Mô hình Altman Z-score: Công cụ dùng để dự báo phá sản?

VCA - DUE - ACC
Trong phân tích tài chính doanh nghiệp, một trong những câu hỏi quan trọng nhất không chỉ là doanh nghiệp đang có lợi nhuận hay không, mà còn là doanh nghiệp có đủ khả năng duy trì hoạt động và thực hiện các nghĩa vụ tài chính trong tương lai hay không.

Mô hình Altman Z-score là một trong những mô hình nổi tiếng nhất được phát triển nhằm lượng hóa nguy cơ kiệt quệ tài chính và phá sản của doanh nghiệp. Điểm đặc biệt của mô hình nằm ở việc kết hợp nhiều tỷ số tài chính thành một chỉ số tổng hợp, từ đó giúp người phân tích có một góc nhìn nhanh về mức độ an toàn tài chính của doanh nghiệp.
Mô hình Altman Z score

Altman Z-score là gì?

Altman Z-score là mô hình định lượng được Edward I. Altman phát triển nhằm sử dụng các tỷ số tài chính để phân biệt giữa doanh nghiệp có khả năng phá sản và doanh nghiệp không phá sản. Nghiên cứu nền tảng của mô hình được công bố năm 1968 trên The Journal of Finance với tiêu đề “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy”.
Điểm quan trọng của Altman Z-score là mô hình không xem từng tỷ số tài chính một cách tách biệt. Ví dụ, một doanh nghiệp có khả năng sinh lợi thấp nhưng lại có thanh khoản mạnh vẫn có thể có mức độ rủi ro khác đáng kể so với một doanh nghiệp vừa sinh lợi thấp vừa có thanh khoản yếu.

Bằng cách kết hợp nhiều biến vào một phương trình, mô hình tạo ra một điểm số duy nhất giúp người phân tích đánh giá tình trạng tài chính tổng thể.
Trong phân tích tài chính, cách tiếp cận này có ý nghĩa rất lớn. Tình trạng mất khả năng thanh toán hoặc phá sản hiếm khi xuất hiện chỉ vì một yếu tố duy nhất. Một doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng sự suy giảm doanh thu, sau đó lợi nhuận giảm, vốn lưu động bị thu hẹp, khả năng thanh toán lãi vay suy yếu và cuối cùng phải tăng vay nợ để duy trì hoạt động. Mỗi biến trong Altman Z-score phản ánh một khía cạnh khác nhau của quá trình đó.
Do đó, Z-score không đơn giản là một “chỉ số phá sản”, mà có thể được sử dụng như một công cụ sàng lọc rủi ro trong phân tích tín dụng, phân tích đầu tư và đánh giá chất lượng tài chính doanh nghiệp.

Công thức Altman Z-score

Phiên bản Z-score ban đầu được thiết kế chủ yếu cho các doanh nghiệp sản xuất niêm yết. Công thức thường được trình bày như sau:

Z = 1,2X₁ + 1,4X₂ + 3,3X₃ + 0,6X₄ + 1,0X₅

Trong đó:

X₁ = Vốn lưu động ròng / Tổng tài sản

X₂ = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản

X₃ = EBIT / Tổng tài sản

X₄ = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu / Giá trị ghi sổ của tổng nợ phải trả

X₅ = Doanh thu / Tổng tài sản

Năm biến đại diện cho những khía cạnh khác nhau của tình hình tài chính, bao gồm thanh khoản, khả năng sinh lợi, đòn bẩy tài chính và hiệu quả sử dụng tài sản. Cách giải thích này cũng cho thấy vì sao mô hình có thể cung cấp thông tin rộng hơn so với việc chỉ sử dụng một tỷ số tài chính đơn lẻ.
Một điểm kỹ thuật khá dễ gây nhầm lẫn là công thức gốc trong nghiên cứu năm 1968 được biểu diễn với hệ số nhỏ hơn:

Z = 0,012X₁ + 0,014X₂ + 0,033X₃ + 0,006X₄ + 0,999X₅

Trong cách biểu diễn ban đầu này, bốn biến đầu được đưa vào dưới dạng phần trăm thay vì số thập phân. Chẳng hạn, tỷ lệ vốn lưu động ròng trên tổng tài sản bằng 10% được đưa vào dưới dạng 10,0 chứ không phải 0,10.

Sau khi quy đổi cách trình bày, phương trình thường được sử dụng trong phân tích hiện nay trở thành công thức với các hệ số 1,2; 1,4; 3,3; 0,6 và 1,0 như trên. Đây là nguyên nhân khiến người học đôi khi thấy hai công thức Z-score khác nhau nhưng thực chất chúng có cùng nền tảng.

Ý nghĩa của từng biến trong mô hình Altman Z-score

X₁: Vốn lưu động ròng trên tổng tài sản

Biến X₁ được tính bằng vốn lưu động ròng chia cho tổng tài sản.

X₁ = (Tài sản ngắn hạn – Nợ ngắn hạn) / Tổng tài sản

Chỉ tiêu này phản ánh vị thế thanh khoản tương đối của doanh nghiệp. Vốn lưu động ròng dương cho thấy tài sản ngắn hạn lớn hơn nợ ngắn hạn, trong khi vốn lưu động ròng âm cho thấy doanh nghiệp đang có sự mất cân đối giữa nguồn lực ngắn hạn và nghĩa vụ ngắn hạn.
Việc đưa X₁ vào mô hình có cơ sở rõ ràng.

Một doanh nghiệp có thể đang sở hữu rất nhiều tài sản dài hạn nhưng vẫn gặp khó khăn nếu không có đủ nguồn lực ngắn hạn để thanh toán nhà cung cấp, tiền lương, thuế, lãi vay và các nghĩa vụ đến hạn.
Tuy nhiên, X₁ không nên được hiểu đơn giản rằng “càng cao thì doanh nghiệp càng tốt” trong mọi hoàn cảnh. Vốn lưu động quá lớn cũng có thể phản ánh tiền nhàn rỗi, hàng tồn kho cao hoặc các khoản phải thu khó thu hồi. Vì vậy, Z-score sử dụng X₁ như một thành phần của hệ thống tổng hợp chứ không xem nó là thước đo duy nhất của thanh khoản.

X₂: Lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản

X₂ được tính bằng lợi nhuận giữ lại chia cho tổng tài sản.

X₂ = Lợi nhuận giữ lại / Tổng tài sản

Lợi nhuận giữ lại phản ánh phần lợi nhuận tích lũy mà doanh nghiệp giữ lại qua các kỳ thay vì phân phối hết cho chủ sở hữu. Vì vậy, biến này phản ánh không chỉ khả năng sinh lợi trong quá khứ mà còn phần nào đặc điểm về tuổi đời và quá trình tích lũy vốn nội bộ của doanh nghiệp.
Một doanh nghiệp có X₂ cao thường đã tạo ra và tích lũy được một lượng lợi nhuận đáng kể so với quy mô tài sản.

Ngược lại, X₂ thấp hoặc âm có thể phản ánh tình trạng doanh nghiệp liên tục thua lỗ hoặc có mức lợi nhuận tích lũy thấp.
Điểm đáng chú ý là X₂ khác với lợi nhuận của riêng năm hiện tại. Một doanh nghiệp có thể đang có lợi nhuận dương nhưng vẫn có lợi nhuận giữ lại thấp nếu trước đó đã trải qua nhiều năm thua lỗ hoặc phân phối lợi nhuận lớn.
Do đó, biến X₂ giúp mô hình phản ánh một chiều dài lịch sử tài chính nhất định của doanh nghiệp.

X₃: EBIT trên tổng tài sản

X₃ được tính bằng lợi nhuận trước lãi vay và thuế, hay EBIT, chia cho tổng tài sản.

X₃ = EBIT / Tổng tài sản

Đây là biến thể của thước đo khả năng sinh lợi trên tài sản và phản ánh khả năng tạo ra lợi nhuận từ nguồn tài sản doanh nghiệp đang kiểm soát trước khi xem xét ảnh hưởng của cấu trúc tài trợ và thuế.
Việc sử dụng EBIT có ý nghĩa quan trọng vì doanh nghiệp có thể có cấu trúc vốn khác nhau. Một doanh nghiệp sử dụng nhiều nợ sẽ chịu chi phí lãi vay cao hơn doanh nghiệp ít nợ. Nếu sử dụng lợi nhuận sau lãi vay, kết quả sẽ chịu ảnh hưởng đáng kể của quyết định tài trợ.

Sử dụng EBIT giúp tập trung hơn vào khả năng tạo ra lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh và tài sản.
Hệ số của X₃ trong mô hình gốc là 3,3, cao hơn các hệ số của nhiều biến khác. Điều này cho thấy khả năng sinh lợi trên tài sản có vai trò đáng kể trong việc phân biệt doanh nghiệp có nguy cơ thất bại tài chính.
Một doanh nghiệp có tài sản lớn nhưng tạo ra EBIT rất thấp sẽ gặp vấn đề về hiệu quả sử dụng nguồn lực. Nếu tình trạng này kéo dài, khả năng tích lũy vốn, trả nợ và duy trì hoạt động sẽ ngày càng suy yếu.

X₄: Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu trên giá trị ghi sổ của nợ phải trả

X₄ được tính bằng giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu chia cho giá trị ghi sổ của tổng nợ phải trả.

X₄ = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu / Giá trị ghi sổ của tổng nợ phải trả

Đây là biến phản ánh đòn bẩy và mức độ bảo vệ của chủ nợ. Khi giá trị thị trường vốn chủ sở hữu lớn tương đối so với nợ phải trả, doanh nghiệp có một lớp đệm vốn chủ sở hữu lớn hơn để hấp thụ tổn thất.
Ngược lại, nếu giá trị thị trường vốn chủ sở hữu giảm mạnh trong khi nợ phải trả vẫn ở mức cao, tỷ lệ X₄ sẽ giảm.

Khi đó, mô hình nhận được tín hiệu rủi ro lớn hơn.
Đây cũng là điểm khác biệt đáng chú ý giữa mô hình Altman Z-score nguyên bản và nhiều tỷ số đòn bẩy truyền thống. X₄ sử dụng giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu thay vì chỉ sử dụng giá trị ghi sổ. Vì thế, mô hình ban đầu phản ứng không chỉ với thông tin kế toán mà còn với cách thị trường định giá doanh nghiệp.

X₅: Doanh thu trên tổng tài sản

X₅ được tính bằng doanh thu chia cho tổng tài sản.

X₅ = Doanh thu / Tổng tài sản

Đây là chỉ tiêu phản ánh khả năng sử dụng tài sản để tạo ra doanh thu, thường được gọi là vòng quay tổng tài sản.
Doanh nghiệp có X₅ cao tạo ra nhiều doanh thu hơn trên mỗi đơn vị tài sản.

Trong mô hình ban đầu, biến này giúp phản ánh khía cạnh hoạt động của doanh nghiệp bên cạnh thanh khoản, sinh lợi và đòn bẩy.
Tuy nhiên, chính biến X₅ cũng là một trong những nguyên nhân khiến việc áp dụng mô hình nguyên bản cho các ngành khác nhau cần thận trọng. Đặc điểm vòng quay tài sản của một doanh nghiệp sản xuất có thể rất khác doanh nghiệp dịch vụ, công nghệ hoặc doanh nghiệp có mô hình kinh doanh dựa nhiều vào tài sản vô hình.

Cách tính Altman Z-score

Để tính Altman Z-score, trước hết cần thu thập dữ liệu từ báo cáo tài chính và, đối với mô hình nguyên bản, dữ liệu thị trường.
Giả sử một doanh nghiệp có vốn lưu động ròng bằng 200 tỷ đồng, tổng tài sản 1.000 tỷ đồng, lợi nhuận giữ lại 150 tỷ đồng, EBIT 100 tỷ đồng, giá trị thị trường vốn chủ sở hữu 600 tỷ đồng, nợ phải trả 500 tỷ đồng và doanh thu 1.500 tỷ đồng.
Khi đó:

X₁ = 200 / 1.000 = 0,20

X₂ = 150 / 1.000 = 0,15

X₃ = 100 / 1.000 = 0,10

X₄ = 600 / 500 = 1,20

X₅ = 1.500 / 1.000 = 1,50

Thay vào phương trình:

Z = 1,2(0,20) + 1,4(0,15) + 3,3(0,10) + 0,6(1,20) + 1,0(1,50)

Kết quả:

Z = 0,24 + 0,21 + 0,33 + 0,72 + 1,50 = 3,00

Điểm số bằng 3,00 nằm ngay quanh vùng ranh giới cao của vùng không rõ ràng theo các ngưỡng thường được sử dụng cho mô hình nguyên bản. Điều quan trọng ở đây không phải chỉ là thực hiện phép tính, mà là hiểu từng thành phần đang đóng góp như thế nào vào kết quả cuối cùng.

Ý nghĩa của các mức điểm Altman Z-score

Một nguyên tắc quan trọng khi sử dụng Z-score là điểm càng cao thì tình trạng tài chính càng tốt, xét trong phạm vi mẫu doanh nghiệp và phiên bản mô hình phù hợp. Đối với mô hình Altman nguyên bản dành cho doanh nghiệp sản xuất, tài liệu phân tích cho biết điểm dưới 1,81 gắn với xác suất phá sản cao, điểm trên 3,00 gắn với xác suất phá sản thấp, còn khoảng 1,81 đến 3,00 được xem là vùng không rõ ràng.
Có thể hiểu ba vùng này theo cách thực tế hơn.
Khi Z-score thấp hơn 1,81, doanh nghiệp đang thể hiện nhiều đặc điểm gần với nhóm doanh nghiệp có nguy cơ phá sản trong mẫu nghiên cứu ban đầu.

Đây là tín hiệu cảnh báo mạnh, đặc biệt nếu điểm số đã giảm liên tục trong nhiều năm.
Khi Z-score nằm giữa 1,81 và 3,00, mô hình không đưa ra tín hiệu đủ mạnh để kết luận doanh nghiệp an toàn hoặc có nguy cơ cao. Đây là vùng cần phân tích sâu hơn thay vì vội vàng kết luận.
Khi Z-score cao hơn 3,00, doanh nghiệp nằm trong vùng có nguy cơ phá sản thấp hơn theo phân loại của mô hình ban đầu.
Điểm cần nhấn mạnh là các mức này không nên được hiểu như một xác suất phá sản trực tiếp. Chẳng hạn, Z-score bằng 2,5 không có nghĩa doanh nghiệp có “2,5% xác suất phá sản” hoặc “25% xác suất phá sản”. Z-score là một điểm số phân loại, không phải tỷ lệ phần trăm xác suất.

Vì sao không thể áp dụng một công thức Z-score cho mọi doanh nghiệp?

Đây là một trong những vấn đề quan trọng nhất khi sử dụng Altman Z-score.
Mô hình nguyên bản được phát triển cho một nhóm doanh nghiệp tương đối cụ thể, đặc biệt là doanh nghiệp sản xuất có cổ phiếu giao dịch trên thị trường. Do đó, việc lấy công thức nguyên bản áp dụng máy móc cho một doanh nghiệp dịch vụ, ngân hàng, công ty công nghệ hoặc doanh nghiệp tư nhân có thể tạo ra kết quả không phù hợp.
Một trong những nguyên nhân nằm ở biến X₄. Doanh nghiệp không niêm yết không có một mức giá thị trường cổ phiếu được xác lập liên tục để tính giá trị thị trường vốn chủ sở hữu.

Vì thế, các phiên bản điều chỉnh của mô hình đã được phát triển.
Một nguyên nhân khác nằm ở X₅. Vòng quay tài sản khác nhau rất mạnh giữa các ngành. Một công ty bán lẻ, doanh nghiệp sản xuất, công ty dịch vụ tư vấn và công ty công nghệ có thể có cấu trúc tài sản hoàn toàn khác nhau. Nếu sử dụng cùng một tiêu chuẩn doanh thu trên tổng tài sản cho tất cả doanh nghiệp, biến này có thể tạo ra sai lệch đáng kể.
Chính Edward Altman sau đó đã phát triển những phiên bản điều chỉnh để mở rộng phạm vi áp dụng của mô hình.

Mô hình Altman Z'-score dành cho doanh nghiệp tư nhân

Một trong những phiên bản thường được nhắc tới là Z'-score, được điều chỉnh để phù hợp hơn với doanh nghiệp tư nhân.
Công thức thường được trình bày:

Z' = 0,717X₁ + 0,847X₂ + 3,107X₃ + 0,420X₄ + 0,998X₅

Trong phiên bản này, biến X₄ sử dụng giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu thay vì giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu. Các hệ số cũng được điều chỉnh lại để phù hợp với mô hình mới.
Các ngưỡng thường được sử dụng là:

Z' < 1,23: vùng nguy cơ

1,23 ≤ Z' ≤ 2,90: vùng xám

Z' > 2,90: vùng an toàn

Các ngưỡng này không thể hoán đổi với ngưỡng của Z-score nguyên bản. Đây là một lỗi khá phổ biến khi phân tích Altman Z-score: người phân tích lấy một công thức của phiên bản này nhưng lại sử dụng ngưỡng của phiên bản khác.

Một mô hình chỉ có ý nghĩa khi công thức và hệ thống phân loại được sử dụng đồng bộ.

Mô hình Altman Z''-score cho doanh nghiệp phi sản xuất

Để giải quyết vấn đề về tính phù hợp đối với doanh nghiệp phi sản xuất và một số thị trường khác, phiên bản Z'' loại bỏ biến doanh thu trên tổng tài sản.
Công thức thường được sử dụng là:

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

Trong đó X₄ sử dụng giá trị ghi sổ của vốn chủ sở hữu trên tổng nợ phải trả.
Một số tài liệu trình bày thêm một hằng số trong phương trình dưới dạng:

Z'' = 3,25 + 6,56X₁ + 3,26X₂ + 6,72X₃ + 1,05X₄

Sự khác nhau này liên quan đến cách chuẩn hóa thang điểm và phiên bản công thức được sử dụng. Vì vậy, khi ứng dụng thực tế phải xác định rõ mình đang sử dụng phiên bản Z'' nào và sử dụng đúng ngưỡng đi kèm, thay vì trộn các hệ số và ngưỡng từ nhiều nguồn khác nhau.

Phiên bản điều chỉnh đã được xây dựng nhằm giảm sự phụ thuộc vào biến vòng quay tài sản vốn có nhiều khác biệt giữa các ngành.
Với phiên bản Z'' không sử dụng hằng số, các ngưỡng thường gặp là 1,10 và 2,60. Tuy nhiên, do tồn tại nhiều cách trình bày và điều chỉnh trong tài liệu ứng dụng, người phân tích cần xác định chính xác công thức trước khi sử dụng các ngưỡng phân loại.

Altman Z-score khác gì so với phân tích tỷ số tài chính thông thường?

Có thể xem Altman Z-score là một bước phát triển từ phân tích tỷ số tài chính truyền thống.
Trong phân tích thông thường, nhà phân tích có thể tính hệ số thanh toán hiện hành, hệ số nợ, ROA, vòng quay tổng tài sản, biên lợi nhuận và nhiều chỉ tiêu khác. Sau đó, họ tự đánh giá bức tranh chung.
Altman Z-score làm khác ở chỗ các biến được đưa vào một hàm tổng hợp với những trọng số cụ thể. Vì thế, mô hình cung cấp một điểm số duy nhất.
Điều này đặc biệt hữu ích trong hoạt động sàng lọc.

Khi cần phân tích hàng chục hoặc hàng trăm doanh nghiệp, một chỉ số tổng hợp có thể giúp nhanh chóng xác định nhóm doanh nghiệp cần được nghiên cứu sâu hơn.
Tuy nhiên, Z-score không thay thế hoàn toàn phân tích tỷ số. Một điểm Z-score thấp cần được giải thích bằng cách quay trở lại các thành phần X₁, X₂, X₃, X₄ và X₅. Nếu điểm số giảm vì X₁ giảm, vấn đề có thể nằm ở thanh khoản. Nếu X₃ giảm mạnh, vấn đề có thể là suy giảm khả năng sinh lợi. Nếu X₄ giảm, áp lực đòn bẩy hoặc sự sụt giảm giá trị vốn chủ sở hữu có thể là nguyên nhân.
Nói cách khác, Z-score phù hợp để trả lời câu hỏi “doanh nghiệp có đang xuất hiện dấu hiệu rủi ro tổng hợp hay không?”, còn phân tích tỷ số giúp trả lời câu hỏi “rủi ro đó đến từ đâu?”.

Cách sử dụng Altman Z-score trong phân tích doanh nghiệp

Trong thực tế, không nên tính Z-score chỉ cho một năm rồi lập tức đưa ra kết luận.
Cách tiếp cận hữu ích hơn là theo dõi Z-score qua nhiều năm. Ví dụ, một doanh nghiệp có Z-score lần lượt là 3,8; 3,4; 2,9; 2,3 và 1,8 sẽ đáng lo hơn một doanh nghiệp có điểm ổn định quanh mức 2,0 trong nhiều năm, mặc dù ở thời điểm cuối cùng hai doanh nghiệp có thể có điểm tương đương.
Xu hướng của Z-score có thể cung cấp thông tin về hướng dịch chuyển của sức khỏe tài chính.
Một yếu tố khác cần chú ý là sự thay đổi của từng thành phần. Nếu Z-score giảm, không nên chỉ ghi nhận rằng “rủi ro phá sản tăng”.

Cần xác định biến nào đóng góp nhiều nhất vào sự suy giảm.
Chẳng hạn, doanh thu vẫn tăng nhưng X₃ giảm có thể cho thấy doanh nghiệp đang tăng doanh thu nhưng khả năng sinh lợi từ tài sản lại suy yếu. Nếu X₅ tăng nhưng X₁ giảm đáng kể, doanh nghiệp có thể đang mở rộng hoạt động trong khi thanh khoản chịu áp lực. Nếu X₄ giảm mạnh do giá trị vốn chủ sở hữu trên thị trường giảm, cần xem xét cả diễn biến giá cổ phiếu và đòn bẩy tài chính.
Phương pháp này biến Z-score từ một con số đơn giản thành công cụ giúp định hướng cuộc điều tra tài chính.

Altman Z-score có dự báo phá sản chính xác tuyệt đối không?

Không.
Đây là giới hạn quan trọng nhất cần hiểu khi sử dụng mô hình.
Altman Z-score là mô hình thống kê được xây dựng từ một mẫu doanh nghiệp cụ thể trong một bối cảnh nhất định. Khi môi trường kinh doanh, cấu trúc vốn, chế độ kế toán, ngành nghề hoặc đặc điểm thị trường thay đổi, khả năng phân loại chính xác của mô hình cũng có thể thay đổi.
Một vấn đề khác là mô hình nguyên bản mang tính chất tĩnh. Nó sử dụng các chỉ tiêu tài chính tại một thời điểm nhất định, trong khi nguy cơ phá sản là một quá trình có thể thay đổi theo thời gian. Các nghiên cứu sau này đã phát triển những phương pháp động hơn nhằm sử dụng nhiều năm dữ liệu và ước tính nguy cơ tại từng thời điểm.
Ngoài ra, báo cáo tài chính phản ánh thông tin quá khứ và được lập trên cơ sở giả định doanh nghiệp tiếp tục hoạt động.

Khi doanh nghiệp thực sự tiến gần đến tình trạng thất bại, giá trị ghi sổ của tài sản hoặc nợ phải trả có thể không phản ánh hoàn toàn giá trị kinh tế trong điều kiện thanh lý.
Đây là lý do các mô hình dựa trên dữ liệu thị trường đã được phát triển. Những phương pháp này có thể xem xét giá trị vốn chủ sở hữu, nợ, mức biến động giá cổ phiếu và các dữ liệu thị trường khác để đánh giá khả năng vỡ nợ. Nghiên cứu về dự báo vỡ nợ sau đó cũng cho thấy việc kết hợp dữ liệu kế toán với dữ liệu thị trường có thể cung cấp thông tin hữu ích hơn so với việc chỉ dựa vào một nhóm biến.

Không nên nhầm Z-score với xác suất phá sản

Một sai lầm phổ biến trên internet là trình bày Z-score như một công thức tạo ra “xác suất phá sản chính xác”.
Thực tế, Z-score là một điểm số phân loại. Giá trị của nó cho biết doanh nghiệp đang nằm ở khu vực nào trong thang đo rủi ro của phiên bản mô hình được sử dụng. Nó không trực tiếp nói rằng doanh nghiệp có bao nhiêu phần trăm xác suất phá sản.
Ví dụ, hai doanh nghiệp có Z-score bằng nhau không nhất thiết có cùng xác suất phá sản trong thực tế.

Một doanh nghiệp có thể đang được ngân hàng hỗ trợ, có dòng tiền ổn định và sở hữu tài sản có giá trị thanh khoản cao, trong khi doanh nghiệp khác có cùng điểm số nhưng đang đối mặt với tranh chấp pháp lý lớn, mất khách hàng chính hoặc khoản nợ sắp đáo hạn.
Vì vậy, Z-score nên được xem là công cụ cảnh báo và sàng lọc chứ không phải công cụ đưa ra phán quyết cuối cùng.

Những hạn chế cần lưu ý khi áp dụng Altman Z-score

Một trong những hạn chế lớn nhất là sự phụ thuộc vào loại doanh nghiệp. Sử dụng sai phiên bản có thể làm cho kết quả mất ý nghĩa.
Hạn chế thứ hai đến từ chất lượng báo cáo tài chính. Nếu số liệu kế toán có vấn đề, Z-score được tính từ những số liệu đó cũng có thể bị sai. Chẳng hạn, nếu doanh thu được ghi nhận quá sớm, chi phí bị vốn hóa không phù hợp hoặc tài sản bị ghi nhận cao hơn giá trị hợp lý, các biến sử dụng trong mô hình có thể bị bóp méo.
Do đó, phân tích chất lượng báo cáo tài chính là một phần quan trọng khi sử dụng bất kỳ mô hình dự báo khó khăn tài chính nào.

Một con số Z-score “đẹp” không nhất thiết có nghĩa doanh nghiệp khỏe mạnh nếu đầu vào của mô hình không phản ánh đúng thực trạng kinh tế.
Hạn chế thứ ba là mô hình không phản ánh đầy đủ các yếu tố phi tài chính. Chất lượng quản trị, mức độ phụ thuộc vào khách hàng lớn, rủi ro pháp lý, công nghệ, cạnh tranh, biến động ngành và khả năng tiếp cận nguồn vốn đều có thể ảnh hưởng đến khả năng tồn tại của doanh nghiệp nhưng không nhất thiết được thể hiện đầy đủ trong năm biến của Z-score.
Hạn chế thứ tư là yếu tố thời điểm. Một doanh nghiệp đang ở vùng an toàn hôm nay vẫn có thể đối mặt với khủng hoảng trong tương lai nếu điều kiện kinh doanh thay đổi nhanh chóng.

Có nên sử dụng Altman Z-score để phân tích doanh nghiệp Việt Nam?

Có thể sử dụng, nhưng cần thận trọng.
Z-score có thể là một công cụ hữu ích để sàng lọc và so sánh tình trạng tài chính của các doanh nghiệp, đặc biệt khi người phân tích có dữ liệu tài chính trong nhiều năm. Tuy nhiên, không nên lấy các ngưỡng của mô hình gốc và áp dụng một cách máy móc cho mọi doanh nghiệp Việt Nam.
Điều đầu tiên cần xác định là doanh nghiệp thuộc loại nào. Một doanh nghiệp sản xuất niêm yết, doanh nghiệp tư nhân, công ty thương mại và doanh nghiệp dịch vụ không nhất thiết phải dùng cùng một phiên bản.
Tiếp theo, cần xem xét đặc điểm ngành.

Một doanh nghiệp có vòng quay tài sản thấp chưa chắc hoạt động kém hiệu quả nếu ngành đó có đặc điểm sử dụng nhiều tài sản dài hạn. Ngược lại, một vòng quay tài sản cao cũng chưa chắc đồng nghĩa với tình hình tài chính tốt nếu doanh nghiệp đang phải đánh đổi biên lợi nhuận hoặc thanh khoản để tăng trưởng doanh thu.
Cuối cùng, cần đặt Z-score trong bối cảnh phân tích rộng hơn. Nên kết hợp với dòng tiền từ hoạt động kinh doanh, cơ cấu nợ, khả năng thanh toán lãi vay, chất lượng lợi nhuận, các khoản phải thu, hàng tồn kho, nghĩa vụ ngoại bảng và các thông tin định tính khác.

Altman Z-score nên được đọc như thế nào?

Cách đọc hiệu quả nhất không phải là nhìn vào một con số riêng lẻ.
Hãy bắt đầu bằng việc xác định phiên bản mô hình. Sau đó kiểm tra từng thành phần cấu tạo nên điểm số. Tiếp theo, so sánh với các năm trước và với những doanh nghiệp tương đồng nếu dữ liệu cho phép.
Một Z-score thấp là tín hiệu để đặt câu hỏi, không phải câu trả lời cuối cùng.
Nếu điểm số thấp do vốn lưu động âm, cần kiểm tra cấu trúc tài sản ngắn hạn và nợ ngắn hạn. Nếu điểm số thấp do EBIT trên tài sản giảm, cần tìm hiểu vấn đề nằm ở doanh thu, giá vốn, chi phí hoạt động hay hiệu quả sử dụng tài sản.

Nếu điểm số thấp do đòn bẩy, cần xem xét kỳ hạn nợ, lãi suất, khả năng tái cấp vốn và dòng tiền để trả nợ.
Ngược lại, một Z-score cao cũng không nên được xem là bằng chứng tuyệt đối rằng doanh nghiệp không thể gặp khó khăn. Một công ty có thể có tình hình tài chính đẹp trong báo cáo năm hiện tại nhưng đang đối mặt với một thay đổi lớn trong môi trường kinh doanh.
Do đó, giá trị lớn nhất của Z-score nằm ở việc nó giúp nhà phân tích biết nên đào sâu vào đâu.

Kết luận

Mô hình Altman Z-score là một trong những công cụ kinh điển trong phân tích tài chính và dự báo khó khăn tài chính doanh nghiệp. Giá trị cốt lõi của mô hình nằm ở cách kết hợp nhiều tỷ số tài chính thành một điểm số tổng hợp thay vì xem xét từng tỷ số một cách độc lập.
Mô hình nguyên bản sử dụng năm biến gồm vốn lưu động ròng trên tổng tài sản, lợi nhuận giữ lại trên tổng tài sản, EBIT trên tổng tài sản, giá trị thị trường vốn chủ sở hữu trên nợ phải trả và doanh thu trên tổng tài sản. Mỗi biến phản ánh một khía cạnh khác nhau của sức khỏe tài chính, từ thanh khoản và khả năng sinh lợi đến đòn bẩy và hiệu quả hoạt động.
Đối với mô hình nguyên bản, điểm dưới 1,81 thường được xem là vùng nguy cơ cao, trên 3,00 là vùng nguy cơ thấp và khoảng giữa là vùng không rõ ràng.

Tuy nhiên, các ngưỡng này chỉ có ý nghĩa khi sử dụng đúng phiên bản mô hình và đúng đối tượng doanh nghiệp.
Trong thực tế, Z-score nên được sử dụng như một công cụ sàng lọc rủi ro chứ không phải một “máy dự báo phá sản” tuyệt đối. Người phân tích cần xem xét xu hướng điểm số qua nhiều năm, xác định biến nào làm điểm số thay đổi, kiểm tra chất lượng báo cáo tài chính và kết hợp thêm thông tin về dòng tiền, nợ, ngành nghề và môi trường kinh doanh.
Nói cách khác, Altman Z-score có giá trị nhất khi nó được sử dụng để bắt đầu một cuộc phân tích tài chính sâu hơn, chứ không phải để kết thúc cuộc phân tích bằng một con số duy nhất.
 
Nguồn: Tổng hợp

Thông tin khác

Previous Post