Thanh khoản và rủi ro kiệt quệ tài chính: Góc nhìn đa ngành từ các doanh nghiệp niêm yết Việt Nam
DOI:
https://doi.org/10.33301/JED.VI.2572Từ khóa:
Cảnh báo sớm, kiệt quệ tài chính, thanh khoản, phân tích đa ngànhTóm tắt
Nghiên cứu này phân tích tác động của thanh khoản được đo lường qua các chỉ số CAR, CR, QR, đến nguy cơ kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2010–2024, đồng thời kiểm định vai trò điều tiết của ngành nghề kinh doanh. Sử dụng mô hình hồi quy logistic với biến tương tác, kết quả chỉ ra rằng thấy tỷ suất thanh toán hiện hành (CR) có tác động làm giảm đáng kể xác suất kiệt quệ tài chính. Đặc biệt, tác động bảo vệ của thanh khoản không đồng nhất mà phụ thuộc vào đặc thù ngành nghề. Một số ngành như dịch vụ tiêu dùng, nguyên vật liệu và tiện ích công cộng ghi nhận hiệu quả bảo vệ của thanh khoản mạnh hơn so với các ngành còn lại, trong khi các ngành chu kỳ dài hoặc phụ thuộc nhiều vào thị trường quốc tế lại có mức nhạy cảm cao hơn với rủi ro tài chính. Kết quả gợi ý các doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách cần xây dựng tiêu chuẩn thanh khoản và hệ thống cảnh báo rủi ro phù hợp cho từng ngành. Nghiên cứu góp phần bổ sung bằng chứng thực nghiệm về vai trò của thanh khoản trong dự báo rủi ro kiệt quệ tài chính tại thị trường mới nổi.
Tài liệu tham khảo
Alifiah, M.N. (2014). Prediction of financial distress companies in the trading and services sector in Malaysia using macroeconomic variables. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 129(2), 90-98.
Altman, E.I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589-609.
Altman, E.I., Eom, Y.H. & Kim, D.W. (1995). Failure prediction: evidence from Korea. Journal of International Financial Management & Accounting, 6(3), 230-249.
Altman, E.I., Iwanicz‐Drozdowska, M., Laitinen, E.K. & Suvas, A. (2017). Financial distress prediction in an international context: A review and empirical analysis of Altman's Z‐score model. Journal of International Financial Management & Accounting, 28(2), 131-171.
Binesh, F., E-Vahdati, S. & Ozdemir, O. (2025). ESG performance and financial distress during COVID-19: the moderating effects of innovation and capital intensity. Asia-Pacific Journal of Business Administration, 17(1), 212-238.
Charalambakis, E.C. & Garrett, I. (2019). On corporate financial distress prediction: What can we learn from private firms in a developing economy? Evidence from Greece. Review of Quantitative Finance and Accounting, 52(2), 467-491.
Charitou, A., Neophytou, E. & Charalambous, C. (2004). Predicting corporate failure: empirical evidence for the UK. European Accounting Review, 13(3), 465-497.
Ding, S., Cui, T., Bellotti, A.G., Abedin, M.Z. & Lucey, B. (2023). The role of feature importance in predicting corporate financial distress in pre and post COVID periods: Evidence from China. International Review of Financial Analysis, 90, 102851.
Đỗ Thị Vân Trang, Phan Thùy Dương & Đinh Hồng Linh (2022). Dòng tiền và kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam: Tiếp cận theo phương pháp Bayes. Tạp chí Kinh tế & Phát triển, 295, 32-39.
Hair, J.F., Jr., Black, W.C., Babin, B.J. & Anderson, R.E. (2019). Multivariate data analysis, 8th edition. Cengage.
Magerakis, E. (2020). Corporate cash holdings and financial crisis: evidence from the emerging market of Greece. International Journal of Managerial and Financial Accounting, 12(2), 186-215.
Martínez, R.M., Campillo, P.J. & Ibáñez, C.P. (2025). Ethical transparency in business failure prediction: uncovering the black box of xgboost algorithm. Spanish Journal of Finance and Accounting/Revista Española de Financiación y Contabilidad, 54(2), 135-165.
Meckling, W.H. & Jensen, M.C. (1976). Theory of the Firm. Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure, 3(4), 305-360.
Modigliani, F. & Miller, M.H. (1963). Corporate income taxes and the cost of capital: a correction. The American Economic Review, 53(3), 433-443.
Myers, S.C. & Majluf, N.S. (1984). Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have. Journal of Financial Economics, 13(2), 187-221.
Phan, T.D., Hoang, T.T. & Tran, N.M. (2022). Cash flow and financial distress of private listed enterprises on the Vietnam stock market: A quantile regression approach. Cogent Business & Management, 9(1), 2121237.
Ohlson, J.A. (1980). Financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy. Journal of accounting research, 18, 109-131.
Spence, M. (1974). Competitive and optimal responses to signals: An analysis of efficiency and distribution. Journal of Economic Theory, 7(3), 296-332.
Umar, U.H., Al-Faryan, M.A.S. & Osemy, A.Z.Z. (2025). Relationship between free cash flow and corporate financial distress: evidence from listed halal food and beverage companies in Malaysia. Journal of Islamic Accounting and Business Research. DOI:10.1108/JIABR-01-2024-0001
Vu, N.T., Nguyen, N.H., Tran, T., Le, B.T. & Vo, D.H. (2023). A LASSO-based model for financial distress of the Vietnamese listed firms: Does the covid-19 pandemic matter?. Cogent Economics & Finance, 11(1), 2210361.
Wang, C.W., Lee, C.C. & Wu, L.T. (2023). The relationship between cash flow uncertainty and extreme risk: International evidence. Pacific-Basin Finance Journal, 77, 101927.
Yang, H., Li, E., Cai, Y.F., Li, J. & Yuan, G.X. (2021). The extraction of early warning features for predicting financial distress based on XGBoost model and shap framework. International Journal of Financial Engineering, 8(03), 2141004.
