B GIÁO DC VẨ ẨO TO
TRNG I HC KINH T TP. H CHệ MINH V NGC THNG
MI TNG QUAN GIA CU TRÚC VN, CU
TRÚC S HU VẨ GIÁ TR DOANH NGHIP LUN VN THC S KINH T TP. H CHệ MINH - NM 2014

B GIÁO DC VẨ ẨO TO
TRNG I HC KINH T TP. H CHệ MINH

TPăHCM,ăngƠy thángă12 nmă2014
Tácăgi

V Ngc Thng
DANH MC CH VIT TT
DEA
:ăPhơnătíchăbaoăd liu (Data Envelopment Analysis)
DEAP
:ăChngătrìnhăphơnătíchăbaoăd liu (Data Envelopment
Analysis Program)
HOSE
: S giao dch chngăkhoánăThƠnhăph H ChíăMinh
HNX
: S giao dch chngăkhoánăThƠnhăph HƠăNi
TP HCM
:ăThƠnhăph H ChíăMinh
LNST
: Li nhun sau thu
TSC
:ăTƠiăsn c đnh
TSCăhh
:ăTƠiăsn c đnh huăhình
TSCăvh
:ăTƠiăsn c đnhăvôăhình
EBIT
: Li nhunătrc thu vƠălưiăvay
DMU
:ănăv ra quytăđnh (Decision making unit)
FEM
:ăMôăhìnhăhiu ng c đnh (Fixed Effects Model)

4.1. Trìnhăt thc hin 30
4.2. Kt qu tínhătoánăbinăEFFătheoăphngăphápăphơnătíchăbaoăd liu (DEA) 30
4.3. Thngăkêămôăt d liu 34
4.4. Hiăquyăphngătrìnhăgiáătr doanh nghip 37
4.5. HiăquyăphngătrìnhăđònăbyătƠiăchính 49
4.6. Tng hp kt qu 58
TNG KTăCHNGă4 63
CHNG 5: KT LUN 64
5.1. Kt qu nghiênăcu 64
5.2. Hn ch caăđ tƠi 64
TẨI LIU THAM KHO
PH LC 1 - DANH SÁCH CÁC CÔNG TY TRONG MU
PH LC 2 - CÁC BNG KT QU HI QUY
1

MI TNG QUAN GIA CU TRÚC VN, CU
TRÚC S HU VẨ GIÁ TR DOANH NGHIP
TịM TT
BƠiănghiênăcu tpătrungăvƠoăphơnătíchămi quan h gia cuătrúcăvn, cuătrúcăs
huăvƠăgiáătr doanh nghip, vi giáătr doanh nghipăđcăđi din bi hiu qu hot
đng doanh nghip, cuătrúcăvnăđcăđi din bi t l n caăcôngăty,ăcuătrúcăs
huăđcăđi din bi mcăđ tp trung vnăvƠăloiăhìnhăs hu doanh nghip. Mu
đc la chn t cácăcôngătyătrênăS giao dch chngăkhoánăTPăH ChíăMinhă(HOSE)ă
vƠăS giao dch chngăkhoánăHƠăNi (HNX). Môăhìnhănghiênăcu caăđ tƠiăs dng
d liu bngă(panelădata)ăđc hiăquyătheoă2ăcách:ăhi quy OLS vƠăhiăquyăphơnăv
(viăcácăphơnăv t 0,1-0,9). i viăphngăphápăhi quy OLS, vic la chn môă
hình phùăhp giaă3ămôăhìnhăPooledăModel,ăFEM,ăREM đc thc hin bng kim
đnhăLikelihoodăvƠ kimăđnh Haussman. Kt qu hi quy cho thyăcóătn tiătácăđng
qua li gia giáătr doanh nghip vi cuătrúcăvnăvƠătácăđng ca cuătrúcăs hu đn
giáătr doanh nghipăvƠăcuătrúcăvn.ăTuyănhiênăcácătácăđngănƠyăph thucăvƠoăngƠnhă

mình.
1.2. Mc tiêu nghiên cu vƠ các vn đ nghiên cu
3

Theo bng chng thc nghim t các kt qu nghiênăcu trcăđơy thìăcuătrúcăs
hu, cuătrúcăvn vƠăgiáătr doanh nghip cóătácăđng qua li vi nhau.ăBƠiănghiênă
cuănƠyătpătrungăvƠoăvnăđ kimăđnh xem liu miătngăquanătrênăcóătn ti ti
cácăcôngătyăniêmăyt ti S giao dch ChngăkhoánăThƠnhăph H ChíăMinhăvƠăS
giao dch chngăkhoánăHƠăNi hayăkhông,ăxétătrênăcácăngƠnhăkhácănhauăti trong thi
k t nmă2008 đnănmă2013. T mcătiêuănghiênăcuătrên,ăbƠiănghiênăcu s tp
trung gii quytăcácăvnăđ sau:
 Kimăđnh miătngăquanăca cuătrúcăvn, cuătrúcăs hu vƠ giáătr doanh
nghip.
 Nhn dinăvaiătròăca cuătrúcăs hu vi cuătrúcăvnăvƠăgiáătr doanh nghip
cngănhătácăđngăngc li ca giáătr doanh nghipăđn cuătrúcăvn.
 thc hinăđcăcácămcătiêuătrênăcn phi tr liăcácăcơuăhiănghiênăcu sau:
 ònăbyăcóănhăhngăđn giáătr doanh nghip không?
 Giáătr doanh nghipăcóătácăđngăngc liăđn cuătrúcăvn không?
 Cuătrúcăs hu, bao gm mcăđ tp trung vnăvƠăloiăhìnhăs hu, cóătácă
đngăđn giáătr doanh nghip vƠăcuătrúcăvn không?
1.3. Phng pháp nghiên cu
BƠiănghiênăcuănƠyăs dng phngăphápăbìnhăphngăti thiu OLS vƠăhiăquyăphơnă
v đ xácăđnh miătngăquanăca cuătrúcăvn, cuătrúcăs huăvƠăgiáătr doanh
nghip. D liuăđ chyămôăhìnhăhi quy s dngătrongăbƠiănghiênăcuănƠyăđc thu
thp t báoăcáoătƠiăchính,ăbáo cáoăthngăniên caăcácăcôngătyăniêmăytătrênăS giao
dch chngă khoánă thƠnhă ph H Chíă Minhă vƠă HƠă Ni, t cácă websiteă nhă
www.cafef.vn,ăwww.cophieu68.com,ăwww.vcbs.com.vn…ăCôngăc đcătácăgi s
dng bao gmăMicrosoftăExcelă2013ăđ tínhătoán,ălcăcácăd liu cn thit,ăDEAPăđ
4


phátăsinhăt s phơnătáchăgia quyn s huăvƠăquyn qunălýătrongădoanhănghip,
khiămƠăcácănhƠăqunălýăcóăxuăhng tiăđaăhóaăliăíchăriêngăca h thayăvìăgiáătr
doanh nghip. Xuăhngăđ gii quyt vnăđ chiăphíăđi dinătrênăđc nhcăđn
trong mtănghiênăcuăkhácăca Jensenănmă1986, cho rng vnăđ chínhăca miăcôngă
tyălƠăch s hu cn toăđng lcăđ cácăgiámăđc đ li nhiu tin mt thngădăhnă
thayăvìăđemăchúngăđiăđuătăvƠoăthngăv kémăli nhun hoc thc hinăcácăhot
đngăvôăb khôngăđemăli li nhun. Vic kimăsoátănƠyăcóăth đc thc hinăthôngă
qua mt cuătrúcăvn vi t l n vay cao khinăchoăcácăgiámăđc phiăđ li nhiu
tinăhnănhmăđi phóăvi viăápălc tr n. Cácăcôngătrìnhănghiênăcuăkhácăcngăđưă
thc hin v vnăđ nƠyănh:
- Nghiênăcu caăGrossmanăvƠăHartănmă1982 cho thy cuătrúcăvn vi t
l n caoăthngăđc ch s hu s dngănhămtăcôngăc k lutăđ gim thiu
cácăhotăđngăphungăphíătin mt caăgiámăđcăthôngăquaări ro mt thanh khon,
nh đóănơngăcaoăgiáătr doanh nghip.
- Nghiênăcu caăMyersănmă1977 cho thy vic vay n cóăth dnăđnăcácă
nguyăcătim n v ri ro mt kh nngăchiătr hocătơmălýăngiăđuăt,ăgơyăraătácă
đngătiêuăccăđnăgiáătr doanh nghip.
Nhìnăchungătácăđng ca n đnăgiáătr doanh nghipăcóăth bao gm c 2ăhngălƠă
tíchăcc hocătiêuăcc. Bênăcnhăcácălýăthuytănêuă trên,ăcònăcóăcácănghiênăcu thc
nghimăcóăth k raănhăsau:
6

- Nghiênăcu ca Stulz (1990), daătrênănghiênăcu caăMyersă(1977)ăvƠă
Jensenă(1986),ăđưăxơyădng mtămôăhìnhăchoăthyătƠiătr bng n vayăcóăth gim bt
tìnhătrngăđuătăquáănhiu (k c vƠoăcácăthngăv khôngăhiu qu)ănhngăcóăth
lƠmăgiaătngătơmălýăngiăđuătăcaăcácăgiámăđc. Vìăvy,ătácăđng ca n đi viăgiáă
tr doanh nghipăcóăth vaălƠătíchăcc vaălƠătiêuăcc.
- Nmă2007,ăMargaritis,ăD.ăvƠăPsillaki,ăM.ăkhoăsátătrênămu gm 12.240
côngătyă NewăZealandăđưăTìmăthyăcácăbng chng v nhng d đoánălýăthuyt ca
môăhìnhăchiăphíăđi dinăđcăphátătrin biăJensenăvƠăMeckling.ăChínhăxácăhn,ă

hƠnhăviăphungăphíătin bc, chimăđotătƠiăsn ca c đôngăhocăđ giaătngăcácăhot
đngăkhácăvƠădoăđóăliênăktăđc liăíchăcaăngi qunălýăvi liăíchăca c đông,ă
qua đóăgiúpălƠmăgimăchiăphíăđi din,ătácăđngătíchăccăđnăgiáătr doanh nghip.
- Theoăhngătngăt, mtănghiênăcuăkhác ca Shelifer vƠăVishnyă(1986)ă
cho thy rng trng hp ch s hu nm gi đaăs c phn nhngăkhôngăthamăgiaă
vƠoăquáătrìnhăđiuăhƠnhăcông ty,ăthìăh cóăxuăhng gim thiu chiăphí đi din nh
vic khuynăkhíchămnh m cácăhotăđng kimăsoátăvƠăsit cht k lut.
- Nghiênăcu caăGrossmanăvƠăHartă(1982)ăchoăthy nuăcácăc đôngăln
khôngătrc tipăđiuăhƠnhăthìăh thngăcóăxuăhng s dng gi t l n vay  mc
tiăđaăcóăth nhămtăcôngăc kimăsoátăhotăđngăcácăgiámăđc, minălƠ khôngăb
riăroăpháăsnăđeăda.
Theoăhngăngc li,ăcóănhngănghiênăcu cho rngătácăđng ca vic tp trung vn
s huăđnăgiáătr doanh nghip chaăhn lƠătích cc, nhănghiênăcuălýăthuyt ca
Demsetz (1983) vƠănghiênăcu ca FamaăvƠăJensenă(1983). Lp lun caăcácănghiênă
cuănƠyăch yuăđuăthôngăquaă"hiu ngăngnăchn" (cácăc đôngănm quyn kim
soátăthngăcóăxuăhng thc hin nhng hotăđng nhm cng c v th kimăsoátă
8

caămìnhăbt k tácăđng caănóăđnăcácăc đôngăkhác). Cácănghiênăcuătheoăhng
nƠyăcóăth k raănhăsau:
- Nghiênă cu ca Claessensă vƠă cácăcng s (2002), Villalongaă vƠă Admit
(2006) vƠănghiênăcu ca Dow and McGuire (2009) tìmăthy bng chng thc nghim
cho thy tácăđng ca mcăđ tp trung vn tiăgiáătr doanh nghip ph thucăvƠoă
mcăđ hin din ca hiu ngăngnăchn.
- Mt s nghiênăcu liătìmăthyătácăđngănƠyălƠătrc tip (Shleifer vƠ Vishny,
1986; Claessens vƠă cácă cng s, 2002; Hu vƠ Zhou, 2008) hocăkhôngăđnăđiu
(Morck vƠăcác cng s, 1988; McConnell vƠ Servaes, 1995; Davies vƠăcác cng s.,
2005).
- Mt s nghiênăcuăkhác li tìm thy bng chng thc nghim chng minh
rng mcăđ tp trung vn không cóătácăđngăđn giáătr doanh nghip nhănghiên

s huăgiaăđìnhăkhôngăcóătácăđngănƠoăti t l n trong cuătrúcăvn.
- Trongăkhiăđóănghiênăcu caăKingăvƠăSantoră(2008)ăliătìmăraăbng chng
thc nghim cho thyăkhôngăch cácăcôngătyăthuc s huăgiaăđìnhămƠăc nhngăcôngă
ty thuc s hu caăcácăt chcătƠiăchínhăcngăcóăxuăhng chn cuătrúcăvnăcóăt
l n caoăhn.
2.4. o lng hiu qu hot đng ca doanh nghip
NngăsutăvƠăhiu qu sn xutăđcăcălngăvƠăđánhăgiáădaăvƠoăhaiăphngăphápăă
tip cn ch yu:ăphngăphápăthamăs vƠăphngăăphápăăphiăăthamăăs.ăPhngă
phápă thamă s daă vƠoă lýă thuyt thngă kêă vƠ/hoc kinh t lng
(statistics/econometrics)ăăđ đánhăăgiáăătrongăăkhiăăphngăăphápăphiăăthamăăs da
vƠoăchngătrìnhătuynătínhătoánăhc.ăPhngăphápăthamăs đc bităđn rngărưiă
viătênăgiăphngăphápăcălngăbiênănguănhiênătrongăkhiăphngăphápăphiăthamă
s đcăcácănhƠănghiênăcu s dng viătênăgiăphngăphápăphơnătíchăbaoă(bc) d
liu (data envelopment analysis -DEA). Trong nhng thpăăniênăăgnăăđơy,ăăDEAă
10

đcăăxemăălƠăămtăăphngăăphápăhuăăíchătrongăăđánhăăgiáăănngăăsut vƠăăhiu qu
sn xutăăvìăănhngăăuăăđim caăănó.
Hinănayăhaiăphngăphápăđc s dngăđ đoălng hiu qu doanh nghipăthng
s dngălƠăROAăvƠăTobin'săQ.ăTuyănhiênăc haiăphngăphápănƠyăđu tn ti nhng
nhcăđim nhăROAăkhôngăđánhăgiáăđc nhngăđuătănghiênăcuădƠiăhn ca
côngăty,ăTobin's Q ph thucăvƠoătơmălýănhƠăđuăt.ăPhngăphápăphơnătíchăbaoăd
liu s dngăphngăphápăsoăsánhăviăcácădoanhănghipăcùngănhóm,ăcùngăngƠnhăvi
s liuăđc thu thpăkháchăquanănênăcóăth gii quytăđc cácăhn ch trên.
TrcătiênătaăcnălƠmărõămtăđnhănghaăthngăđc s dngăkhiănóiăv phngăphápă
DEA,ăđóălƠăđnhănghaăv “năv ra quytăđnh”ă(DecisionăMakingăUnităậ DMU).
Mt DMUălƠămtănhómăcáănhơnăhoc mt t chc chuătráchănhim trong vic thông
qua cácăquytăđnh chínhăyu,ăthng quytăđnhănƠyăcóăliênăquanămtăquáătrìnhăch
khôngăphi lƠăquytăđnhăriêngăl. DMUăcóăth lƠăchiănhánhăngơnăhƠng,ăbácăs,ăbnh
vin, cty kimătoán,ăvnăphòngădch v kháchăhƠng,ătrungătơmăsn xut,ămuaăvnă

ngun gc ca li nhun cao nênăs xyăraătrng hp DMUăcóăli
nhun cao nhngănngăsut vn chaăđtăđc mc tiăuăvƠ DMUăcóă
li nhun thp vnăcóăth cho thy vic s dng ngun lc hiu qu cho
thy kh nngăsinhăli thpăkhôngăphiădoănngăsut thp.
 Phân tích tiêu chun: S dngăcácăchun mc caăquáătrìnhăsn xut
đ soăsánhămcăđ hiu qu caăcácăDMUăvi nhau. Khiăquáătrìnhăsn
xutăđtătiêuăchun,ănóăth hinălngătƠiănguyênăcnăđc s dngăđ
12

sn xut mt sn phm hay dch v đcătínhătoánăhiu qu mtăcáchă
chínhăxácăvƠăđángătinăcy. Tuy vy hu htăcácăt chc dch v khôngă
cóăcácăb chun mc. Nhiu t chcătuyăcóătiêuăchunănhngăkhôngăth
s dngăchúngăđ qunălýănngăsut biăvìăchúngăkhôngăđc cp nht,
ci tinăvƠătr nênăkhôngăcònăphùăhp, hocăchúngăkhôngăđtăđc s
tin cy. Chínhăvìăvyăđ chínhăxácăkhiăs dngăphngăphápănƠyăđ
đánhăgiáăhiu qu hotăđngăkháăthp.
 Phân tích t l: s dng t l sn phmăđuăraătrênămiăđnăv tƠiănguyênă
đuăvƠo,ăphngăphápănƠyăđc s dng rngărưiăvƠăchngăminhăđc
tínhăhiu qu trong vicătìmăraăđc nhng DMU hotăđngăkémăhiu
qu hn.ăTuyănhiên,ăphngăphápănƠyăliăkhôngăth s dngăđc trong
trng hp tn tiăcùngălúcănhiu loi sn phmăđuăraăvƠătƠiănguyênă
đuăvƠo.ăGii hn ca phngăphápănƠyăđóălƠ ch ápădngăđc trong
trng hp 1 yu t đuăvƠoăđiăcùngăvi 1 yu t đu ra.
Tínhăuăvit ca DEA so viăcácăk thut trên xutăphátăt thc t lƠăcácăk thut nƠy
khôngăđc thit k đ đánhăgiáăriêngăv nngăsut hocăkhôngăphùăhp vi loiăhìnhă
t chc cnăđánhăgiá.ăTuy vy,ăcácăk thut nƠyă(cngănhăcácăk thutăkhác) cóăcácă
thucătínhăhuăíchăđ cóăth s dng kt hp viăDEAăvƠăcngăcóăcácătrng hp
nhtăđnhămƠăDEAăhocăkhôngăth s dng hocăkhôngăphiălƠăk thutăthíchăhp
nht cho vicăđánhăgiáănngăsut.
2.4.2. u nhc đim ca phng pháp DEA











,ă bƠiă toánă lúcănƠyă s
chuynăthƠnhăti thiu hóaăphn t s.ăPhngăphápăhiu chnhăđuăvƠoăthngăđc
s dng rngărưiătrongăgnănhăhu ht nhngătrng hp DMU.
 Hiu chnh đu ra (Output-Oriented): cơuăhiăđtăraălúcănƠyăs lƠă“Chúngătaă
cóăth sn xutăđcăbaoănhiêuăsn phmăđu ra (output) viăcácănhơnăt đuăvƠoă
14

(input) cho sn”;ăxétătheoăcôngăthc  













phongăphúăhnăv s thiu hiu qu. 16

TNG KT CHNG 2
Trong chng 2, tác gi đã trình bày c s lý thuyt v chi phí đi din, hiu ng
ngn chn trong cu trúc s hu ca doanh nghip, phng pháp đo lng hiu qu
hot đng doanh nghip cng nh mi tng quan qua li gia cu trúc vn, cu
trúc s hu và giá tr doanh nghip. ng thi tác gi cng đúc kt các bng chng
thc nghim v tác đng qua li ca cu trúc vn, cu trúc s hu và giá tr doanh
nghip.
Giá tr doanh nghip đc đánh giá thông qua hiu qu hot đng doanh nghip.
Trong bài này tác gi đánh giá hiu qu hot đng ca doanh nghip thông qua
phng pháp phân tích bao d liu (DEA) đ đánh giá hiu qu hot đng ca tng
doanh nghip. ây là mt phng pháp phân tích phi tham s đc thc hin bng
cách so sánh hiu qu hot đng ca các doanh nghip trong cùng 1 nhóm, chn ra
các doanh nghip hot đng hiu qu nht làm chun đ trên c s đó đánh giá các
doanh nghip còn li.
Qua các nghiên cu thc nghim trên th gii, cho thy có tn ti tác đng qua li
gia 3 yu t cu trúc vn, cu trúc s hu và giá tr doanh nghip th hin theo các
xu hng là:
 Cu trúc vn có tác đng đn giá tr doanh nghip theo c 2 hng tích cc
và tiêu cc. Giá tr doanh nghip cng có tác đng ngc li đn cu trúc vn theo
c 2 hng tích cc và tiêu cc.
 Cu trúc s hu có tác đng đn giá tr doanh nghip, tác đng ca cu trúc
s hu đc th hin qua tác đng đng thi ca loi hình s hu và mc đ tp
trung vn.
 Thông qua tác đng đn giá tr doanh nghip, cu trúc s hu gây nh hng
đn cu trúc vn.




 


Trong đó:
EFF: thcăđoăhiu qu hotăđng ca doanh nghip, th hinăgiáătr doanh nghip;
LEV: t s n trênătngătƠiăsn;
Z1: vector bin kimăsoátăđcătrngăchoătng doanh nghip;
u: sai s;
a. Bin hiu qu hot đng ca doanh nghip (EFF)
Hiu qu hotăđng ca doanh nghipăđcăđoălngătheoăphngăphápăphơnătíchă
bao d liu (DEA) vi yu t đuăvƠoă(input)ălƠăs lng laoăđngă(L)ăvƠătƠiăsn c
đnh huăhìnhă(K),ăyu t đuăraă(output)ălƠăli nhun sau thu. Vic s dng hai yu
t đuăvƠoănhătrênăđi din cho hai yu t căbn caăquáătrìnhăsn xutălƠăyu t lao
đngăconăngiăvƠăyu t vnă(côngăc, dng c,ămáyămóc),ăđng thiăcngăcóăth
18

tránhăđc sai lch do nhăhng ca yu t giáăc (Víăd: mtăcôngătyăcóăchiăphíălaoă
đng thp hn côngătyăkhácăchaăchcăđưădoăs dngăítălaoăđngăconăngiăhnămƠă
cònăcóăth do h tr lngăthpăhn). Yu t đu ra th hin cho mcătiêuăcuiăcùngă
ca vic qun tr doanh nghipăđóălƠăđemăli li nhun cho ch đuăt.
b. Bin đòn by tƠi chính (LEV)
òn byătƠiăchínhăca doanh nghipăđcătínhăbng t l n trênăvn ch s hu ca
doanh nghip. Theo nghiên cu caăGrossmanăvƠăHartă(1982) thìătácăđng caăđònă
byălênăgiáătr doanh nghip s lƠătích cc.ăTuyănhiên,ăvn tn ti kh nngăti mc
đònăby cao thíchăhp, hiu ng s chuynăthƠnh tiêuăcc vìări ro mt kh nngăchiă
tr cngănhătơmălýăngiăđuăt theoănhăkt qu nghiênăcu ca Myers (1977), Stulz
(1990). Bin LEV

th hinătácăđng caăquyămôăti giáătr doanh nghip cóăkh nngăđi
chiu tiăkhiăđt ti mc gii hn cn thit.
 TƠi sn c đnh hu hình (TANG): đcătínhăbng t s giaătƠiăsn c đnh
huăhìnhătrênătngătƠiăsn. uătăvƠoătƠiăsn c đnh huăhìnhăcngălƠămt
cáchăđ gimăchiăphíăđi din,ăquaăđóăgiaătngăgiá tr doanh nghip. Tuy vy
khiătƠiăsn c đnh huăhìnhăđcăđuătăquáănhiu thìăs khinăquyătrìnhăhot
đng tr nênăcng nhc lƠmăgimătínhălinhăhot trong vic điuăhƠnh, bên cnh
đó vnăđ đi miăcôngăngh cngăs gơyătnăkémănhiuăhn,ăgơyăraătácădng
tiêuăcc tiăgiáătr doanh nghip (theoănhănghiênăcu caăHimmelbergăvƠă
cng s thc hinănmă1999). Do vy trongăphngătrìnhănƠyătaăthêmăvƠoăbin
TANG
2
đ th hin mi quan h phi tuyn ca bină nƠyă tiăgiáătr doanh
nghip.
 TƠi sn c đnh vô hình (INTG): đcătínhăbng t s giaătƠiăsn c đnh
vôăhìnhătrênătng ngun vn. Yu t nƠyăth hinăcácăcăhiăphátătrin trong
tngălaiăcaăcôngătyătuyănhiênănhăhng caănóăđnăgiáătr doanh nghip
chaăhnălƠătíchăccăvì trong mt s trng hp, căhiăphátătrin li lƠăkt qu
caăcácăhƠnhăviămo him caăngi qunălý nênătácăđng ca binănƠyătiăgiáă
tr doanh nghipăcngăcóăth lƠătiêuăcc.
 Tng trng doanh s (GROWTH): đcătínhăbng phnătrmătngătrng
doanhăthu,ăđi din cho vin cnhăphátătrin ca côngătyăcngănhăcăhiăđu
t ca c đông,ăk vngătácăđng ca yu t nƠyăđnăgiáătr doanh nghipălƠă
tíchăcc.
 Mc đ tp trung vn (OWNC × OWN1/2/3): binănƠyăth hin mcăđ tp
trung vn ch s hu ca doanh nghip, tácăgi k vngătácăđng ca mc đ