Tập đoàn bất động sản Evergrande xin phá sản tại Mỹ

0:00 / 0:00
0:00
(Ngày Nay) - Evergrande - nhà phát triển bất động sản mắc nợ nhiều nhất thế giới và nguồn cơn cho cuộc khủng hoảng bất động sản ở Trung Quốc, hôm thứ Năm đã nộp đơn xin bảo vệ khỏi các chủ nợ tại tòa án quận Mahattan (New York, Mỹ).
Tập đoàn bất động sản Evergrande xin phá sản tại Mỹ

Công ty đã tìm kiếm sự bảo vệ theo Chương 15 của bộ luật phá sản Mỹ, trong đó quy định sẽ bảo vệ các công ty không thuộc Mỹ đang tiến hành tái cấu trúc khỏi các chủ nợ muốn kiện họ hoặc cầm cố tài sản ở Mỹ.

Hồ sơ của Evergrande được đưa ra trong bối cảnh ngày càng có nhiều lo ngại rằng cuộc khủng hoảng trong lĩnh vực bất động sản của Trung Quốc có thể lây lan sang các lĩnh vực khác của nền kinh tế.

Kể từ khi cuộc khủng hoảng nợ của ngành bất động sản xảy ra vào giữa năm 2021, các công ty chiếm 40% doanh số bán nhà ở Trung Quốc đã vỡ nợ.

Tình hình của Country Garden, nhà phát triển bất động sản tư nhân lớn nhất Trung Quốc, cũng khiến các nhà đầu tư lo lắng sau khi công ty bỏ lỡ một số khoản thanh toán lãi trong tháng này.

Evergrande gần đây đã phải ôm khoản nợ 330 tỷ USD. Vụ vỡ nợ vào cuối năm 2021 đã gây ra một loạt vụ vỡ nợ ở các công ty xây dựng khác, dẫn đến hàng nghìn ngôi nhà chưa hoàn thành trên khắp Trung Quốc.

Trong một hồ sơ gửi lên tòa án phá sản Manhattan, Evergrande cho biết họ đang tìm kiếm sự công nhận của các cuộc đàm phán tái cấu trúc đang được tiến hành ở Hồng Kông, Quần đảo Cayman và Quần đảo Virgin thuộc Anh.

Evergrande cho biết các chủ nợ có thể bỏ phiếu trong tháng này về việc tái cấu trúc, với khả năng được tòa án Hồng Kông và Quần đảo Virgin thuộc Anh chấp thuận vào tuần đầu tiên của tháng 9.

Tháng trước, Evergrande đã công bố khoản lỗ tổng cộng 81 tỷ USD cho năm 2021 và 2022, khiến các nhà đầu tư lo lắng về khả năng tồn tại của kế hoạch tái cơ cấu nợ mà công ty đề xuất hồi tháng 3.

Hôm thứ Hai, công ty xe điện Evergrande New Energy Vehicle Group đã công bố đề xuất tái cấu trúc của riêng mình.

Kế hoạch đó kêu gọi hoán đổi khoản nợ lấy vốn chủ sở hữu trị giá 2,7 tỷ USD và bán cổ phần gần 500 triệu đô la sẽ mang lại cho nhà sản xuất ô tô NWTN có trụ sở tại Dubai 27,5% cổ phần. Khoản lỗ trong hai năm 2021 và 2022 của Evergrande NEV là gần 10 tỷ USD.

Giao dịch cổ phiếu Evergrande đã bị đình chỉ tại Trung Quốc vào tháng 3 năm 2022.

Theo Reuters
Khi nguồn lực xã hội cùng tham gia gìn giữ di sản quốc gia
Khi nguồn lực xã hội cùng tham gia gìn giữ di sản quốc gia
(Ngày Nay) - Bảo vật quốc gia thường được hình dung là các hiện vật quý hiếm được lưu giữ trong những bảo tàng lớn, bảo quản nghiêm ngặt và ít khi xuất hiện trước công chúng. Tuy nhiên, câu chuyện vừa diễn ra tại TP Hồ Chí Minh cho thấy một xu hướng đang ngày càng rõ nét: Nhiều di sản đặc biệt của quốc gia không chỉ được bảo tồn trong các thiết chế công lập, mà được gìn giữ, phát huy từ chính nguồn lực xã hội.
Mỹ có thể kết thúc xung đột Trung Đông bằng "đòn quyết định" vào kho uranium bí ẩn của Iran?
Mỹ có thể kết thúc xung đột Trung Đông bằng "đòn quyết định" vào kho uranium bí ẩn của Iran?
(Ngày Nay) - Một câu hỏi lớn được đặt ra: liệu Washington có thể kết thúc cuộc chiến bằng cách kiểm soát lượng uranium làm giàu gần cấp độ vũ khí - loại có hàm lượng U-235 rất cao, chỉ còn một bước ngắn nữa là đạt mức có thể dùng để chế tạo bom hạt nhân - mà Iran đang nắm giữ.
Sáng 15/3, hơn 6 triệu cử tri của Thủ đô Hà Nội hoà cùng hơn 78,9 triệu cử tri trên cả nước tiến hành bỏ phiếu bầu cử đại biểu Quốc hội khóa XVI và đại biểu HĐND các cấp nhiệm kỳ 2026-2031.
Tinh thần, trách nhiệm cao của cử tri Thủ đô
(Ngày Nay) - Theo báo cáo nhanh của Ủy ban Bầu cử thành phố Hà Nội, tính đến 19 giờ cùng ngày, tỷ lệ cử tri đi bỏ phiếu trên toàn thành phố đạt 99,46%, thể hiện tinh thần trách nhiệm và ý thức chính trị cao.
Nga phát triển AI phát hiện bão và lốc xoáy chỉ trong nửa giờ
Nga phát triển AI phát hiện bão và lốc xoáy chỉ trong nửa giờ
(Ngày Nay) - Các nhà khoa học Nga đã huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện các cơn bão và lốc xoáy chỉ trong vòng 15-30 phút sau khi hình thành, mở ra khả năng cảnh báo sớm và dự báo chính xác hơn. Với bước phát triển này, việc xử lý dữ liệu thủ công để phát hiện những hiện tượng này trước đây có thể mất hàng tháng, trong khi AI có thể hoàn thành trong vài phút.