Nghiên cứu tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam (tt)

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

HOÀNG XUÂN DUẨN

NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA QUẢN TRỊ VỐN LƯU
ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC DOANH
NGHIỆP NGÀNH THÉP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG
CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KẾ TOÁN
Mã số: 60.34.03.01

Đà Nẵng - Năm 2018


Công trình được hoành thành tại
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ, ĐHĐN

Người hướng dẫn khoa học: GS.TS. Trương Bá Thanh

Phản biện 1: PGS.TS. Đoàn Ngọc Phi Anh
Phản biện 2: TS. Nguyễn Hữu Phú

Luận văn đã được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp
thạc sĩ Kế toán họp tại Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng
vào ngày 28 tháng 01năm 2018

Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Trung tâm Thông tin-Học liệu, Đại học Đà Nẵng
- Thư viện trường Đại học Kinh tế, ĐHĐN

1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Khi tìm hiểu và nhận thấy tầm quan trọng của ngành thép cũng
như với mục đích tìm kiếm các bằng chứng thực nghiệm về sự tác
động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời của các doanh
nghiệp ngành thép, tác giả đã chọn đề tài: “Nghiên cứu tác động của
quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp
ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam” làm
nội dung nghiên cứu cho luận văn thạc sỹ.
2. Mục tiêu nghiên cứu
3. Câu hỏi nghiên cứu
4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Tác động của quản trị vốn lưu động
đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết trên
thi trường chứng khoán Việt Nam
- Phạm vi nghiên cứu:
+ Phạm vi không gian: Các doanh nghiệp ngành thép niêm yết
trên sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và sàn giao dịch
chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE).
+ Phạm vi thời gian: Số liệu các chỉ tiêu nghiên cứu được lấy từ
báo cáo tài chính hàng năm đã được kiểm toán của các doanh nghiệp
ngành thép từ năm 2014 đến năm 2016.
5. Phƣơng pháp nghiên cứu
-

Phương pháp thu thập tài liệu, số liệu:
+ Đối với tài liệu nghiên cứu, tác giả tham khảo các bài báo

khoa học liên quan đến đề tài ở các tạp chí chuyên ngành trong ngoài
nước, các giáo trình và sách chuyên ngành nhằm tìm ra khoảng
trống nghiên cứu, so sánh kết quả nghiên cứu thực chứng của đề tài


2
với các nghiên cứu trước đây.
+ Đối với số liệu nghiên cứu, tác giả thu thập số liệu thứ cấp từ
các báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của các doanh nghiệp
thép niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam.
- Phương pháp xử lý, phân tích số liệu: Phương pháp hồi quy
dữ liệu bảng được sử dụng để ước lượng mô hình nghiên cứu với sự
hỗ trợ của phần mềm Stata13.
- Ngoài ra phương pháp nghiên cứu khác cũng được sử dụng
như phương pháp thống kê mô tả, phương pháp tổng hợp…
6. Kết cấu đề tài
Kết cấu luận văn bao gồm các phần như sau:
- Phần Mở đầu
- Chương 1: Cơ sở lý luận và thực tiễn về tác động của quản trị
vốn lưu động đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
- Chương 2: Thiết kế nghiên cứu
- Chương 3: Kết quả nghiên cứu và hàm ý đề xuất từ kết quả
nghiên cứu
- Phần kết luận
7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
Quản trị vốn lưu động mà cụ thể là quản trị tài sản ngắn hạn và
quản trị nợ ngắn hạn hiệu quả là một trong những nội dung quan
trọng trong thực tế quản trị tài chính của bất kỳ loại hình doanh
nghiệp nào. Xem xét tầm quan trọng của quản trị vốn lưu động,

nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới cũng như tại Việt Nam đã tập
trung vào nghiên cứu mối quan hệ giữa quản trị vốn lưu động và khả
năng sinh lời của các doanh nghiệp.


3
CHƢƠNG 1
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN VỀ TÁC ĐỘNG CỦA
QUẢN TRỊ VỐN LƢU ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI
CỦA DOANH NGHIỆP
1.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.1.1. Lý thuyết hiệu quả hoạt động của công ty
1.1.2. Khái niệm vốn lƣu động
Vốn lưu động là số tiền ứng trước về những tài sản lưu động hiện
có của doanh nghiệp (Van Horne và Wachowicz, 2005). Vốn lưu
động luôn chuyển hóa từ giai đoạn này sang giai đoạn khác. Do sự
chuyển hóa không ngừng nên vốn lưu động thường xuyên có các bộ
phận tồn tại cùng một lúc dưới các hình thái khác nhau trong lĩnh
vực sản xuất và lưu thông như vật tư dự trữ, nguyên nhiên vật liệu,
vật bao bì, công cụ, dụng cụ, sản phẩm dở dang, chi phí chờ phân bổ,
thành phẩm trong kho, vốn trong thanh toán, vốn bằng tiền.
1.1.3. Phân loại vốn lƣu động
a. Dựa theo vai trò vốn lưu động trong quá trình tái sản xuất
b. Dựa theo hình thái biểu hiện
c. Dựa theo nguồn hình thành
1.1.4. Quản trị vốn lƣu động
Quản trị vốn lưu động (WCM) là một phần của quản trị tài chính
của một doanh nghiệp. (WCM) tập trung chủ yếu vào các nguồn tài
chính ngắn hạn và quyết định đầu tư ngắn hạn của các doanh nghiệp
(Sharma và Kumar, 2011). (WCM) là rất quan trọng cho một doanh

nghiệp, đặc biệt là cho các doanh nghiệp sản xuất, thương mại và
phân phối, bởi vì trong các doanh nghiệp này (WCM) trực tiếp ảnh
hưởng đến lợi nhuận và tính thanh khoản.


4
Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về mối quan hệ
giữa quản trị vốn lưu động và khả năng sinh lời của doanh nghiệp
đều tập trung đưa ra đề xuất gia tăng quản trị đối với các yếu tố vốn
lưu động nhằm cải thiện khả năng sinh lời.
a. Quản trị tiền mặt
b. Quản trị hàng tồn kho
c. Quản trị khoản phải thu
d.Quản trị khoản phải trả.
1.2. TÁC ĐỘNG CỦA QUẢN TRỊ VỐN LƢU ĐỘNG ĐẾN KHẢ
NĂNG SINH LỜI CỦA DOANH NGHIỆP
1.2.1. Tác động của thời gian thu tiền đến khả năng sinh lời
Hầu hết các nghiên cứu trước như của: Deloof [2003], Binti
Mohamad và Saad [2010], Gul và cộng sự [2013]…đã chứng minh
rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ thu tiền bình quân và khả
năng sinh lời của doanh nghiệp. Nếu quản trị tốt khoản phải thu, rút
ngắn thời gian của kỳ thu tiền bình quân sẽ có tác động tích cực đến
khả năng sinh lời của các doanh nghiệp.
1.2.2. Tác động của thời gian tồn kho đến khả năng sinh lời
Kết quả một số các nghiên cứu trước như của: Deloof [2003],
Binti Mohamad và Saad [2010], Sharma và Kumar [2011], Gul và
cộng sự [2010]… đã chứng minh rằng có mối quan hệ ngược chiều
giữa thời gian tồn kho và khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Nếu
quản trị tốt hàng tồn kho, rút ngắn thời gian của kỳ chuyển đổi hàng
tồn kho sẽ có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các doanh

nghiệp.
1.2.3. Tác động của thời gian trả tiền đến khả năng sinh lời
Hầu hết các nghiên cứu trước đều đã cho thấy có mối quan hệ
giữa thời gian thanh toán nợ và khả năng sinh lời, nhưng giữa các


5
nghiên cứu lại có kết luận trái chiều về mối quan hệ này. Các nghiên
cứu của: Deloof [2003], Gul và cộng sự [2013], Makori.D.M và
A.Jagomo [2013]…cho thấy có mối quan hệ thuận chiều giữa kỳ
thanh toán bình quân và khả năng sinh lời của doanh nghiệp, còn các
nghiên cứu như của: Binti Mohamad và Saad [2010], Sharma và
Kumar [2011]…lại cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ thanh
toán bình quân và khả năng sinh lời.
1.2.4. Tác động của chu kỳ chuyển đổi tiền mặt đến khả
năng sinh lời
Kết quả một số các nghiên cứu trước như của: Padachi [2003],
Binti Mohamad và Saad [2010], Gul và cộng sự [2013], Makori.D.M
và A.Jagomo [2013]…đã cho thấy rằng việc quản trị tốt tiền mặt sẽ
có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp, tồn
tại mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ chuyển đổi tiền mặt và khả
năng sinh lời của doanh nghiệp.
1.2.5. Tổng hợp kết quả một số nghiên cứu thực nghiệm
trƣớc
Tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời của
công ty đã là chủ đề chính của rất nhiều nghiên cứu lý thuyết lẫn
thực nghiệm trong nhiều năm qua ở nhiều nước khác nhau trong đó
có Việt Nam.

6
Bảng 1.1: Tổng hợp kết quả một số các nghiên cứu trước
Biến số nghiên cứu
STT

Tác giả
ACP

ICP

APP

CCC

1

Deloof [2003]

-

-

+

N/A

2

Padachi [2006]

0

0

0

-

-

-

-

-

+

-

-

+

0

0

0

+

Binti Mohamad và Saad
3
[2010]
4

Sharma và Kumar [2011]
Gamze Vural và cộng sự

5
[2012]
6

Pouraghajan.A [2012]

N/A

N/A

N/A

0

7

Gul và cộng sự [2013]

-

-

+

-

0

+

+

-

Makori.D.M và A.Jagomo
8
[2013]
9

Nguyễn Thị Việt Thủy [2012]

-

-

+

-

10

Nguyễn Ngọc Hân [2012]

-

-

+

-

0

0

0

0

-

-

-

-

Vương Đức Hoàng Quân và
11

Dương Diễm Kiều [2015]
Từ Thị Kim Thoa và Nguyễn

12
Thị Uyên Uyên [2014]

(Ghi chú: Dấu “+”: mối quan hệ cùng chiều; dấu “-”: mối quan hệ
ngược chiều; “0”: Không có mối quan hệ; N/A: không nghiên cứu)


7
CHƢƠNG
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
2.2. GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Tổng quan các nghiên cứu trước chỉ ra rằng khả năng sinh lời của
công ty có mối quan hệ với chu kỳ chuyển đổi tiền mặt, kỳ thu tiền
bình quân, kỳ chuyển đổi hàng tồn kho, kỳ thanh toán bình quân.
Trên cơ sở lý thuyết kết hợp với kết quả thực nghiệm các nghiên cứu
trước đây, tác giả nêu ra 8 giả thuyết như sau:
H1: Có mối quan ngược chiều giữa kỳ thu tiền bình quân (ACP)
và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp.
H2: Có mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ chuyển đổi hàng tồn
kho (ICP) và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp.
H3: Có mối quan hệ thuận chiều giữa kỳ thanh toán bình quân
(APP) và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp.
H4: Có mối quan hệ ngược chiều giữa chu kỳ chuyển đổi tiền
mặt (CCC) và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp.
H5: Có mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ số nợ (DR) và tỷ suất
sinh lời của doanh nghiệp.

H6: Có mối quan hệ thuận chiều giữa tỷ trọng tài sản ngắn hạn
(CTR) và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp.
H7: Có mối quan hệ thuận chiều giữa hệ số khả năng thanh toán
nợ ngắn hạn (CRW) và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp.
H8: Có mối quan hệ thuận chiều giữa hệ số sức sinh lợi của vốn
lưu động (WCP) và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp.


8
2.3. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Từ các giả thuyết đã đưa ra, tác giả đưa ra mô hình nghiên cứu
cho đề tài như sau:
Mô hình nghiên cứu tổng quát:
KNSL = f (VLĐ, KSK)
Trong đó:
KNSL : Biến phụ thuộc đo lường khả năng sinh lời của
doanh nghiệp
VLĐ : Các biến thuộc thành phần vốn lưu động
KSK : Các biến kiểm soát khác
Mô hình nghiên cứu cụ thể:
Từ các giả thuyết nghiên cứu trên, mô hình hồi quy tuyến tính
được xây dựng với phương trình như sau:
ROSit = β0 + β1 (ACPit) + β2 (ICPit) + β3 (APPit) + β4 (CCCit)
+ β5 (DRit)+ β6 (CTRit) + β7 (CRWit) + β8 (WCPit) (1)
Khả năng sinh lời của doanh nghiệp được tác giả đo bằng chỉ
tiêu chỉ số lợi nhuận trên doanh thu (ROS). Nhóm biến vốn lưu động
được đo bởi các chỉ tiêu: Kỳ thu tiền bình quân (ACP), kỳ chuyển
đổi hàng tồn kho (ICP), kỳ thanh toán bình quân (APP), chu kỳ
chuyển đổi tiền mặt (CCC). Nhóm biến kiểm soát khác được đo bằng
các chỉ tiêu: tỷ số nợ (DR), tỷ trọng tài sản ngắn hạn (CTR), hệ số

khả năng thanh toán nợ ngắn hạn (CRW) và hệ số sức sinh lợi của
vốn lưu động (WCP)
2.4. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Dữ liệu được thu thập là dữ liệu thứ cấp của các công ty trong
ngành thép. Dữ liệu cho nghiên cứu này được thu thập từ các công ty
trong ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.


9
Dữ liệu được lấy từ bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh
doanh, báo cáo thường niên đã được kiểm toán của các công ty trong
ngành.
Mẫu nghiên cứu bao gồm tất cả 25 công ty thuộc ngành thép
được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Gia đoạn tác
giả chọn nghiên cứu là 3 năm kể từ năm 2014 đến năm 2016 và sẽ có
tổng cộng là 75 quan sát cho dữ liệu nghiên cứu.
2.5. PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG MÔ HÌNH
 Mô hình Pooled OLS
 Mô hình ảnh hƣởng cố định (Fixed Effect Model – FEM)
 Mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên (Random Effect Model –
REM)
2.6. MÔ TẢ VÀ PHƢƠNG PHÁP ĐO LƢỜNG CÁC BIẾN
2.6.1. Biến phụ thuộc
 Khả năng sinh lời của doanh nghiệp
Cách xác định:
OS =

Lợi nhuận sau thuế
Doanh thu thuần

2.6.2. Các biến độc lập
 Kỳ thu tiền bình quân (ACP)
Cách xác định:
Các khoản phải thu bình quân x 365
CP
Doanh thu thuần
 Kỳ chuyển đổi hàng tồn kho (ICP)
Cách xác định:
Hàng tồn kho bình quân x 365
ICP =
Giá vốn hàng bán


10
 Kỳ thanh toán bình quân (APP)
Cách xác định:
Các khoản phải trả bình quân x 365
PP =
Giá vốn hàng bán
 Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC)
Cách xác định:
CCC = ACP + ICP – APP
 Tỷ số nợ (DR)
Cách xác định:
D =

Tổng nợ
Tổng tài sản

 Tỷ trọng tài sản ngắn hạn (CTR)

Cách xác định:
CT =

Tài sản ngắn hạn
Tổng tài sản

 Hệ số thanh toán nợ ngắn hạn (CRW)
Cách xác định:
Tài sản lưu động và đầu tư ngắn hạn
C
=
Tổng số nợ ngắn hạn
 Hệ số sức sinh lợi của vốn lƣu động (WCP)
Cách xác định:
CP =

Lợi nhuận sau thuế
Vốn lưu động bình quân


11
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HÀM Ý ĐỀ XUẤT TỪ KẾT
QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1. TỔNG QUAN NGÀNH THÉP
3.1.1. Vị trí và tiềm năng ngành thép
3.1.2. Cung cầu ngành thép thế giới
3.1.3. Các giai đoạn ngành thép
3.1.4. Thị trƣờng thép Việt Nam
a. Diễn biến giá trong nước

b. Cung cầu ngành thép trong nước
3.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.2.1. Thống kê mô tả về các biến trong mô hình
Để thống kê mô tả về các biến sử dụng trong mô hình, tác giả sử
dụng lệnh sum trong phần mềm Stata13 để xử lí số liệu.
Bảng 3.1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Variable

Obs

Mean

Std. Dev.

Min

Max

ROS

75

-0.1441

1.032

-8.6477

0.1984

ACP

75

95.6734

320.5531

4.6495

2666.7

ICP

75

83.037

66.757

10.019

320.9222

APP

75

255.0891

389.1307

29.4177

3086.016

CCC

75

-76.3713

106.5643

-391.0874

32.1056

DR

75

0.5564

0.2072

0.1118

0.9899

CTR

75

0.5906

0.2018

0.0742

0.9568

CRW

75

1.1820

0.5313

0.1153

2.6417

WCP

75

-0.2921

4.6360

-35.1331

7.6525

(Nguồn: Tính toán của tác giả)


12
Biến phụ thuộc ROS - Tỷ suất sinh lời trên doanh thu của các
doanh nghiệp ngành thép đạt mức trung bình -0.1441 tương ứng với 14.41%, trong đó doanh nghiệp đạt lớn nhất là 0.1984 tương ứng với
19.84% và doanh nghiệp đạt bé nhất là -8.6477 tương ứng với 864.77%.
3.2.2. Phân tích tƣơng quan Pearson giữa các biến
Bảng 3.2: Bảng tương quan giữa các biến trong mô hình
ROS

ACP

ICP

ROS

1

ACP

-0.8972 1

ICP

0.0103 0.0905

1

APP

-0.8906 0.9370

0.3349

APP

CCC

DR

CTR

CRW

1

CCC 0.3193

-0.3567 -0.3241

-0.6233 1

DR

-0.1591 -0.3643

-0.2255 0.1169 1

CTR 0.2530

-0.2159 0.0141

-0.3524 0.6462 0.1562

1

CRW 0.2930

-0.2618 0.0042

-0.3486 0.4879 0.2675

0.5902 1

0.1390

WCP -0.0351 0.0299 0.0244

WCP

0.0230

0.0213 -0.1707 0.0416 0.0448

1

(Nguồn: Tính toán của tác giả)
3.2.3. Ƣớc lƣợng mô hình và kiểm định các giả thiết
Có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa hai biến ACP và APP
trong mô hình nghiên cứu. Để có thể khắc phục khuyết tật đa cộng
tuyến cho mô hình nghiên cứu, ở đây tác giả sử dụng phương pháp
bỏ biến để xử lí vấn đề này. Phương pháp này sẽ giúp tác giả xử lí tốt
vấn đề đa cộng tuyến nhưng nó cũng sẻ làm mất đi một số thông tin
về ROS. Bây giờ từ mô hình nghiên cứu ban đầu đã được xây dựng
tác giả sẻ lần lượt bỏ từng biến APP và ACP ra khỏi mô hình rồi lần
lượt tiến hành phân tích hồi quy và kiểm định thông qua hai mô hình
mới như sau:


13
ROSit = β0 + β1 (ACPit) + β2 (ICPit) + β3 (CCCit) + β4 (DRit)
(WCPitit)) + β(2)
ROSit = β+0 β
+5β(CTR
(APPit) + β37 (CCC
it)it)++ββ
6 2(CRW
1 (ICP
4 (DRit)
+ β5 (CTRit) + β6 (CRWit) + β7 (WCPit)

(3)

Hai mô hình (2) và (3) vẫn đảm bảo thể hiện theo các giả thiết
mà tác giả đã đặt ra ở chương 2. Bây giờ việc ước lượng mô hình (1)
sẽ thực hiện thông qua hai mô hình mới này.
a. Ước lượng mô hình (2)
ROSit = β0 + β1 (ACPit) + β2 (ICPit) + β3 (CCCit) + β4 (DRit)
+ β5 (CTRit) + β6 (CRWit) + β7 (WCPit)

(2)

Bảng 3.3: Bảng mô tả hồi quy mô hình (2) theo FEM và REM
Kết quả mô hình FEM
Biến độc lập

Prob

Coef.

Prob

ACP

-0.0033515

0.000

-0.0032514

0.000

ICP

0.0004654

0.363

0.0013011

0.005

CCC

0.0002907

0.365

-0.000416

0.243

DR

0.1811331

0.248

0.0187141

0.312

CTR

0.5899336

0.139

0.309143

0.109

CRW

-0.0546145

0.330

0.0261303

0.346

WCP

-0.0030739

0.315

-0.0016611

0.351

_cons

-0.225494

0.207

-0.1973021

0.133

Hausman
test

Coef.

Kết quả mô hình REM

Prob>chi2 = 0.0000
(Nguồn: Tính toán của tác giả)

Kết quả kiểm định Hausman (phụ lục 9) cho ta giá trị P-value =
0.0000 < 0.05 (Với mức ý nghĩa 5%),


14
Vậy ở đây ta lựa chọn mô hình FEM để phân tích hồi quy..
Kiểm định các khuyết tật cho mô hình (2). Tiếp đến ta tiến hành
kiểm định các khuyết tật cho mô hình được lựa chọn.
+ Kiểm định tương quan chuỗi: không xảy ra
+ Kiểm định đa cộng tuyến: không xảy ra
+ Kiểm định phương sai sai số thay đổi: có xảy ra

Ước lượng mô hình (2) thông qua mô hình FEM sau khi đã
khắc phục các khuyết tật bởi Robust, ta được kết quả (phụ lục 13 )
Bảng 3.4: Kết quả ước lượng mô hình (2)
ROS

FEM
Coef.

P-value

ACP

-0.0033515

0.000

ICP

0.0004654

0.342

CCC

0.0002907

0.311

DR

0.1811331

0.298

CTR

0.5899336

0.108

CRW

-0.0546145

0.288

WCP

-0.0030739

0.044

_Cons

-0.225494

0.048

2

R

0.9504

Prob (F_statistic)

0.0000
(Nguồn: Tính toán của tác giả)

b. Ước lượng mô hình (3)
ROSit = β0 + β1 (ICPit) + β2 (APPit) + β3 (CCCit) + β4 (DRit)
+ β5 (CTRit) + β6 (CRWit) + β7 (WCPit)

(3)


15
Việc ước lượng mô hình (3) cũng được tác giả tiến hành ước
Tương tự như mô hình (2). Kết quả hồi quy mô hình (3) theo hai mô
hình FEM (phụ lục 14) và REM (phụ lục15 ) như tại bảng 3.5
Bảng 3.5: Bảng mô tả kết quả hồi quy mô hình (3) theo FEM và REM
Kết quả mô hình FEM
Biến độc lập

Coef.

Prob

Kết quả mô hình REM
Coef.

Prob

ICP

0.0038169

0.001

0.0045726

0.000

APP

-0.0033515

0.000

-0.0032615

0.000

CCC

-0.0030608

0.000

-0.0036795

0.000

DR

0.1811331

0.248

0.0187141

0.312

CTR

0.5899336

0.139

0.309143

0.109

CRW

-0.0546145

0.330

0.0261303

0.346

WCP

-0.0030739

0.315

-0.0016611

0.351

_cons

-0.2806747

0.284

-0.1973021

0.133

Hausman tes

Prob>chi2 = 0.0015
(Nguồn: Tính toán của tác giả)

-

Ta tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM

hay mô hình REM là phù hợp. Kết quả kiểm định cho ta thấy mô
hình FEM là mô hình được lựa chọn. Tiếp đến tiến hành kiểm định
các khuyết tật cho mô hình được chọn.
+ Kiểm định tương quan chuỗi: không xảy ra
+ Kiểm định đa cộng tuyến: không xảy ra
+ Kiểm định phương sai sai số thay đổi: có xảy ra
-

Ước lượng mô hình (3) thông qua mô hình FEM sau khi đã

khắc phục các khuyết tật bởi obust, ta được kết quả (phụ lục 20 )


16
Bảng 3.6: Kết quả ước lượng mô hình (3)
FEM

ROS

Coef.

P-value

ICP

0.0038169

0.030

APP

-0.0033515

0.000

CCC

-0.0030608

0.002

DR

0.1811331

0.298

CTR

0.5899336

0.108

CRW

-0.0546145

0.288

WCP

-0.0030739

0.044

_Cons

-0.225494

0.048

2

R

0.9514

Prob (F_statistic)

0.0000
(Nguồn: Tính toán của tác giả)

c.

Kiểm định các giả thiết nghiên cứu

Bảng 3.7: Bảng tổng hợp kết quả ước lượng mô hình (1) theo mô
hình (2) và mô hình (3)

ROS

Kỳ vọng dấu

Mô hình (2)

Mô hình (3)

Biến độc
Coef.

Prob.

Coef.

Prob.

lập
ACP

-

-0.0033515

0.000

ICP

-

0.0004654

0.342

APP

+

CCC

-

0.0002907

DR

-

CTR
CRW

0.0038169

0.030

-0.0033515

0.000

0.311

-0.0030608

0.002

0.1811331

0.298

0.1811331

0.298

+

0.5899336

0.108

0.5899336

0.108

+

-0.0546145

0.288

-0.0546145

0.288


17
WCP

+

_Cons
2

-0.0030739

0.044

-0.0030739

0.044

-0.225494

0.048

-0.225494

0.048

R

0.9504

0.9514

Prob

0.0000

0.0000

(Nguồn: Tính toán của tác giả)
Từ Bảng 3.7 và Bảng 1.1 (Tổng hợp kết quả một số các nghiên cứu
trước), kết quả bài nghiên cứu đã cho ta thấy sự khác biệt giữa ngành
thép đối với các ngành khác về chiều hướng tác động của các biến
thành phần vốn lưu động đến khả năng sinh lời.
-

Nhóm biến thành phần vốn lưu động: Nhìn chung các biến

thành phần vốn lưu động đưa vào mô hình (3) gồm kỳ chuyển đổi
hàng tồn kho (ICP), kỳ thanh toán bình quân (APP), chu kỳ chuyển
đổi tiền mặt (CCC) đều có tác động đến khả năng sinh lời của các
doanh nghiệp ngành thép. Còn tại mô hình hai (2), dù đưa vào các
biến kỳ thu tiền bình quân (ACP), kỳ chuyển đổi hàng tồn kho (ICP),
chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC) nhưng chỉ có biến (ACP) là cho
kết quả có tác động đến khả năng sinh lời (ROS).
Nhóm biến kiểm soát: Trong bốn biến kiểm soát khác đưa

-

vào mô hình thì chỉ có biến tỷ trọng tài sản ngắn hạn (WCP) là có tác
động đến biến phụ thuộc (ROS) ở mức ý nghĩa 5%, còn ba biến còn
lại tỷ số nợ (DR), biến tỷ trọng tài sản ngắn hạn (CTR) và biến hệ số
khả năng thanh toán nợ ngắn hạn (CRW) thì không có ý nghĩa thống
kê trong cả hai mô hình.
-

Phân tích hồi quy mô hình (2) điều chỉnh
+ Sau khi tiến hành chạy hồi quy lại mô hình (2) lần lượt loại

bỏ các biến không tác động đến biến phụ thuộc như kết quả tại bảng
3.7. Tác giả nhận thấy rằng kết quả không có gì thay đổi, ngoài hai
biến kỳ thu tiền bình quân (ACP) và biến hệ số sinh lợi vốn lưu động


18
( CP) có tác động đến biến tỷ suất sinh lời trên doanh thu (ROS)
như kết quả tại bảng 7.3 thì những biến còn lại vẫn không có ý nghĩa
thống kê.
-

Phân tích hồi quy mô hình (3) điều chỉnh sau khi loại bỏ dần

các biến không có ý nghĩa thống kê.
+ Sau khi tiến hành chạy hồi quy lại mô hình (3) lần lượt loại
bỏ các biến không tác động đến biến phụ thuộc như kết quả tại bảng
3.7. Tác giả nhận thấy rằng khi lần lượt loại bỏ biến hệ số khả năng
thanh toán nợ ngắn hạn (CRW) và biến tỷ suất nợ (DR) ra khỏi mô
hình (3) ban đầu thì biến tỷ trọng tài sản ngắn hạn (CT ) đã cho thấy
có sự tác động thuận chiều đến biến ( OS) đại diện cho khả năng

sinh lời với mức ý nghĩa 10% và mức độ giải thích của mô hình (3)
sau khi loại bỏ hai biến (DR), biến (CT ) cũng tăng lên.
Bảng 3.8: Bảng mô tả kết quả hồi quy mô hình (3) có điều chỉnh
theo mô hình FEM và REM
Kết quả mô hình FEM
Biến độc lập

Coef.

Prob

Kết quả mô hình REM
Coef.

Prob

ICP

0.0038088

0.001

0.0045696

0.000

APP

-0.0033596

0.000

-0.0032726

0.000

CCC

-0.0032738

0.000

-0.0036635

0.000

CTR

0.6221922

0.113

0.3421737

0.056

WCP

-0.002419

0.410

-0.0017171

0.407

_cons

-0.2216496

0.069

-0.1711874

0.157

Hausman

Prob>chi2 = 0.0000
(Nguồn: Tính toán của tác giả)

+ Tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật cho mô hình (3) và
tác giả sử dụng phương pháp điều chỉnh sai số vững (Robust Errors)


19
để xử lí phương sai sai số thay đổi cho mô hình (3) điều chỉnh và cho
ra kết quả (phụ lục 27) như bảng 3.9.
Bảng 3.9: Kết quả hồi quy mô hình (3) có điều chỉnh
FEM

ROS
Coef.
P-value
ICP

0.0038088

0.043

APP

-0.0033596

0.000

CCC

-0.0032738

0.008

CTR

0.6221922

0.054

WCP

-0.002419

0.002

_cons

-0.2216496

0.031

R2

0.9555
(Nguồn: Tính toán của tác giả)

Việc kiểm định các giả thiết và ước lượng cho mô hình (1) sẽ
được thực hiện thông qua kết quả của mô hình (2) và mô hình (3) có
điều chỉnh: Kết quả ACP, ICP, APP, CCC, CTR,

CP có tác động

đến ROS
3.3. Hàm ý đề xuất từ kết quả nghiên cứu
3.3.1. Đối với quản trị khoản phải thu
- Phổ biến trách nhiệm cho các cá nhân, phòng ban hiểu và nắm
bắt rõ quy định về quản trị khoản phải thu
- Đánh giá lại và tìm cách cải thiện quy trình liên quan đến hiệu
quả quản trị khoản phải thu. Về cơ bản, có ba quy trình liên quan đến
khoản phải thu là: chuyển tiền, quản trị tín dụng khách hàng và thu
hồi nợ.
- Thiết lập các chỉ số đo lường hiệu quả hoạt động các khoản

phải thu


20
3.3.2. Đối với quản trị hàng tồn kho
- Xác định mức tồn kho hợp lí
- Nên ứng dụng các mô hình, phần mềm hệ thống quản lý hàng
tồn kho
- Kiểm kê hàng hóa trong kho định kì
- Sắp xếp kho hàng một cách khoa học
3.3.3. Đối với quản trị khoản phải trả
- Nâng cao năng lực đàm phán với nhà cung cấp nhằm hưởng các
khoản chiết khấu thanh toán cao hơn khi thanh toán tiền. Xác lập mối
quan hệ đối tác tin cậy, tạo dựng niềm tin lâu dài đối với nhà cung
cấp nhằm tăng uy tính trong làm ăn.
- Tăng cường quản trị tốt khoản phải thu sẽ có tác động lớn đến
quản trị khoản phải trả. Nếu quản trị khoản phải thu của doanh
nghiệp được thực hiện tốt thì doanh nghiệp sẽ chủ động hơn trong
việc quản trị khoản phải trả
3.3.4. Đối với quản trị vốn tiền mặt
- Quản trị dòng tiền vào.
+ Xác định mức dự trữ vốn bằng tiền hợp lý
+ Tăng tốc thu hồi tiền
- Quản lý dòng tiền ra.
+ Quản lý chặt chẽ các khoản chi bằng tiền
+ Tất cả các khoản chi tiền mặt đều phải thông qua quỹ không
được chi ngoài quỹ
+ Chủ động lập kế hoạch vốn bằng tiền
+ Tăng cường mua sắm các thiết bị theo dõi, các đồ dùng cất
giữ tiền mặt một cách an toàn, tránh trường hợp bị kẻ gian đột

nhập


21
3.3.5. Đối với quản trị tài sản ngắn hạn
- Nên xây dựng và lựa chọn các phương án, chiến lược kinh
doanh tối ưu
- Sử dụng tài sản một cách tiết kiệm, chống lãng phí thông qua
việc triển khai các định mức kinh tế kỹ thuật tiên tiến cho doanh
nghiệp.
- Nâng cao tốc độ chu chuyển tài sản bằng các giải pháp kĩ thuật
phù hợp với doanh nghiệp.
3.3.6. Một số kiến nghị khác
Mặc dù hai biến tỷ số nợ (DR) và biến tỷ số thanh toán nợ ngắn
hạn (C

) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu.

Nhưng khi xét về kết quả đạt được về mối quan hệ tương quan giữa
hai biến này đến biến ( OS) đại diện cho khả năng sinh lời của các
doanh nghiệp ngành thép, cả hai biến đều chỉ ra mối quan hệ ngược
lại so với giả thiết H5 và giả thiết H7 đã nêu ra. Từ đó tác giả đưa ra
gợi ý cho các nhà quản trị nên giành sự quan tâm đến việc ưu tiên gia
tăng và sử dụng các nguồn nợ, đặc biệt là nợ ngắn hạn trước trong
trình tự tiếp cận vốn cho doanh nghiệp.


22
KẾT LUẬN
Nghiên cứu này đã khảo sát 25 doanh nghiệp ngành thép niên yết

trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2014
đến năm 2016. Kết quả đạt được nhờ sự hỗ trợ của phần mềm
Stata13, lựa chọn các mô hình phân tích hồi quy phù hợp thông qua
các kiểm định cần thiết để lựa chọn mô hình và tiến hành phân tích
hồi quy, kiểm tra xử lí các khuyết tật cho mô hình được chọn để cho
ra kết quả. Nghiên cứu này đã cho thấy các doanh nghiệp ngành thép
niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam có thể quản trị vốn
lưu động của mình theo cách nào là tốt nhất để gia tăng khả năng
sinh lời. Kết quả đã cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ
thu tiền bình quân (ACP), kỳ thanh toán bình quân (APP), chu kỳ
chuyển đổi tiền mặt (CCC), hệ số sinh lợi vốn lưu động (WCP) đến
khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết với mức
độ tin cậy lên đến 99%. Ngoài ra, biến kỳ chuyển đổi hàng tồn kho
(ICP) và biến tỷ trọng tài sản ngắn hạn (CTR) có mối quan hện thuận
chiều đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép với
mức độ tin cậy 95% và 90%. Bên cạnh đó, biến tỷ số nợ (DR) và
biến tỷ số thanh toán nợ ngắn hạn (C

) chưa thể hiện mối tác động

đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép. Kết quả
nghiên cứu đã cho thấy mức độ tác động của các yếu tố vốn lưu động
đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép là như thế
nào và để cải thiện khả năng sinh lời thì các doanh nghiệp ngành
thép cần phải làm gì. Do kiến thức và thời gian nghiên cứu của tác
giả còn hạn chế, nên việc mắc phải một số thiếu sót trong bài nghiên
cứu là không thể tránh khỏi. Nghiên cứu này có thể xem là giá trị
tham khảo cho các doanh nghiệp và các cá nhân có mối quan tâm
đến vấn nghiên cứu này.

23
1. Những đóng góp của nghiên cứu
- Bài nghiên cứu đã hệ thống lại các lý thuyết về quản trị vốn
lưu động, mối quan hệ giưa quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh
lời của các doanh nghiệp. Xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến
sự quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp
ngành thép. Hệ thống và tổng hợp lại thành quả nghiên cứu về vấn đề
mối quan hệ giữa quản trị vốn lưu động đến khả sinh lời đối với
những nghiên cứu thực nghiệm trước đây ở trong và ngoài nước để
làm cơ sở so sánh sau này.
- Nghiên cứu đã khái quát những đặc điểm, tình hình biến động
của ngành thép thế giới nói chung và ngành thép Việt Nam nói riêng
trong giai đoạn nghiên cứu, qua đó dự báo về tình hình biến động
ngành thép trong thời gian đến.
- Xây dựng được mô hình nghiên cứu với những biến phù hợp
để chỉ rõ mối tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh
lời của các doanh nghiệp ngành thép. Dựa vào kết quả nghiên cứu
đạt được kết hợp với đặc điểm riêng của ngành thép, tác giả đã đưa
ra một số giải pháp nhằm nâng cao quản trị vốn lưu động tại các
doanh nghiệp ngành thép hướng đến gia tăng khả năng sinh lời.
2. Những hạn chế của nghiên cứu
- Nghiên cứu mới chỉ khảo sát các doanh nghiệp ngành thép
được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, chưa khảo sát
được các doanh nghiệp ngành không niêm yết. Mẫu nghiên cứu chỉ
dừng lại ở mức độ nghiên cứu trong ba năm, số liệu ngắn hạn nên
chưa thấy được tác động của mối quan hệ tương quan chuỗi. Nếu
nghiên cứu có thể khảo sát được toàn bộ các doanh nghiệp ngành
thép trong một khoảng thời gian dài hơn thì kết quả nghiên cứu có
thể khác.