Luận án Nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam dựa vào dòng tiền

này phù hợp với ý nghĩa của lý thuyết phân tích tài chính doanh nghiệp về mối quan hệ giữa các dòng tiền, phân tích kết hợp 3 dòng tiền sẽ cho thấy tính hiệu quả cũng như tính hợp lý của cơ cấu thu và chi tiền, của sử dụng tiền và nguồn tiền. Cụ thể theo kết quả ước lượng tại mục 4.2.4 như sau: Quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh với dòng tiền hoạt động tài trợ có ý nghĩa thống kê 1%, cho thấy mối quan hệ này ảnh hưởng đáng kể đến 130 tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam, ủng hộ giả thuyết nghiên cứu H2c và phù hợp ý nghĩa và mối quan hệ giữa các dòng tiền theo Ngô Kim Phượng & cộng sự (2021), CFA Institute (2020). Theo đó kết quả này khẳng định rằng doanh nghiệp ít có khả năng xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính nếu doanh nghiệp đảm bảo được khả năng tạo tiền từ hoạt động kinh doanh, cho thấy ý nghĩa tích cực của tiền thặng dư từ sản xuất kinh doanh, đó là nguồn tiền đảm bảo tốt cho khả năng thanh toán các khoản nợ vay cũng như chia lãi cho chủ sở hữu khi doanh nghiệp có nhu cầu huy động nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài thể hiện bởi xu hướng gia tăng dòng tiền hoạt động tài trợ; hay doanh nghiệp có thể có sức khỏe tài chính tương đối không đảm bảo được sự lành mạnh xuất phát từ khả năng không kiểm soát chất lượng hoạt động đầu tư và phải thu hẹp đầu tư và càng trầm trọng hơn khi có sự kèm theo đó là áp lực gia tăng từ các khoản nợ vay thuộc dòng tiền hoạt động tài trợ. Quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh với dòng tiền hoạt động đầu tư ảnh hưởng đáng kể đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp cũng được khẳng định tại mục 4.2.4, ủng hộ giả thuyết nghiên cứu H2a và phù hợp ý nghĩa và mối quan hệ giữa các dòng tiền theo Ngô Kim Phượng & cộng sự (2021), CFA Institute (2020). Kết quả này hàm ý rằng doanh nghiệp ít có khả năng xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính nếu doanh nghiệp đảm bảo được khả năng tạo tiền từ hoạt động kinh doanh kết hợp kiểm soát chặt chẽ xu hướng hoạt động đầu tư để trách rơi vào tăng tưởng nóng; hay xu hướng mở rộng đầu tư là nền tảng tạo thu nhập kỳ vọng tăng thêm kết hợp thặng dư và gia tăng dòng tiền hoạt động kinh doanh sẽ giải thích rằng doanh nghiệp có thể giảm thiểu được tình trạng kiệt quệ tài chính; tuy nhiên kết quả hồi quy biến tương tác giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh với dòng tiền hoạt động đầu tư chưa đạt được mức ý nghĩa thống kê. Kết quả nghiên cứu tại mục 4.2.4 không ủng hộ giả thuyết nghiên cứu H2b về quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động đầu tư với dòng tiền hoạt động tài trợ ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam. Kết quả này có thể giải thích rằng các doanh nghiệp có khuynh hướng hoạch định đầu tư dài hạn vào tài sản cố định trên cơ sở ưu tiên nguồn vốn đáp 131 ứng hình thành từ lợi nhuận giữ lại, dẫn đến mối quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động đầu tư và tài trợ không rõ ràng khi giải thích cho kiệt quệ tài chính. 4.3.3. Các yếu tố khác ảnh hưởng đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Biến kiểm soát AGE đại diện cho tuổi doanh nghiệp ảnh hưởng cùng chiều đến tình trạng kiệt quệ tài chính đối với trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam, tương tự kết quả được tìm thấy bởi Aderin & Amede (2022). Mối quan hệ ảnh hưởng cùng chiều đến tình trạng kiệt quệ tài chính được lý giải rằng một doanh nghiệp có thâm niên hoạt động càng lâu sẽ có khuynh hướng dễ dàng chấp nhận rủi ro hơn dựa trên sự tích lũy nhiều kinh nghiệm hơn trong quản trị tài chính, theo đó tình trạng kiệt quệ tài chính có xu hướng cao hơn so với các doanh nghiệp với thời gian hoạt động ngắn hơn. Biến kiểm soát LEV thể hiện mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính ảnh hưởng cùng chiều cho tình trạng kiệt quệ tài chính đối với trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, thống nhất với kết luận của Giarto & Fachrurrozie (2020), Abdioğlu (2019), Lee & Manual (2019), Dance & Mad (2019), Murhadi & cộng sự (2018), Phạm Thị Hồng Vân (2018), Moghaddam & Filsaraei (2016), Lakshan & Wijekoon (2013), Roslan & cộng sự (2022). Kết quả nghiên cứu này ủng hộ lý thuyết đánh đổi trong cơ cấu vốn với giải thích rằng doanh nghiệp càng gia tăng mức độ sử dụng nợ sẽ càng gia tăng rủi ro tài chính nói chung và rủi ro kiệt quệ tài chính nói riêng. Biến kiểm soát SIZE thể hiện quy mô doanh nghiệp ảnh hưởng cùng chiều cho tình trạng kiệt quệ tài chính đối với trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, thống nhất với bằng chứng thực nghiệm được khẳng định bởi Dirman (2020), Oktasari (2020), Pouraghajan & cộng sự (2014). Kết quả này ủng hộ lý thuyết bất lợi kinh tế vì quy mô (Diseconomies of scale) với lý giải rằng sự mở rộng quy mô doanh nghiệp dẫn đến sự gia tăng chi phí trong dài hạn và gia tăng khả năng xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính, hay doanh nghiệp có thể có tình trạng kiệt quệ tài chính cao hơn cùng với gia tăng quy mô theo giả định doanh nghiệp “quá lớn để đỗ vỡ” – “too- 132 big-to-fail” (Roe, 2014; Larsen & cộng sự, 2018), các doanh nghiệp không kiểm soát tốt rủi ro khi mở rộng quy mô dẫn đến tăng trưởng quá nhanh, tăng trưởng nóng và gây ra tình trạng thiếu hụt tiền do phải chi nhiều tiền cho dự trữ tồn kho hay gia tăng bán chịu, dẫn đến gia tăng khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính. ------------------------------------------------------------ 133 TÓM TẮT CHƯƠNG 4 Chương 4 đã thực hiện và trả lời câu hỏi nghiên cứu thứ nhất và thứ hai, theo đó việc đo lường kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam sẽ có kết quả khác biệt đáng kể giữa các mô hình S-Score, X-Score, Z-Taffler, H-Score, G-Score, Z-Score và O-Score; trong đó mô hình S- Score được xác định là phù hợp nhất để sử dụng. Theo đó đề tài sử dụng mô hình S-Score đo lường biến phụ thuộc các 3 mô hình nghiên cứu trong phần tiếp theo gắn với câu hỏi nghiên cứu thứ ba, thứ tư và thứ năm. Phần 2 của chương 4 đã trình bày kết quả phân tích thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu theo các tiêu chí giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn và số quan sát. Sử dụng phân tích tương quan và chỉ ra tương quan từng dòng tiền đảm bảo ý nghĩa thống kê với kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, ngoài ra phân tích ma trận tương quan kết hợp VIF cũng khẳng định hiện tượng đa cộng tuyến không nghiêm trọng khi ước lượng kết quả hồi quy. Sau khi thực hiện phân tích hồi quy theo các phương pháp cơ bản là POLS, FEM và REM cho dữ liệu bảng cân bằng, kết quả kiểm định đưa ra sự lựa chọn kết quả hồi quy của mô hình theo FEM được chấp nhận; mô hình không có hiện tượng tự tương quan và đa cộng tuyến nghiêm trọng, tuy nhiên mô hình lại bị hiện tượng phương sai sai số thay đổi dẫn đến kết quả hồi quy cuối cùng được xác định theo GLS. Kết quả ước lượng theo GLS cho khẳng định tổng dòng tiền ròng càng cao sẽ góp phần tạo nên sự lành mạnh hơn về tài chính, hay nói cách khác kiệt quệ tài chính sẽ giảm, và ngược lại. Bên cạnh đó, kết quả ước lượng đã chỉ ra rằng dòng tiền hoạt động kinh doanh và tài trợ ảnh hưởng đáng kể đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam, trong khi đó dòng tiền hoạt động đầu tư không đảm bảo ý nghĩa thống kê. Song song đó là kết quả hồi quy cũng khẳng định mối quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động 134 kinh doanh với dòng tiền hoạt động tài trợ, quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động đầu tư với dòng tiền hoạt động kinh doanh đều có ý nghĩa thống kê 1% khi xem xét ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam; trong khi đó quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động tài trợ với dòng tiền hoạt động đầu tư không đảm bảo ý nghĩa thống kê khi ảnh hưởng đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam. Ngoài ra, dòng tiền hoạt động kinh doanh tồn tại trong mối quan hệ bổ sung với đòn bẩy tài chính, qua đó khẳng định rằng thặng dư từ dòng tiền hoạt động kinh doanh sẽ điều tiết xoa dịu tác động cùng chiều của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính, ngược lại sự thâm hụt dòng tiền hoạt động kinh doanh sẽ làm tác động cùng chiều của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính trở nên mạnh hơn. 135 Chương 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý, KHUYẾN NGHỊ Chương 5 sẽ đúc kết lựa chọn mô hình đo lường kiệt quệ tài chính, mối quan hệ ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính, sự tham gia cấu thành của dòng tiền khi nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, qua đó trả lời các câu hỏi nghiên cứu và xác định kết quả thực hiện mục tiêu nghiên cứu đã đề ra. Theo đó, chương này sẽ đưa ra các gợi ý và khuyến nghị cho nhà quản trị tài chính doanh nghiệp và chủ thể khác liên quan đến khả năng nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp dựa vào dòng tiền, cũng như gợi ý, khuyến nghị hướng quản trị dòng tiền gắn với mục tiêu giảm thiểu nguy cơ kiệt quệ tài chính. Ngoài ra, chương 5 cũng sẽ trình bày những hạn chế của đề tài nghiên cứu về nhận diện kiệt quệ tài chính dựa vào dòng tiền, đồng thời đưa ra gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo trong tương lai. 5.1. KẾT LUẬN Đề tài nghiên cứu những khía cạnh ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính, qua đó để xuất mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham gia cấu thành của dòng tiền cho trường hợp các doanh nghiệp Việt Nam, mẫu nghiên cứu bao gồm 505 doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam trong thời gian 6 năm từ năm 2015 đến năm 2020 theo phương pháp chọn mẫu có mục đích. Với phương pháp nghiên cứu định lượng, đề tài đã xác định được cụ thể như sau: Thứ nhất, mô hình đo lường kiệt quệ tài chính cho trường hợp thực nghiệm là các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam Đề tài khẳng định rằng: (i) Tồn tại sự khác biệt đáng kể về kết quả đo lường kiệt quệ tài chính theo các mô hình khác nhau, chẳng hạn như 7 mô hình được tiếp cận theo đề tài này là S-Score, X-Score, Z-Taffler, H-Score, G-Score, Z-Score và O-Score; và (ii) S-Score là mô hình phù hợp nhất để áp dụng đo lường kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp. 136 Thứ hai, ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam - Tổng dòng tiền ròng ảnh hưởng đáng kể đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, theo đó tổng dòng tiền ròng thặng dư góp phần giảm tình trạng kiệt quệ tài chính, và ngược lại. - Từng dòng tiền ảnh hưởng cho tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, theo đó dòng tiền hoạt động kinh doanh ảnh hưởng ngược chiều, và dòng tiền hoạt động tài trợ ảnh hưởng cùng chiều, trong khi đó, dòng tiền hoạt động đầu tư không đảm bảo ý nghĩa thống kê. - Mối quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh với dòng tiền hoạt động tài trợ, quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động đầu tư với dòng tiền hoạt động kinh doanh đều ảnh hưởng đáng kể đến tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp; trong khi đó quan hệ bổ sung giữa dòng tiền hoạt động tài trợ với dòng tiền hoạt động đầu tư không đảm bảo ý nghĩa thống kê. - Dòng tiền hoạt động kinh doanh thể hiện khả năng tạo tiền của doanh nghiệp đóng vai trò điều tiết giảm tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính của doanh nghiệp, hay ngược lại quyết định sử dụng đòn bẩy tài chính trong điều kiện không đảm bảo khả năng tạo tiền sẽ bổ sung làm cho kiệt quệ tài chính có thể trở nên trầm trọng hơn. Với những kết quả được tìm thấy về các khía cạnh ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính đã đúc kết ở trên, đề tài luận án khẳng định rằng dòng tiền là một trong những thành phần quan trọng cần được xem xét trong các mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết nói riêng và doanh nghiệp nói chung tại Việt Nam. 5.2. GỢI Ý, KHUYẾN NGHỊ 5.2.1. Lựa chọn sử dụng mô hình đo lường kiệt quệ tài chính Kiệt quệ tài chính là một vấn đề tài chính quan trọng có nguồn gốc từ quyết định sử dụng nợ, đòi hỏi người quản lý tài chính và các chủ thể hữu quan lựa chọn mô hình đo lường phù hợp. Theo đúc kết về lựa chọn mô hình đo lường kiệt quệ tài chính, để gia tăng tình trạng lành mạnh tài chính hay giảm thiểu nguy cơ kiệt 137 quệ tài chính, các công ty cần tập trung phân bổ vốn cho hoạt động kinh doanh với những chiến lược cụ thể và gắn kết từng thành phần cấu thành vốn lưu động, bao gồm quản trị tồn kho, các khoản phải thu và các khoản phải trả. Bên cạnh đó, công ty cần chú trong các biện pháp gia tăng doanh thu và tiết kiệm chi phí để cải thiện hơn nữa về kết quả kinh doanh, kết hợp đẩy nhanh tốc độ luân chuyển vốn để gia tăng cơ hội sinh lời của vốn. Mặc dù mô hình S-Score được xác định là phù hợp nhất, nhưng tỷ lệ tổng hợp các dạng sai lầm vẫn còn cao (13,76%), vì vậy, để sự lựa chọn vững chắc và tăng thêm mức độ phù hợp, các nghiên cứu tiếp theo có thể chia nhỏ phạm vi không gian nghiên cứu theo ngành của từng nhóm công ty. Đề tài luận án chỉ đánh giá khả năng áp dụng mô hình với những thành phần không đổi so với phiên bản gốc nên có thể chưa bao quát các khía cạnh tài chính theo đặc thù công ty, vì vậy các nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng tiếp cận theo hướng phân tích hiệu chỉnh hoặc bổ sung thành phần của các mô hình, chẳng hạn vấn đề về dòng tiền cho các mô hình S-Score, X-Score, Z-Taffler, G-Score, Z-Score. 5.2.2. Dòng tiền và kiệt quệ tài chính 5.2.2.1. Nhận diện kiệt quệ tài chính có sự tham gia cấu thành của dòng tiền Dựa vào kết quả nghiên cứu của luận án kết hợp với nhiều bằng chứng thực nghiệm khác nhau về mô hình nhận diện kiệt quệ tài chính, tác giả cho rằng, để nhận diện đáng tin cậy về tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam, không chỉ kế thừa các mô hình sẵn có như S-Score, X-Score, Z-Taffler, G- Score, Z-Score, hay các mô hình khác, mà cần phải điều chỉnh để phù hợp với từng trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính tại Việt Nam. Theo đó, đề tài luận án đề xuất bổ sung dòng tiền khi thực hiện nhận diện cũng như dự báo kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp. Cụ thể hơn, nhận diện kiệt quệ tài chính dựa vào dòng tiền cần quan tâm đến dòng tiền hoạt động kinh doanh, dòng tiền hoạt động tài trợ, sự tương tác giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh với dòng tiền hoạt động tài trợ, sự tương tác giữa dòng tiền hoạt động đầu tư với dòng tiền hoạt động kinh doanh, mô hình tổng hợp 3 dòng tiền để hình thành tổng dòng tiền ròng, và mối 138 quan hệ giữa mức độ sử dụng đòn bẩy tài chính với khả năng tạo tiền thể hiện qua dòng tiền hoạt động kinh doanh. 5.2.2.2. Giảm thiểu kiệt quệ tài chính dựa vào quản trị dòng tiền Nghiên cứu thực nghiệm cho trường hợp các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, kết quả nghiên cứu gợi ý, khuyến nghị như sau: Thứ nhất, Các doanh nghiệp cần quan tâm đến sự cân đối kết hợp của các dòng tiền để tổng dòng tiền ròng có thể thặng dư và từ đó tăng số dư tiền tích lũy, qua đó sẽ góp phần giảm thiểu tình trạng kiệt quệ tài chính. Đặc biệt, sự hình thành của tổng dòng tiền ròng thặng dư bởi dòng tiền hoạt động kinh doanh, nhờ thặng dư từ dòng tiền hoạt động kinh doanh mà các doanh nghiệp sẽ đảm bảo khả năng trang trải cho dòng tiền chi ra cho hoạt động tài trợ thì doanh nghiệp sẽ có tình hình tài chính lành mạnh và giảm thiểu tình trạng kiệt quệ tài chính; hay doanh nghiệp cần phải giải quyết hài hòa quan hệ cân đối giữa xu hướng mở rộng đầu tư với huy động nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài đáp ứng nhu cầu mở rộng đầu tư, điều này sẽ có thể giúp doanh nghiệp giảm được tình trạng kiệt quệ tài chính. Kết quả nghiên cứu khẳng định mối quan hệ tương tác giữa các dòng tiền có thể giải thích cho tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, kết quả này hàm ý rằng các doanh nghiệp cần quan tâm và chủ động lập kế hoạch từng dòng tiền, sau đó phân tích mô phỏng mối quan hệ giữa các dòng tiền để nhận diện sự kết hợp hợp lý giữa các dòng tiền, có ý nghĩa tích cực đến sự lành mạnh tài chính của doanh nghiệp. Thứ hai, với dòng tiền hoạt động kinh doanh, doanh nghiệp cần tăng cường các biện pháp để đảm bảo có được thặng dư từ dòng tiền hoạt động kinh doanh thì tình trạng kiệt quệ tài chính sẽ giảm, sức khỏe tài chính của doanh nghiệp sẽ lành mạnh hơn. Kết quả nghiên cứu khẳng định rằng khả năng tạo tiền là vấn đề có ý nghĩa sống còn đối với sự tồn tại và phát triển bền vững của một doanh nghiệp, không tạo ra được tiền thì các doanh nghiệp dễ rơi vào tình trạng kiệt quệ tài chính, gia tăng mức độ phụ thuộc vào các nguồn tài trợ từ bên ngoài hoặc phải chấp nhận 139 thu hẹp hoạt động đầu tư. Để đảm bảo khả năng tạo tiền, các doanh nghiệp cần thường xuyên đánh giá chu kỳ vốn lưu động trong chu kỳ kinh doanh nhằm xác định biện pháp thích hợp cho mục tiêu gia tăng hiệu quả tiết kiệm vốn lưu động, qua đó gia tăng dòng tiền hoạt động kinh doanh và góp phần gia tăng khả năng chi trả các khoản nợ vay đến hạn trong kỳ. Với mục tiêu tiết kiệm vốn lưu động, các doanh nghiệp tìm cách có thể rút ngắn thời gian luân chuyển tồn kho, hoặc rút ngắn thời gian thu tiền bán hàng, hoặc gia tăng thời gian trả tiền mua hàng. - Doanh nghiệp có thể rút ngắn hạn thời gian luân chuyển tồn kho bằng cách điều chỉnh chính sách mua hàng và theo dõi chặt chẽ hàng mua đang đi đường, đổi mới công nghệ và tuyển dụng lao động với trình độ chuyên môn phù hợp để rút ngắn thời gian sản xuất sản phẩm, hoặc đẩy nhanh tiêu thụ sản phẩm sau khi hoàn tất sản xuất bằng cách tăng cường quảng cáo, giới thiệu sản phẩm đến khách hàng. Đối với sản phẩm, hàng hóa đang bị ứ đọng, nhà quản trị tài chính cần chủ động thanh lý, thậm chí chấp nhận thiệt hại vì giá bán thấp để đẩy nhanh quá trình luân chuyển đồng vốn. - Doanh nghiệp có thể rút ngắn thời gian thu tiền bán hàng bằng cách nâng cao chất lượng sản phẩm, áp dụng chiết khấu thanh toán hấp dẫn cho khách hàng, xây dựng bộ tiêu chuẩn bán chịu phù hợp với điều kiện cụ thể trong từng giai đoạn hoạt động của doanh nghiệp, và quản trị các khoản phải thu một cách chặt chẽ trên cơ sở theo dõi, nhắc nhở khách hàng để đảm bảo thu hồi đúng hạn hoặc chủ động nghiên cứu và tiếp cận nghiệp vụ bao thanh toán (factoring) để thu được tiền bán hàng cho dù chưa đến ngày đáo hạn. - Doanh nghiệp có thể kéo dài thời gian trả tiền mua hàng bằng cách đa dạng hóa nhà cung cấp để gia tăng cơ hội mua chịu hàng hóa, dịch vụ, hoặc tích cực đàm phán với nhà cung cấp, chú trọng bảo vệ uy tín và củng cố vị thế tín dụng thông qua chứng minh năng lực tài chính và thiện chí trả nợ. Dưới góc độ quản trị tài chính, các doanh nghiệp thường tập trung tìm kiếm biện pháp rút ngắn thời gian luân chuyển tồn kho để rút ngắn chu kỳ vốn lưu động thay vì rút ngắn thời gian thu tiền bán hàng có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hoạt động tiêu thụ sản phẩm bởi áp lực cạnh tranh từ bên ngoài, hoặc kéo dài thời gian 140 trả tiền mua hàng có thể mất đi khoản chiết khấu thanh toán được hưởng. Vì vậy, để có sự lựa chọn biện pháp thích hợp hướng đến mục tiêu tiết kiệm vốn lưu động, nhà quản trị tài chính cần tiến hành phân tích lợi ích và chi phí khi ra quyết định tồn kho, quyết định bán chịu và quyết định mua chịu. Thứ ba, với dòng tiền hoạt động đầu tư, kết quả chưa rõ ràng gợi ý rằng các doanh nghiệp không chỉ quan tâm đến xu hướng thay đổi quy mô đầu tư mà còn phải tích cực tìm kiếm biện pháp nhằm đảm bảo gia tăng hiệu quả đầu tư, theo đó để quyết định đầu tư hợp lý và đạt hiệu quả cao, đáp ứng kỳ vọng của quản trị tài chính, doanh nghiệp cần (i) xây dựng và tuân thủ đúng quy trình ra quyết định đầu tư, (ii) có chiến lược phân bổ vốn đầu tư hợp lý và kiểm soát chặt chẽ hoạt động đầu tư trái ngành, và (iii) có kế hoạch bảo hành, bảo dưỡng và đánh giá lại công suất khai thác theo định kỳ, ngoài ra trong một số trường hợp doanh nghiệp cần tiến hành rà soát lại cơ cấu tài sản hiện có nhằm kịp thời thanh lý những tài sản cố định dư thừa, kém luân chuyển, hoặc có thể thanh lý các khoản đầu tư tài chính hiện có với mức giá thị trường phù hợp Thứ tư, với dòng tiền hoạt động tài trợ, kết quả khẳng định gia tăng huy động thêm nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài là mối đe dọa cho sức khỏe tài chính, có thể làm gia tăng tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, vì vậy các doanh nghiệp cần thận trọng phân tích hiệu quả tài chính từ các nguồn tài trợ tăng thêm từ bên ngoài trước khi ra quyết định. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng doanh nghiệp gia tăng huy động nguồn tiền tài trợ từ bên ngoài sẽ là mối đe dọa cho sự lành mạnh tài chính của doanh nghiệp, gia tăng khả năng xảy ra tình trạng kiệt quệ tài chính; vì vậy các doanh nghiệp cần chú trọng khai thác nội lực, tăng cường tích lũy vốn từ kết quả hoạt động kinh doanh để có nguồn tài trợ bên trong. Xuất phát từ nhu cầu đầu tư tăng thêm với những kỳ vọng hợp lý về lợi ích, nếu doanh nghiệp phải gia tăng nguồn tài trợ bên ngoài thì doanh nghiệp cần phân tích kỹ lưỡng chi phí có thể phát sinh tăng thêm, qua đó cân đối hợp lý giữa lợi ích và chi phí; hay doanh nghiệp cần phải chủ động tìm hiểu và mở rộng lựa chọn kênh huy động các nguồn tài trợ bên ngoài khác nhau, chẳng hạn như hình thức vay nợ ngắn hạn thông qua phát hành thương 141 phiếu (commercial paper), thuê tài chính, phát hành trái phiếu thông thường hoặc trái phiếu chuyển đổi thay vì chỉ phụ thuộc vào hình thức vay nợ truyền thống từ ngân hàng thương mại. Ngoài ra, sự tương thích giữa cơ cấu nguồn vốn và cơ cấu tài sản là cơ sở rất quan trọng giúp doanh nghiệp giải quyết hợp lý đối với bài toán đánh đổi giữa lợi nhuận và rủi ro. Các doanh nghiệp cần chủ động điều chỉnh cơ cấu nguồn vốn dựa vào cơ cấu tài sản để không rơi vào tình trạng mất cân đối cơ cấu tài chính, rủi ro thanh toán cao, nhưng cũng không duy trì quá nhiều nguồn vốn dài hạn so với mức thực sự cần thiết của hoạt động chính để đảm bảo tiết kiệm chi phí sử dụng vốn và không xảy ra hiện tượng dư thừa vốn dẫn đến đầu tư trái ngành tràn lan, khó kiểm soát rủi ro và hiệu quả đầu tư thấp. Với quyết định gia tăng vay nợ, doanh nghiệp cần thực sự chủ động nhận diện và đánh giá rủi ro tài chính nói chung và rủi ro kiệt quệ tài chính nói riêng; sau đó thiết lập các biện pháp phòng ngừa rủi ro và thường xuyên theo dõi, giám sát để có những điều chỉnh kịp thời. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu còn gợi ý rằng doanh nghiệp cần chú ý đến sự bất lợi kinh tế vì quy mô, thực hiện chiến lược tăng trưởng quy mô trong giới hạn khả năng kiểm soát và tích cực tích lũy kinh nghiệm hoạt động cũng như quản trị rủi ro nhằm giả thiểu khả năng xảy ra kiệt quệ tài chính cho bản thân doanh nghiệp. 5.3. HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO CỦA ĐỀ TÀI 5.3.1. Hạn chế của đề tài Đề tài xác định nghiên cứu kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam dựa vào dòng tiền, tuy nhiên mẫu nghiên cứu chỉ giới hạn 505 doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam từ năm 2015 đến năm 2020, như vậy, đề tài chưa bao quát hết các doanh nghiệp Việt Nam nói chung; ngoài ra, thời gian nghiên cứu còn ngắn, chỉ trong giai đoạn 6 năm. Sự hạn chế này có thể là lý do dẫn đến kết quả kém ý nghĩa của dòng tiền hoạt động đầu tư, hoặc yếu tố này có thể tác động có độ trễ bởi tính chất của các khoản đầu tư dài hạn. 142 Mặc dù đề tài đã thêm tiếp cận bổ sung thêm một số yếu tố với vai trò biến kiểm soát nhưng vẫn chưa bao quát đa dạng các yếu tố đặc điểm doanh nghiệp và chưa xem xét liệu có thể có sự điều tiết bởi các yếu tố môi trường tài chính, môi trường thuế hay các vấn đề vĩ mô như tăng trưởng kinh tế, lạm phát, đối với việc quản trị dòng tiền trong mối quan hệ với mục tiêu kiểm soát tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp. 5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo Các nghiên cứu trong tương lai có thể thực hiện kéo dài thêm phạm vi thời gian và mở rộng thêm phạm vi không gian để tăng thêm tính đại diện cho mẫu nghiên cứu. Tuy nhiên, các nghiên cứu trong tương lai có thể được thực hiện phân chia các nhóm doanh nghiệp theo ngành, theo quy mô, hay theo cấu trúc sở hữu,....; hoặc phân chia giai đoạn gắn với sự thay đổi của các yếu tố môi trường kinh doanh, môi trường tài chính hay các yếu tố kinh tế vĩ mô. Ngoài 7 mô hình đo lường kiệt quệ tài chính đã sử dụng, các nghiên cứu trong tương lai có thể xem xét đến một số mô hình đo lường khác, hoặc các mô hình có điều chỉnh, chẳng hạn như Z-Score điều chỉnh theo phiên bản năm 1984, năm 1995, ------------------------------------------------------------------ 143 TÓM TẮT CHƯƠNG 5 Chương 5 đã rút ra kết luận về: (i) Sự khác biệt đáng kể giữa các mô hình đo lường kiệt quệ tài chính và mô hình S-Score là phù hợp nhất, (ii) các khía cạnh ảnh hưởng của dòng tiền đến kiệt quệ tài chính, từ đó khẳng định việc nhận diện kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam dựa vào dòng tiền, khẳng định không chỉ ảnh hưởng độc lập của từng dòng tiền mà còn mối quan hệ bổ sung giữa các dòng tiền và vai trò điều tiết của dòng tiền hoạt động kinh doanh đối với tác động của đòn bẩy tài chính đến kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp. Căn cứ kết quả nghiên cứu, chương 5 cũng đưa ra các gợi ý, khuyến nghị về việc nhận diện kiệt quệ tài chính có sự cấu thành của dòng tiền, và gợi ý cho các nhà quản trị tài chính để đảm bảo quản trị dòng tiền gắn với mục tiêu giảm thiểu cũng như kiểm soát được tình trạng kiệt quệ tài chính cho các doanh nghiệp khi có sử dụng đòn bẩy tài chính; hay các nhà đầu tư và chủ thể khác có thể căn cứ thông tin dòng tiền để nhận diện tình trạng kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp, qua đó có được thông tin ra quyết định hợp lý và đảm bảo mục tiêu đề ra. Cuối cùng, chương này đã khái quát các hạn chế của đề tài, từ đó đã đưa ra gợi cho hướng nghiên cứu tiếp theo liên quan đến phạm vi nghiên cứu theo thời gian và không gian, cách tiếp cận và xử lý vấn đề nghiên cứu và sự mở rộng về nội dung nghiên cứu. 144 TÀI LIỆU THAM KHẢO ---------------------- 1. Abdioğlu, N. (2019). The Impact of Firm Specific Characteristics on The Relation Between Financial Distress and Capital Structure Decisions, Journal of Business Research-Turk, 11 (2), 1057-1067. 2. Aderin, A., & Amede, O. (2022). Cash Flow Patterns and Financial Distress Prediction. The Journal of Accounting and Management, 12(1), 45-56. 3. Altman, E. I. (1968), Financial Ratios, Discriminant Analysis and The Prediction of Corporate Bankruptcy, The Journal of Finance, Vol 23, Issue 4, pp. 589-609. 4. Aminian, A., Mousazade, H. & Khoshkho, O. I. (2016), Investigate the Ability of Bankruptcy Prediction Models of Altman and Springate and Zmijewski and Grover in Tehran Stock Exchange, Mediterranean Journal of Social Sciences (MCSER Publishing, Rome-Italy), Vol. 7, No. 4, pp. 208-214. 5. Andriani, F. & Sihombing, P. (2021), Comparative Analysis of Bankruption Prediction Models in Property and Real Estate Sector Companies Listed on the IDX 2017-2019, European Journal of Business and Management Research, Vol 6, Issue 1, pp. 170-173. 6. Arnold, G. (2013), Corporate financial management (Fifth edition), Pearson Education Limited (England). 7. Atrill, P. & McLaney, E. (2004), Accounting and finance for non-specialists, 4th ed. placeEssex: FT Prentice Hall, page 124. 8. Bărbută-Misu, N. & Madaleno, M. (2020), Assessment of Bankruptcy Risk of Large Companies: European Countries Evolution Analysis, Journal of Risk and Financial Management, Vol. 13, No. 3, pp. 1-28. 9. Baumol, W. J. (1952). The transactions demand for cash: An inventory theoretic approach. The Quarterly journal of economics, 545-556. 10. Beck, N., & Katz, J. N. (1995). What to do (and not to do) with time-series cross-section data. American political science review, 89(3), 634-647. 145 11. Bhunia, A. & cộng sự (2011), Prediction of Financial Distress - A Case Study of Indian Companies, Asian Journal of Business Management, 3 (3), pp. 210- 218. 12. Bhunia, A. & Mukhuti, S. (2012), Financial risk measurement of small and medium-sized companies listed in Bombay Stock Exchange, International Journal of Advances in Management and Economics, 1 (3), 27-34. 13. Brealey, R. A., Myers, S. C., & Allen, F. (2008), Principles of Corporate Finance (Ninth edition), Mc Graw – Hill International Edition (Printed in Singapore). 14. Ceylan, I. E. (2021), The Impact of Firm-Specific and Macroeconomic Factors on Financial Distress Risk: A Case Study from Turkey, Universal Journal of Accounting and Finance, Vol 9, Issue 3, pp. 506-517 15. CFA Institute (2020), Financial Reporting and Analysis, CFA Program Curriculum  Level 1, Volume 3. 16. Dance, M. & Mad, S. I. (2019), Financial ratio analysis in predicting financial conditions distress in Indonesia Stock Exchange, Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 2 (86), 155-165. 17. Dickinson, V. (2011), Cash Flow Patterns as a Proxy for Firm Life Cycle, The Accounting Review, 86 (6), 1969-1994. 18. Dirman, A. (2020), Financial Distress: The Impacts of Profitability, Liquidity, Leverage, Firm Size, and Free Cash Flow, International Journal of Business, Economics and Law, 22 (1), 17-25. 19. Ditasari, R. A, Triyono & Sasongko, N. (2019), Comparison of Altman, Springate, Zmijewski and Grover Models in Predicting Financial Distress on Companies of Jakarta Islamic Index (JII) on 2013-2017, International Summit on Science Technology and Humanity, p-ISSN: 2477-3328, e-ISSN: 2615- 1588, pp. 490-504. 20. Dolejšová, M. (2015), Is it worth comparing different bankruptcy models?, Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, Vol. 63, No. 2, 525–531. 146 21. Dwiantari, R. A. & Artini, L. G. S. (2021), The Effect of Liquidity, Leverage, and Profitability on Financial Distress (Case Study of Property and Real Estate Companies on the IDX 2017-2019), American Journal of Humanities and Social Sciences Research, Vol 5, Issue 1, pp. 367-373. 22. Ehrhardt, M. C. & Brigham, E. F. (2011), Financial Management: Theory and Practice (13th Edition), South-Western Cengage Learning (USA). 23. Elviani, S., Simbolon, R., Riana, Z., Khairani, F., Dewi, S. P. & Fauzi (2020), The Accuracy of the Altman, Ohlson, Springate and Zmejewski Models in Bankruptcy Predicting Trade Sector Companies in Indonesia, Budapest International Research and Critics Institute-Journal (BIRCI-Journal), Volume 3, No 1, pp. 334-347. 24. Erik R.Larsen, Annvan Ackere và Sebastian Osorio (2018), Can electricity companies be too big to fail?, https://doi.org/10.1016/j.enpol.2018.05.010 hoặc https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301421518303021 [truy cập ngày 09/01/2021] 25. Fachrudin, K. A. (2020), The Relationship between Financial Distress and Financial Health Prediction Model: A Study in Public Manufacturing Companies Listed on Indonesia Stock Exchange (IDX), Indonesian Journal of Accounting and Finance, Vol. 22, No. 1, 18-27. 26. Fadrul & Ridawati (2020), Analysis of Method Used to Predict Financial Distress Potential in Pulp and Paper Companies of Indonesia, International Journal of Economics Development Research, Volume I (1), pp. 57-69. 27. Fauzi, S. E., Sudjono & Saluy, A. B. (2021), Comparative Analysis of Financial Sustainability Using the Altman Z-score, Springate, Zmijewski and Grover Models for Companies Listed at Indonesia Stock Exchange Sub-Sector Telecommunication Period 2014-2019, Journal of Economics and Business (The Asian Institute of Research), Vol. 4, No. 1, pp. 57-78. 28. Fawzi, N., Amrizah, K. & Zuraidah, MS (2015), Monitoring Distressed Companies through Cash Flow Analysis, Procedia Economics and Finance, 28, 136-144. 147 29. Finishtya, F. C. (2019), The role of cash flow of operational, profitability, and financial leverage in predicting financial distress on manufacturing company in Indonesia, Journal of Applied Management (JAM), 17 (1), 110-117. 30. Fredy, H. (2018), The prediction of bankruptcy in the pulp and paper industry company listed in Indonesia Stock Exchange on 2011-2016 period using Z- score Altman, Springate and Grover model, South-East Asia Journal of Contemporary Business, Economics and Law, Vol. 15, Issue 5, pp. 52-62. 31. Fridson, M. S, & Alvarez, F. (2022), Financial Statement Analysis Workbook – A Practitioner’s Guide, Wiley (Canada). 32. Giarto, R. V. D. & Fachrurrozie (2020), The Effect of Leverage, Sales Growth, Cash Flow on Financial Distress with Corporate Governance as a Moderating Variable, Accounting Analysis Journal, 9 (1), 15-21. 33. Greene, W. H. (2018). Econometric Analysis (8th Edition). Pearson (New York). 34. Gujarati, D. N. (2008). Basic Econometrics (5th Edition). McGraw-Hill Education. 35. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E. & Tatham, R. L. (2006). Multivirate Data Analysis. New Jersey: Pearson Education Inc. 36. Hertina, D., Kusmayadi, D. & Yulaeha (2020), Comparative analysis of the Altman, Springate, Grover and Zmijewski models as predicting financial distress, Palarch’s Journal of Archaeology of Egypt/Egyptology, Vol. 17, No. 5, pp. 552-561. 37. Hoàng Tùng (2011), Phân tích rủi ro tín dụng doanh nghiệp bằng mô hình Logistic, Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng, số 2 (43) năm 2011. 38. Horne, J. C. V. và Wachowicz, Jr, J. M. (2008), Fundamentals of Financial Management (13th edition). Prentice Hall. 39. Huang, J. C., Lin, H. C., & Huang, D. (2022). The Effect of Operating Cash Flow on the Likelihood and Duration of Survival for Marginally Distressed Firms in Taiwan. Sustainability, 14(24), 17024. 148 40. Iskandar, D. & Prihanto, H. (2019), Analysis of Financial Performance in Predicting Financial Distress in Mining Companies, Saudi Journal of Economics and Finance, 3 (12), 601-609. 41. Januri, Sari, E. N. & Diyanti, A. (2017), The Analysis of the Bankruptcy Potential Comparative by Altman Z-Score, Springate and Zmijewski Methods at Cement Companies Listed in Indonesia Stock Exchange, IOSR Journal of Business and Management, Volume 19, Issue 10. Ver. VI, pp 80-87. 42. Jooste, L. (2007), An evaluation of the usefulness of cash flow ratios to predict financial distress, Acta Commercii, 7 (1), 1-13. 43. Kanapickiene, R. & Marcinkevicius, R. (2014), Possibilities to apply classical bankruptcy prediction models in the construction sector in Lithuania, Economics and Management, Vol. 19, No. 4, pp. 317-332. 44. Karbhari, Y. & Sori, Z. M. (2004), Prediction of Corporate Financial Distress: Evidence from Malaysian Listed Firms during the Asian Financial Crisis, Social Science Electronic Publishing, 358-369. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=596607 45. Keynes, J. M. (1936), The general theory of employment, investment, and money, Harcourt Brace, London (UK). 46. Klammer, T. (2017), Statement of Cash Flows: Preparation, Presentation, and Use, Wiley (USA). 47. Kordestani, G. & cộng sự (2011), Ability of combinations of cash flow components to predict financial distress, Verslas: Teorija ir Praktika Business: Theory and practice, 12(3), 277–285. 48. Kordestani, G., Biglari, V., & Bakhtiari, M. (2011), Ability of combinations of cash flow components to predict financial distress, Business: Theory and practice, 12 (3), 277–285. 49. Kusnanto, E. (2023). Influence of Intellectual Capital and Institutional Ownership at Financial Distress with Cash Flow Operating as Intervening Variable. Journal of Information Systems and Management (JISMA), 2(1), 48- 64. 149 50. Lakshan, M. I. & Wijekoon, W. M. H. N. (2013), The Use of Financial Ratios in Predicting Corporate Failure in Sri Lanka, GSTF Journal on Business Review (GBR), 2 (4), 180-185. 51. Lê Cao Hoàng Anh & Nguyễn Thu Hằng (2012), Kiểm định mô hình chỉ số Z của Altman trong dự báo thất bại doanh nghiệp tại Việt Nam, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, 74 , 3-9. 52. Lee, D & Manual, V. S. (2019), A Study on Effect of Capital Structure on the Financial Distress of Non-Financial Companies Listed in Bursa Malaysia Stock Exchange (KLSE), International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 9 (6), 428–450. 53. Lee, T. A. (1986), Towards a Theory and Practice of Cash Flow Accounting, Garland Publishing, Inc. New York and London. 54. Lessambo, F. I. (2022), Financial Statements – Analysis, Reporting and Valuation, Palgrave Macmillan (USA). 55. Levin, A., C.F. Lin and C.S.J. Chu (2002). Unit root tests in panel data: asymptotic and finite-sample properties. Journal of Econometrics, 108, 1-24. 56. Loppies, L. S., Esomar, M. J. F. & Turukay, E. (2020), Bankcrutpcy prediction analysis using Altman Z-score, Grover model and Springate S-score (A study in retail companies listed in Indonesia Stock Exchange 2014-2018 period), Journal of Critical Reviews, Vol 7, Issue 12, pp. 2769-2776. 57. Low, SW., Nor, F. M. & Yatim, P. (2001), Predicting corporate financial distress using the logit model: The case of Malaysia, Asian Academy of Management Journal. 6 (1), 49-61. 58. Mahdi Salehi và Bizhan Abedini (2009), Financial Distress Prediction in Emerging Market: Empirical Evidences from Iran, Business Intelligence Journal - August, 2009 Vol. 2 No. 2 59. Mardaconsita & Soelton, M. (2019), Analysis of Accuracy Level of Altman Z- Score Model and Springate Model in Measuring the Potential of Financial Distress in Plantations Industries, International Journal of Economics and Financial Research, Vol. 5, Issue. 2, pp. 16-25. 150 60. Moghaddam, R. J. & Filsaraei, M. (2016), The Impact of Corporate Governance Characteristics on the of Financial Distress, International Finance and Banking, 3 (2), 162-176. 61. Mohammadi, S. (2016), Studying the Efficiency and the Power of Predicting Bankruptcy of Firms Listed on the Stock Exchange using Springate, Fulmer, and Zavgren Models, Mediterranean Journal of Social Sciences (MCSER Publishing, Rome-Italy), Vol. 7, No. 4, pp. 124-130. 62. Muien, H. M., Nordin, S. B., & Badru, B. O. (2022). The Impact of Financial and Macroeconomic Variables on Financial Distress: Evidence from Pakistani Market. Pakistan Journal of Humanities & Social Sciences Research, 05 (01), 129-147. 63. Mulyati, S. & Ilyasa, S. (2020), The Comparative Analysis of Altman Z-Score, Springate, Zmijewski, And Internal Growth Rate Model in Predicting the Financial Distress (Empirical Study on Mining Companies Listed on Indonesia Stock Exchange 2014-2017), KINERJA: Journal of Business and Economics, Volume 24, No. 1, pp. 82-95. 64. Myers, S. C. (1977), Determinants of corporate borrowing, Journal of Financial Economics, Vol 5, Issue 2, pp.147-175 65. Nagle, C. & O’Connor, J. (2010), Cash is King, Managing Cash Flow, https://www.crowleysdfk.ie/wp-content/uploads/2010/03/Managing-Cash- Flow-Edited-Presentation-for-Website.pdf [truy cập ngày 01/08/2020] 66. Ngô Kim Phượng và các cộng sự (2018), Phân tích tài chính doanh nghiệp (tái bản lần 4), NXB Kinh tế TP. HCM 67. Ngô Kim Phượng, Lê Hoàng Vinh, Lê Thị Thanh Hà & Lê Mạnh Hưng (2021), Phân tích tài chính doanh nghiệp (Tái bản lần 5), Nhà xuất bản Tài chính (Việt Nam). 68. Ningsih, S. & Permatasari, F. F. (2018), Analysis Method of Altman Z Score Modifications to Predict Financial Distress on The Company Go Public Sub Sector of The Automotive and Components, International Journal of Economics, Business and Accounting Research, Vol 2, Issue 3, pp. 36-44. 151 69. Noor, M. F. (2020), Predicting Solvency of Non-Banking Financial Institutions in Bangladesh by Using Springate & Fulmer Model, Journal of Management and Economic Studies, 2(1), 51-69. 70. Ohlson, J. A. (1980), Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy, Journal of Accounting Research, 18 (1), 109-131. 71. Oktasari, D. P. (2020), The Effect of Liquidity, Leverage and Firm Size of Financial Distress, East African Scholars Multidisciplinary Bulletin, 3 (9), 293-297. 72. Ong’era, J. B., Muturi, W., Oluoch, O. & Karanja, J. N. (2017), Leverage as Financial Antecedent to Financial Distress among Listed Companies at Nairobi Securities Exchange, Research Journal of Finance and Accounting, 8 (6), 95-104. 73. Pakdaman, H. (2018), Investigating the Ability of Altman and Springate and Zmijewski and Grover Bankruptcy Prediction Models in Tehran Stock Exchange, Revista Espacios, Vol. 39, No. 14, pp. 33-42. 74. Paramartha, P. A. & Wiagustini, N. L. P. (2021), Determination of Financial Distress in Manufacturing Companies on the Indonesia Stock Exchange, International Journal of Management Studies and Social Science Research, Vol 3, Issue 3, pp. 201-208. 75. Phạm Thị Hồng Vân (2018), Đo lường khả năng kiệt quệ tài chính tại các công ty cổ phần ngành công nghiệp ở Việt Nam, Tạp chí Kinh tế & Phát triển, 255, 32-41. 76. Phạm Thị Hồng Vân (2018), Đo lường khả năng kiệt quệ tài chính của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán, https://tapchitaichinh.vn/kinh- te-vi-mo/do-luong-kha-nang-kiet-que-tai-chinh-cua-cac-cong-ty-niem-yet- tren-thi-truong-chung-khoan-133913.html [Truy cập: Ngày 16/03/2021] 77. Pouraghajan, A. & cộng sự (2014), Investigating Impact of Combining Components of Cash Flow Statement on Financial Distress of Firms Accepted at Tehran Stock Exchange, Applied mathematics in Engineering, Management and Technology, 2 (6), pp. 84-92. 152 78. Pourali, M. R., Samadi, M. & Karkani, E. (2013), The study of relationship between capital intensity and financial leverage with degree of financial distress in companies listed in Tehran Stock Exchange, International Research Journal of Applied and Basic Sciences, 4 (12), 3830-3839. 79. Pranowo, K., Achsani, N. A., Manurung, A. H. & Nuryartono, N. (2010), Determinant of Corporate Financial Distress in an Emerging Market Economy: Empirical Evidence from the Indonesian Stock Exchange 2004- 2008, International Research Journal of Finance and Economics, Issue 52, pp. 81-90 80. Prasetiyani, E. & Sofyan, M. (2020), Bankruptcy Analysis Using Altman Z- Score Model and Springate Model in Retail Trading Company Listed in Indonesia Stock Exchange, Ilomata International Journal of Tax & Accounting, Vol. 1, No. 3, pp. 139-144. 81. Rahman, M., Sa, C. L., & Masud, M. A. K. (2021). Predicting firms’ financial distress: an empirical analysis using the F-score model. Journal of Risk and Financial Management, 14(5), 199. 82. Robot, S. (2013), The application of bankruptcy prediction analysis using Altman Z-score and Springate methods at PT. Gudang Garam Tbk, Jurnal EMBA, Vol.1 No.4, 630-636. 83. Roe, M. J. (2014), Structural corporate degradation due to too-big-to-fail finance, University of Pennsylvania Law Review, Vol. 162, 1419-1464. 84. Romadhina, A. P., Fitriani, M. N., & Andhitiyara, R. (2022). The effect of cash flow and currency exchange rate on financial distress. Jurnal Akuntansi Dan Perpajakan Jayakarta, 3(02), 146-167. 85. Roslan, N. H., Rus, R. Md, & Rozzani, N. (2022). Determinants of cash flows towards financial distress prediction among manufacturing companies in Malaysia. International Journal of Social Sciences and Management Review, 05 (01), 195-206. 153 86. Salehi, M. & Abedini, B. (2009), Financial Distress Prediction in Emerging Market: Empirical Evidences from Iran, Business Intelligence Journal, 2 (2), 398-409. 87. Sayari, N. & Mugan, F. N. C. S. (2013), Cash Flow Statement as an Evidence for Financial Distress, Universal Journal of Accounting and Finance, 1 (3), 95-103. 88. SBA – U.S. Small Business Administration (2016), Financial management for a small business, https://www.sba.gov/sites/default/files/articles/MSSB_Financial_Management _Slides.pptx [truy cập ngày 01/08/2019] 89. Sembiring, E. E. (2022). Effect of Corporate Governance Mechanism and Operating Cash Flow on Financial Distress. Jurnal Bisnis dan Akuntansi, 24(2), 205-214. 90. Shalih, R. A. & Kusumawati, F. (2019), Prediction of financial distress in manufacturing company: a comparative analysis of Springate model and Fulmer model, Journal of Auditing, Finance, and Forensic Accounting, Vol. 7, No. 2, 44 – 96. 91. Shamsudin, A. & Kamaluddin, A. (2015), Impeding bankruptcy: Examing cash flow pattern of distress and healthy firm, Proscedia Economic & Finance, 31, pp. 766-767 92. Sinarti & Sembiring, T. M. (2015), Bankruptcy Prediction Analysis of Manufacturing Companies Listed in Indonesia Stock Exchange, International Journal of Economics and Financial Issues, Vol. 5 (Special Issue), pp. 354- 359. 93. Soo-Wah Low và các cộng sự (2001), Predicting corporate financial distress using the logit model: The case of Malaysia, Asian Academy of Management Journal. 6(1): 49-61 (2001). 94. Springate, G. L., 1978. Predicting the Possibility of Failure in a Canadian Firm: A Discriminant Analysis. Diss. Simon Fraser University. Doctoral dissertation 154 95. Stephen H. Penman (2001), Financial Statement Analysis and Security Valuation, MC Graw Hill Edition, page 308 – 334. 96. Suresh, N., Ligori, T. A. A., Khan, S. A. & Thoudam, P. (2019), Predicting Financial Distress of Bhutan Telecom Limited, International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, Volume-8, Issue-8S3, pp 94-99. 97. Syamni, G., Majid, M. S. A. & Siregar, W. V. (2018), Bankruptcy Prediction Models and Stock Prices of the Coal Mining Industry in Indonesia, Journal of Economics, Vol. 17 (1), 57-68. 98. Tahu, G. P. (2019), Predicting financial distress of construction companies in Indonesia: a comparison of Altman Z-score and Springate methods, International Journal of Sustainability, Education, and Global Creative Economic, Vol. 2, No. 2, pp 7-12. 99. Talebnia, G., Karmozi, F. & Rahimi, S. (2016), Evaluating and comparing the ability to predict the bankruptcy prediction models of Zavgren and Springate in companies accepted in Tehran Stock Exchange, Marketing and Branding Research, Vol. 3, pp. 137-143. 100. Tan, E. & Wibisana, T. A. (2020), A comparative Analysis Altman (Z- Score) Revision and Springate (SScore) Model in Predicting Financial Distress in the Manufacturing Company - Indonesia Stock Exchange, Journal of Reseacrh in Business, Economics, and Education, Vol. 2, Issue 4, pp. 831-841. 101. Tanjung, P. R. S. (2020), Comparative analysis of Altman Z-score, Springate, Zmijewski and Ohlson models in predicting financial distress, EPRA International Journal of Multidisciplinary Research, Volume 6, Issue 3, pp. 126-137. 102. Tavor, T., Gonen, L. D., Weber, M., & Spiegel, U. (2018). The Modified Baumol Equation: Theory and Evidence. Rev. Eur. Stud., 10, 25. 103. Trần Thị Hải Lý, Nguyễn Thị Hồng Trân & Nguyễn Ngọc Mi (2014), Sự truyền tải thông điệp của dữ liệu phi cấu trúc trong dự báo kiệt quệ tài chính 155 của các doanh nghiệp Việt Nam, Tạp chí Phát triển và Hội nhập, 19 (29), 19- 27, 51. 104. Trịnh Thị Phan Lan (2013), Doanh nghiệp xây dựng – bất động sản: Rủi ro từ đòn bẩy tài chính, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội, Kinh tế và Kinh doanh, 29 (3), 68-74. 105. Turk, Z. & Kurklu, E. (2017), Financial failure estimate in BIST companies with Altman (Z-score) and Springate (S-score) models, Journal of Economics and Administrative Sciences, Vol. 1, Issue 1, pp. 1-14. 106. Viciwati (2020), Bankruptcy prediction analysis using the Zmijewski model (Xscore) and the Altman model (Z-score), Dinasti International Journal of Economics, Finance & Accounting, Volume 1, Issue 5, 794-806. 107. Victoria Dickinson (2011) Cash Flow Patterns as a Proxy for Firm Life Cycle, The Accounting Review: November 2011, Vol. 86, No. 6, pp. 1969- 1994. 108. Wesa, E. W. & Otinga, H. N. (2018), Determinants of Financial Distress among Listed Firms at The Nairobi Securities Exchange, Kenya, The Strategic Journal of Business and Change Management, Vol 5, Issue 4, pp. 1057-1073. 109. Yamane, T. (1967), Statistics, An Introductory Analysis, New York: Harper and Row Co. USA, 213, 25. 110. Yusuf Karbhari và Zulkarnain Muhamad Sori (2004), Prediction of Corporate Financial Distress: Evidence from Malaysian Listed Firms during the Asian Financial Crisis, SSRN Electronic Journal · September 2004, https://www.researchgate.net/publication/228237873. CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CÓ LIÊN QUAN CỦA NGHIÊN CỨU SINH ------------- 1. Nhận diện kiệt quệ tài chính dựa vào dòng tiền của các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh, Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, số 150. 2. Các vấn đề tài chính xuất phát từ dòng tiền hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam, Tạp chí Công Thương, số 7. 3. Ý nghĩa của dòng tiền đối với kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp niêm yết tại Việt Nam, Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, số 217. 4. Financial distress and interaction among cash flows of non-financial firms listed in Vietnam, International Conference on Business and Finance 2020 (UEH). 5. Kiệt quệ tài chính và dòng tiền của các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết tại Việt Nam, Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, số 226. 6. Mô hình nào phù hợp để đo lường kiệt quệ tài chính cho công ty phi tài chính niêm yết tại Việt Nam?, Tạp chí Quản lý và Kinh tế Quốc tế, số 144.