỉ số tài 
chính khác. 
ROA (Return on Assets) hay còn gọi là tỷ 
số lợi nhuận trên tổng tài sản là một chỉ 
tiêu quan trọng khi phân tích tình hình tài 
chính của doanh nghiệp. Tỷ số ROA đo 
lường khả năng sinh lời trên mỗi đồng tài 
sản của công ty. ROA càng cao thì càng 
tốt vì công ty đang kiếm được nhiều tiền 
hơn trên lượng đầu tư ít hơn. Xét trên 2 
nhóm công ty, một nhóm đã phá sản và 
một nhóm không phá sản cho thấy, ROA 
ở nhóm không phá sản trong khoảng 4%- 
5,5%, cao hơn gấp đôi nhóm doanh nghiệp 
đã phá sản (chỉ đạt mức khoảng 2,5%). 
Điều này có nghĩa là cứ một đồng tài sản 
của nhóm doanh nghiệp đã phá sản chỉ tạo 
ra khoảng 0,025 đồng lợi nhuận giữ lại 
trong khi nhóm không phá sản có thể tạo 
ra khoảng 0,055 đồng. Với quy mô tổng 
tài sản là tương tự nhau, ROA của nhóm 
doanh nghiệp đang hoạt động cao hơn vượt 
trội so với nhóm doanh nghiệp đã phá sản. 
Điều này là hoàn toàn hợp lý bởi khi doanh 
nghiệp có hiệu quả kinh doanh cao thì nguy 
cơ doanh nghiệp phá sản thấp. 
Với nhóm doanh nghiệp đã phá sản, thì 
ROA ở 2 năm liên tục gần như không có 
sự biến động. Thông thường ROA phải 
tăng tương đối theo thời gian. Tuy nhiên, 
ở các doanh nghiệp đã phá sản thì chỉ tiêu 
này gần như không thay đổi, trong khi quy 
mô tổng tài sản vẫn gia tăng. Trái ngược 
với nhóm này, nhóm những công ty không 
phá sản và đang hoạt động tốt lại có được 
sự tăng trưởng ROA hàng năm, tối thiểu 
Bảng 2. Một số chỉ tiêu tài chính của hai nhóm doanh nghiệp
Chỉ tiêu
Nhóm doanh nghiệp đã phá 
sản Chênh 
lệch 
(%)
Nhóm doanh nghiệp đang 
hoạt động Tỷ lệ 
tăng 
(%)Hai năm trước 
phá sản
Một năm 
trước phá sản Hai năm trước Một năm trước
Số doanh 
nghiệp 30 30 30 30
Tài sản trung 
bình (1.000đ) 789.891.393,2 865.138.663,4 9,52 752.251.217,5 890.049.550,7 18,32
ROA trung 
bình (%) 2,340 2,557 0,217 4,169 5,587 1,418
ROE trung 
bình (%) 4,998 4,892 -0,106 7,833 11,194 3,361
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu thu thập
Nghiên cứu dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp tại Việt Nam
48 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 217- Tháng 6. 2020
là 1%. Kết quả phân tích cho thấy ROA 
cũng là một chỉ báo quan trọng dấu hiệu 
hoạt động của các doanh nghiệp. Khi các 
doanh nghiệp trong cùng một ngành, tại 
cùng một thời điểm nhưng ROA khác 
nhau cũng là một dấu hiệu mà các nhà đầu 
tư cần lưu ý vì có thể đây là một sự dự báo 
trước cho việc phá sản trong tương lai.
ROE (Return On Equity)- Lợi nhuận trên 
vốn chủ sở hữu hay lợi nhuận trên vốn 
cũng là một chỉ báo đánh giá hiệu quả 
trong hoạt động của doanh nghiệp. ROE 
được tính bằng cách lấy lãi ròng sau thuế 
chia cho tổng giá trị vốn chủ sở hữu. Tỉ 
số ROE thể hiện mức độ hiệu quả khi sử 
dụng vốn của doanh nghiệp, hay nói cách 
khác 1 đồng vốn bỏ ra thì thu được bao 
nhiêu đồng lợi nhuận. ROE chính là thước 
đo về hiệu quả sử dụng vốn của doanh 
nghiệp. Về mặt lý thuyết, ROE càng cao 
thì khả năng sử dụng vốn càng có hiệu 
quả. Những cổ phiếu có ROE cao thường 
được nhà đầu tư ưa chuộng hơn và tất yếu 
những cổ phiếu có chỉ số ROE cao cũng 
có giá cổ phiếu cao hơn. 
Xét trên nhóm công ty đã phá sản, ROE ở 
mức 4%, và không có sự chuyển biến theo 
thời gian. Đặc biệt, ROE trung bình 1 năm 
trước khi các doanh nghiệp phá sản còn 
bị giảm đi so với năm trước đó. ROE của 
những doanh nghiệp này đang nhỏ hơn 
mức lãi vay ngân hàng (khoảng hơn 10%), 
chứng tỏ rằng, phần lợi nhuận có được 
cũng không đủ trả lãi ngân hàng. Đây là 
một dấu hiệu báo động về tình hình kinh 
doanh của doanh nghiệp. 
ROE ở nhóm công ty đang hoạt động 
không những cao hơn so với nhóm còn 
lại mà còn có tốc độ tăng trưởng qua các 
năm. ROE của những công ty thuộc nhóm 
này đạt khoảng 11,2%, cao hơn mức lãi 
suất cho vay của ngân hàng, là một dấu 
hiệu tốt cho thấy hoạt động kinh doanh 
của doanh nghiệp đang tiến triển tốt. 
Kết quả phân tích các chỉ số tài chính cho 
thấy, giữa hai nhóm doanh nghiêp đã phá 
sản và đang hoạt động có sự khác biệt 
nhau rõ rệt. Cụ thể, với các doanh nghiệp 
đã phá sản thì các chỉ số ROA, ROE đều 
thấp hơn các doanh nghiệp đang hoạt động 
một cách đáng kể, gia tăng giá trị tài sản 
trung bình của nhóm doanh nghiệp đã phá 
sản cũng ít hơn các doanh nghiệp đang 
hoạt động. Tuy nhiên, sử dụng các thông 
tin tài chính này có thể đánh giá thực 
trạng hiệu quả hoạt động của một doanh 
nghiệp nhưng chưa cho thấy được các dấu 
hiệu nhận biết doanh nghiệp có phá sản 
hay không. Trong thực tế, hiệu quả hoạt 
động doanh nghiệp báo cáo có thể không 
tốt nhưng chưa thể khẳng định là doanh 
nghiệp có nguy cơ phá sản. Đây là hạn 
chế của việc sử dụng các chỉ số tài chính 
trong việc dự báo khả năng phá sản doanh 
nghiệp. Sử dụng một mô hình cho đánh 
giá khả năng phá sản của doanh nghiệp là 
cần thiết và dễ dàng giúp các nhà đầu tư 
có cơ sở để ra quyết định.
4. Vận dụng mô hình Z- score trong dự 
báo phá sản 
Mô hình của Altman và cộng sự (2007) 
với 5 biến được tác giả sử dụng để kiểm 
định khả năng dự báo phá sản của mô hình 
tại các doanh nghiệp ở Việt Nam dựa trên 
dữ liệu của 30 doanh nghiệp đã phá sản và 
30 doanh nghiệp đang hoạt động. Thông 
tin tài chính được tổng hợp bao gồm tổng 
tài sản, vốn lưu động, lợi nhuận giữ lại, lợi 
nhuận trước thuế và lãi vay, vốn chủ sở 
hữu, tổng doanh thu. Các thông tin được 
thu thập nhằm mục đích tính toán chỉ số 
trong mô hình Z-score, từ đó tính ra giá 
HOÀNG THỊ HỒNG VÂN
49Số 217- Tháng 6. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
trị Z của mỗi công ty. Dựa vào giá trị Z đã 
tính, tác giả so sánh giá trị Z với các điểm 
giới hạn để tính toán tỷ lệ dự báo phá sản 
của mô hình Z-score của các doanh nghiệp 
trong mẫu nghiên cứu. Nếu điểm Z < 1,81 
nghĩa là dự báo doanh nghiệp rơi vào tình 
trạng phá sản, lúc này thuộc nhóm 1. Nếu 
điểm Z > 1,81 nghĩa là doanh nghiệp được 
dự báo vẫn còn khả năng tiếp tục hoạt 
động sản xuất kinh doanh, lúc này thuộc 
nhóm 2. Kết quả tính toán giá trị Z của 60 
doanh nghiệp (30 doanh nghiệp đã phá sản 
và 30 doanh nghiệp đang hoạt động) trong 
2 năm được thể hiện trong Bảng 3.
4.1. Kết quả dự báo cho một năm trước 
khi phá sản
Kết quả trong Bảng 3 và Bảng 4 cho 
thấy, tại Việt Nam, nếu áp dụng mô hình 
Z-score của Altman và cộng sự (2007) 
để dự báo doanh nghiệp phá sản trước 1 
năm thì mô hình có thể đạt được độ chính 
xác trung bình là 76,67%. Cụ thể, trong 
tổng số 30 doanh nghiệp đã phá sản, có 
13 doanh nghiệp đã phá sản có trị Z <1,81 
(Z<1,81, doanh nghiệp có vấn đề nghiêm 
trọng về tài chính, có khả năng cao sẽ phá 
sản (Altman, 2007)), 8 doanh nghiệp có 
giá trị Z nằm trong khoảng 1,81<Z<2,99 
(Doanh nghiệp rơi vào vùng nguy hiểm, 
cần chú ý về khả năng phá sản) và 9 doanh 
nghiệp có giá trị Z>2,99 (Doanh nghiệp 
an toàn, nếu chỉ dựa trên các chỉ tiêu tài 
chính). Mặc dù 9 doanh nghiệp có giá 
Bảng 3. Kết quả giá trị Z của hai nhóm doanh nghiệp
Giá trị Z
Nhóm doanh nghiệp đã phá sản Nhóm doanh nghiệp đang hoạt động
1 năm trước phá 
sản
2 năm trước phá 
sản
Dự báo trước 1 
năm
Dự báo trước 2 
năm
2,99 < Z 9 12 16 14
1,81 < Z < 2,99 8 7 9 10
Z 1,81 13 11 5 7
Tổng 30 30 30 30
Nguồn: Tác giả tính toán và tổng hợp từ dữ liệu thu thập
Bảng 4. Kết quả áp dụng mô hình Z-score cho dự báo một năm trước phá sản
Số phá sản 
thực tế
Chính xác 
(%)
Không chính xác 
(%) Mẫu Nhóm
Dự đoán phá sản
Nhóm 1 Nhóm 2
Nhóm 1 21 9
Nhóm 2 5 25
Kiểu I 21 70,00 30,00 30
Kiểu II 25 83,30 16,70 30
Trung bình 76,67 23,23
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu thu thập
Ghi chú:
Thuộc nhóm 1: Nếu điểm Z< 1,81 nghĩa là dự báo doanh nghiệp rơi vào tình trạng phá sản.
Thuộc nhóm 2: Nếu điểm Z> 1,81 nghĩa là doanh nghiệp được dự báo vẫn còn khả năng tiếp tục hoạt động 
sản xuất kinh doanh.
Kiểu 1: Dự báo khả năng phá sản dựa trên số doanh nghiệp đã phá sản.
Kiểu 2: Dự báo hoạt động bình thường cho các doanh nghiệp đang hoạt động.
Nghiên cứu dự báo khả năng phá sản của các doanh nghiệp tại Việt Nam
50 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 217- Tháng 6. 2020
trị Z>2,99 nhưng vẫn trong danh sách 
30 doanh nghiệp đã phá sản, ngừng hoạt 
động, điều này có thể giải thích doanh 
nghiệp ngừng hoạt động không phải là do 
các vấn đề về tài chính mà có thể do các 
vấn đề khác (ví dụ như không đảm bảo 
quy định về vốn hay do bất đồng trong 
công tác quản lý, điều hành giữa các chủ 
hở hữu) Kết quả tính toán chỉ số Z của 
nhóm doanh nghiệp đã phá sản, ngừng 
hoạt động cho thấy, mô hình đã dự đoán 
đúng về thực trạng phá sản và nguy cơ phá 
sản của doanh nghiệp trước khi phá sản 1 
năm với tỷ lệ 70% (21/30 doanh nghiệp có 
chỉ số Z<2,99). 
Trong khi đó, với 30 doanh nghiệp khỏe 
mạnh đang hoạt động thì chỉ có 5 doanh 
nghiệp có giá trị Z<1,81 (có khả năng cao 
sẽ phá sản), 9 doanh nghiệp có giá tri Z 
nằm trong khoảng 1,81<Z<2,99 (cần chú ý 
nguy cơ phá sản) và 16 doanh nghiệp có giá 
trị Z> 2,99 (an toàn không có nguy cơ phá 
sản nếu dựa vào thông tin tài chính). Điều 
này cho thấy, trong 30 doanh nghiệp đang 
hoạt động, dự báo khả năng tiếp tục hoạt 
động sản xuất kinh doanh của các doanh 
nghiệp là 83,3% (25/30 doanh nghiệp có 
giá trị Z>1,81). Như vậy, kết quả dự báo 
dấu hiệu khỏe mạnh của doanh nghiệp bằng 
giá trị Z hoàn toàn đáng tin cậy. Mô hình 
Z-score được nghiên cứu và thực nghiệm 
tại Mỹ (Altman, 2000) có tỷ lệ dự đoán 
cao 94%. Tuy nhiên trong môi trường Việt 
Nam, tỷ lệ dự đoán này chỉ là 76,76%. Tỷ 
lệ này được xem là khá cao và mang tính 
chính xác lớn trong việc đánh giá rủi ro phá 
sản của doanh nghiệp ở Việt Nam.
4.2. Kết quả dự báo cho hai năm trước 
khi phá sản
Thông qua số liệu thể hiện trên Bảng 5, 
có thể nhận thấy sự sụt giảm rõ rệt về độ 
chính xác khi đưa mô hình điểm Z của 
Altman và cộng sự (2007) áp dụng vào các 
báo cáo tài chính hai năm trước khi phá 
sản. Trong khi dự báo cho nhóm 2 (không 
phá sản) đạt được kết quả dự báo chính 
xác đến 80% (dự đoán đúng 24/30 công ty 
không phá sản) thì nhóm các doanh nghiệp 
phá sản (nhóm 1) lại chỉ đạt được kết quả 
dự báo đúng ở mức 60% (dự đoán đúng 
18/30 công ty phá sản). Thực tế này đúng 
như kết quả Altman (1968) đã chỉ ra, rằng 
thời gian dự báo càng kéo dài thì độ chính 
xác càng giảm đi. Dự báo phá sản trước 2 
năm có tỷ lệ dự đoán đúng là 70% giảm 
6,67% so với khi dự báo trước 1 năm phá 
sản (76,67%). Điều này cho thấy, yếu tố 
thời gian tác động khá lớn đến kết quả dự 
báo. Tuy nhiên có thể thấy một điều rằng 
trong cả hai thực nghiệm dự báo, nhóm 
2 cho kết quả dự báo tốt hơn. Điều đó có 
Bảng 5. Kết quả áp dụng mô hình Z-score cho dự báo phá sản trước hai năm
Số 
đúng
Phần trăm 
chính xác (%)
Phần trăm không 
chính xác (%) Mẫu Nhóm
Dự đoán
Nhóm 1 Nhóm 2
Nhóm 1 18 12
Nhóm 2 6 24
Kiểu I 18 60 40 30
Kiểu II 24 80 20 30
Trung bình 70 30
Nguồn: Tác giả tính toán từ dữ liệu thu thập
HOÀNG THỊ HỒNG VÂN
51Số 217- Tháng 6. 2020- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng
nghĩa là người sử dụng thông tin tài chính 
có thể yên tâm hơn về khả năng duy trì 
hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh 
nghiệp trong thời điểm 1-2 năm tiếp theo 
nếu chỉ dựa vào chỉ số Z. 
5. Kết luận
Thông qua dữ liệu thu thập của 30 doanh 
nghiệp đã phá sản và 30 doanh nghiệp 
đang hoạt động, tác giả đã tính toán và 
phân tích một số chỉ tiêu tài chính của hai 
nhóm doanh nghiệp. Kết quả phân tích 
cho thấy, giữa hai nhóm doanh nghiệp đã 
phá sản và đang hoạt động có sự khác biệt 
nhau về các chỉ số tài chính: nhóm doanh 
nghiệp đã phá sản có các chỉ số ROA, 
ROE đều thấp hơn các doanh nghiệp đang 
hoạt động một cách đáng kể, gia tăng giá 
trị tài sản trung bình của nhóm doanh 
nghiệp đã phá sản cũng ít hơn các doanh 
nghiệp đang hoạt động. Tuy nhiên, việc 
phân tích thông qua các thông tin tài chính 
chưa cho thấy được các dấu hiệu nhận biết 
doanh nghiệp có phá sản hay không. Ứng 
dụng mô hình Z-score của Altman và cộng 
sự (2007) vào hai nhóm doanh nghiệp 
cho thấy có sự khác biệt một cách rõ ràng 
về khả năng phá sản của hai nhóm doanh 
nghiệp. Tuy mô hình không cho kết quả 
dự báo tốt như các thực nghiệm được thực 
hiện tại Mỹ (Altman, 2000), nhưng với 
khả năng dự báo chính xác 76,67% khả 
năng phá sản cho các báo cáo một năm 
trước khi phá sản và 70% cho các báo cáo 
hai năm trước khi phá sản cũng là một kết 
quả dự đoán khá tốt. Điều này cho thấy 
độ tin cậy và chính xác trong việc sử dụng 
mô hình Z-score trong dự báo phá sản cho 
các doanh nghiệp Việt Nam. Các nhà phân 
tích tài chính, người sử dụng thông tin 
tài chính có thể sử dụng mô hình Z-score 
cho việc đánh giá và nhận định tình hình 
tài chính cũng như “sức khỏe” của doanh 
nghiệp để đưa ra các quyết định đúng đầu 
tư phù hợp ■
Tài liệu tham khảo
1. Altman, E.I. (1968), ‘Fiancial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankrup’, The Journal 
of Finance.
2. Altman, E.I. (2000), Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z score and Zeta model, Stern 
School of Business, New York University, New York, USA.
3. Altman, E.I.,Zhang, L. and Yen, J. (2007), Corporate Financial Distress Dianosgis in China, New York University 
Salomon Center Working paper, New York.
4. Beaver, W.H. (1966), ‘Financial ratios as predictors of failure’, Journal of Accounting Research.
5. Grice, J.S. and Ingram, R.W. (2001) Tests of the Generalizability of Altman’s Bankruptcy Prediction Model. 
Journal of Business Research, 54, 53-61
6. James A.Ohlson, 1980, FinancialRatios and the ProbabilisticPrediction ofBankruptcy, Journal of Accounting 
Research, Vol.18N
7. Ming Xu and Chu Zhang, 2008. Bankruptcy prediction: the case of Japanese listed companies, Rev Account Stud, 
14, 534–558.
8. Luật phá sản số 51/2014/QH13 ngày 19/6/2014.
9. https://www.cophieu68.vn/