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


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,

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

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]


+

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]

-



Nguyễn Ngọc Hân [2012]

-

-

+

-

0

0

0

0

-

-

-

-

Vương Đức Hoàng Quân và
11


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

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)

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


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


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


-0.1591 -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

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


0.5899336

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

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


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.


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

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


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)

0.0004654

0.342

APP

+

CCC

-

0.0002907

DR

-

CTR
CRW

0.0038169

0.030

-0.0033515

0.000

0.311


0.288


17
WCP

+

_Cons
2

-0.0030739

0.044

-0.0030739

0.044

-0.225494

0.048

-0.225494

0.048

R


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

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


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

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

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.