ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

NGUYỄN THỊ THU NGÂN

NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN HOẠT
ĐỘNG KINH DOANH QUÁ KHỨ ĐẾN VIỆC DỰ BÁO DÒNG
TIỀN TRONG TƯƠNG LAI: TRƯỜNG HỢP CÁC DN
NGÀNH DƯỢC PHẨM NIÊM YẾT TRÊN TTCK VIỆT NAM

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

Đà Nẵng – Năm 2018


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

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS TRẦN ĐÌNH KHÔI NGUYÊN

Phản biện 1: TS. Nguyễn Hữu Cường
Phản biện 2: PGS.TS. Võ Văn Nhị

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 18 tháng 8 năm 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


- Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra một số hàm ý liên quan
đến công tác dự báo dòng tiền tương lai; cung cấp thông tin cho các


2
nhà đầu tư, các đối tượng liên quan nh m hỗ trợ việc dự báo dòng
tiền đối với các DN ngành dược phẩm, y tế niêm yết trên TTCK Việt
Nam.
3. Câu hỏi nghiên cứu
Trên cơ sở mục tiêu nghiên cứu, luận văn đặt ra các câu hỏi
nghiên cứu cụ thể như sau:
- Dòng tiền từ HĐKD quá khứ có khả năng dự áo đáng kể dòng
tiền từ HĐKD trong tương lai hay không?
- Các thành phần dòng tiền HĐKD quá khứ kết hợp với các
thông tin kế toán dồn tích gộp chung hay cụ thể có khả năng dự báo
đáng kể dòng tiền từ HĐKD trong tương lai hay không?
- Mô hình nào có khả năng dự báo tốt nhất dòng tiền từ HĐKD
của các DN ngành dược phẩm, y tế niêm yết trên TTCK Việt Nam?
4. Đối tƣợng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Luận văn nghiên cứu khả năng của các
thông tin kế toán (dòng tiền HĐKD, các thành phần dòng tiền
HĐKD, các thành phần kế toán dồn tích gộp chung và cụ thể) trong
quá khứ trong việc dự báo dòng tiền HĐKD trong tương lai đối với
các DN ngành dược phẩm, y tế niêm yết trên TTCK Việt Nam.
- Phạm vi nghiên cứu:
+ Phạm vi về không gian: Các doanh nghiệp ngành dược phẩm,
y tế niêm yết trên TTCK Việt Nam trên cả 2 sàn giao dịch HOSE và
HNX.
+ Phạm vi về thời gian: Dữ liệu nghiên cứu trong giai đoạn 10
năm từ 2008 – 2017.



4

CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ DÕNG TIỀN VÀ DỰ BÁO
DÕNG TIỀN TRONG TƢƠNG LAI
1.1. VAI TRÕ CỦA THÔNG TIN VỀ DÕNG TIỀN VÀ BÁO
CÁO LƢU CHUYỂN TIỀN TỆ TRONG DỰ BÁO DÕNG TIỀN
1.1.1. Vai trò của thông tin về dòng tiền
Có thể thấy vai trò của thông tin về dòng tiền được thể hiện ở
những khía cạnh sau:
- Dòng tiền quyết định khả năng thanh toán của doanh nghiệp.
- Dòng tiền ảnh hưởng đến chính sách chi trả cổ tức của doanh
nghiệp. Các DN chỉ có thể chi trả cổ tức khi có tiền, nếu lượng tiền
khan hiếm thì mức chi trả cổ tức sẽ giảm hoặc không có.
- Thông tin dòng tiền có tác dụng dự báo khả năng phá sản.
1.1.2. Báo cáo lƣu chuyển tiền tệ
a. Đặc điểm dòng tiền trong Báo cáo lưu chuyển tiền tệ
Trong ba dòng tiền trên BCLCTT thì dòng tiền từ HĐKD được
xem là quan trọng nhất. Tình hình tài chính của DN khả quan khi và
chỉ khi dòng tiền vào chủ yếu của DN được tạo ra từ hoạt động kinh
doanh và ngược lại; nếu dòng tiền vào trong kỳ chủ yếu được tạo ra
không phải hoạt động kinh doanh mà từ hoạt động đầu tư hay hoạt
động tài chính thì có khả năng DN sẽ gặp khó khăn trong thanh toán
và rủi ro trong kinh doanh. Theo Chuẩn mực kế toán Việt Nam số 24
(VAS 24), dòng tiền từ HĐKD được báo cáo theo một trong 2
phương pháp trực tiếp và gián tiếp.
b. Vai trò của Báo cáo lưu chuyển tiền tệ trong dự báo dòng
tiền
Vai trò của BCLCTT thể hiện rõ trong Chuẩn mực kế toán Việt

cộng sự, 2005, 2008); Arthur và cộng sự (2010). Kết quả nghiên cứu
của Cheng và cộng sự (2008) cho thấy các thành phần dòng tiền cốt
lõi (doanh thu, giá vốn, chi phí hoạt động) ổn định hơn so với thành
phần dòng tiền không cốt lõi.


6
1.3.2. Các mô hình nghiên cứu về khả năng dự báo dòng tiền
trong tƣơng lai
Có nhiều nghiên cứu được thực hiện liên quan đến công tác dự
báo dòng tiền HĐKD trong tương lai đã đưa ra những mô hình khác
nhau, luận văn giới thiệu một số mô hình điển hình của Lorek và
Willinger (1996), Barth và cộng sự (2001), Cheng và cộng sự (2008).
1.4. KHOẢNG TRỐNG NGHIÊN CỨU
Từ tổng quan nghiên cứu trên có thể thấy:
- Hầu hết các nghiên cứu về dự áo dòng tiền HĐKD được thực
hiện từ khá lâu và ở các nước phát triển như Mỹ, Úc,…
- Các nghiên cứu được thực hiện ở các quốc gia khác nhau nên
kết quả nghiên cứu sẽ có ý nghĩa khác nhau.
- Đa số các nghiên cứu thực hiện cho các DN niêm yết nói
chung, không phân iệt theo ngành.
- Công tác dự áo dòng tiền được xem là rất quan trọng nhưng ở
Việt Nam còn thiếu và yếu.
- Theo Chuẩn mực kế toán Việt Nam số 24 (VAS 24) chỉ mới
khẳng định vai trò của thông tin về dòng tiền HĐKD trong việc giúp
người sử dụng dự đoán dòng tiền HĐKD trong tương lai nhưng chưa
đưa ra các phương pháp cụ thể để dự áo dòng tiền.
Từ những vấn đề nêu trên có thể thấy cần thiết tiếp tục thực hiện
những nghiên cứu liên quan đến công tác dự áo dòng tiền tại Việt
Nam trong những năm gần đây và nghiên cứu cho những ngành cụ

β5DEPRt-k + β6OTHERt-k + ε
(4)
Các iến trong mô hình được chia cho tổng tài sản ình quân để
loại trừ sự khác iệt về quy mô, cấu trúc vốn của các DN (Cheng và
cộng sự, 2007; Arthur và cộng sự, 2010).


8
2.3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3.1. Thiết kế đo lƣờng các biến
Dữ liệu phục vụ nghiên cứu của luận văn được thu thập từ BCTC
của các DN ngành dược phẩm, y tế niêm yết trên HOSE và HNX
thông qua Công ty Stoxplus.
Các iến được lựa chọn chủ yếu dựa trên nghiên cứu của Cheng
và cộng sự (2008) được trình ày trong ảng 2.1.
2.3.2. Chọn mẫu và thu thập dữ liệu
Nguồn dữ liệu: Dữ liệu luận văn sử dụng trong nghiên cứu được
khai thác từ Công ty Truyền thông Tài chính StoxPlus.
Chọn mẫu: Luận văn chọn 19 công ty niêm yết ổn định trên
HOSE và HNX và công ố BCTC đầy đủ trong giai đoạn từ năm
2008 đến năm 2017 (190 quan sát), có niên độ kế toán từ 1/1 đến
31/12 và có thông tin về dòng tiền HĐKD liên tục trong thời gian
nghiên cứu.
2.3.3. Các phƣơng pháp ƣớc lƣợng
Luận văn thực hiện ước lượng với 3 mô hình hồi quy OLS, FEM,
REM và so sánh kết quả kiểm định để chọn ra mô hình phù hợp. Để
lựa chọn giữa FEM và REM thì Luận văn sẽ sử dụng kiểm định
Hausman để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp hơn để thảo luận kết
quả.
CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HÀM Ý

tiền năm sau. Trong đó, hồi quy FEM cho giá trị R2 điều chỉnh là
0.245 tức là dòng tiền năm trước giải thích được 24.5% dòng tiền
năm sau.
Bảng 3.6 trình bày kết quả hồi quy OLS, FEM và REM của mô
hình dòng tiền với độ trễ 2 năm. Kết quả hồi quy cho thấy mô hình
dòng tiền trễ 2 năm có khả năng dự báo dòng tiền trong tương lai
(Prob 0.05 nên kết luận mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai
sai số thay đổi.


10
- Kiểm định Hausman cho kết quả hồi quy FEM phù hợp hơn
REM và OLS (Prob>0.05). Tuy nhiên, theo hồi quy FEM, R2 điều
chỉnh là 23.6 % nhưng các hệ số hồi quy của các biến CFOt-1 và
CFOt-2 lại không có ý nghĩa thống kê. Kết quả hồi quy OLS và
REM không có sự khác biệt đáng kể và mô hình giải thích được
9.6% dòng tiền tương lai. Cụ thể, dòng tiền HĐKD 1 năm trước tăng
1.000.000 đồng thì dòng tiền năm sau tăng 272.000 đồng. Kết quả
này không thống nhất với các kết quả nghiên cứu trước (Nguyễn
Thanh Hiếu, 2015; Cheng và cộng sự, 2008;…) cho r ng các dòng
tiền có độ trễ 1 năm, 2 năm đều có ý nghĩa trong việc dự bào dòng
tiền.
Kết quả hồi quy mô hình dòng tiền trễ 3 năm thể hiện trong bảng
3.7 cũng tương tự kết quả hồi quy mô hình dòng tiền trễ 2 năm. Các
số liệu thống kê cho thấy mô hình có khả năng dự báo dòng tiền
tương lai (Prob
cho cả 3 phương pháp hồi quy) và không có hiện tượng tự tương
quan (hệ số DW đều n m trong giới hạn 1
hợp các thành phần dòng tiền HĐKD quá khứ với thành phần kế
toán dồn tích gộp chung
Mô hình ước lượng:
CFOt = α + β1C_SALESt-k + β2C_COGSt-k + β3C_INTt-k +
β4C_TAXt-k + β5C_OTHERt-k + β6ACCt-k + ε
(3)
Mô hình chi tiết với k là các độ trễ 1, 2, 3 năm.
Kết quả hồi quy mô hình các thành phần dòng tiền kết hợp với
thành phần dồn tích gộp chung với độ trễ 1 năm thể hiện trên bảng
3.12:
- Giá trị ý nghĩa thống kê Prob = 0.000 cho thấy mô hình 3a phù
hợp để dự báo dòng tiền tương lai. Ngoài ra, hệ số DW n m trong
giới hạn không xảy ra hiện tượng tự tương quan (1
15
giải thích 39.7% sự biến động của dòng tiền (hồi quy OLS và REM
chỉ giải thích được 33.9%).
d. Kết quả hồi quy mô hình dự báo dòng tiền từ dòng tiền
HĐKD quá khứ kết hợp với các thành phần kế toán dồn tích cụ thể
(mô hình các thành phần dồn tích cụ thể)
Mô hình ước lượng:
CFOt = α + β1CFOt-k + β2∆ARt-k + β3∆APt-k + β4∆INVt-k +
β5DEPRt-k + β6OTHERt-k + ε
(4)
Mô hình chi tiết với k là các độ trễ 1, 2, 3 năm.
Kết quả hồi quy mô hình dòng tiền kết hợp với các thành phần
dồn tích cụ thể trễ 1 năm ( ảng 3.15) cho thấy:
- Giá trị ý nghĩa thống kê Prob = 0.000 cho thấy mô hình có ý
nghĩa, có khả năng dự báo dòng tiền tương lai. Đồng thời, mô hình
cũng không xảy ra hiện tượng tự tương quan (hệ số DW n m trong
giới hạn 10.05) chỉ ra r ng: dòng tiền HĐKD
(CFOt-1), sự thay đổi khoản phải thu (∆ARt-1), sự thay đổi khoản
phải trả (∆APt-1) và các khoản dồn tích khác (OTHERt-1) 1 năm
trước đều có khả năng dự báo dòng tiền tương lai (Ý nghĩa thống kê
Pro đều 0.1 cho thấy ∆INVt-1 và DEPRt-1 không có ý
nghĩa trong việc dự báo.

3.1.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Từ kết quả hồi quy rút ra một số kết luận đối với các mô hình
nghiên cứu đề xuất như sau:


17
- Dòng tiền từ HĐKD quá khứ có khả năng dự báo dòng tiền
trong tương lai. Trong đó, mô hình dòng tiền với độ trễ 3 năm có
khả năng dự áo tốt hơn, giải thích được 29.3% sự iến động của
dòng tiền tương lai, và dòng tiền quá khứ có quan hệ cùng chiều với
dòng tiền dự áo. Đồng nhất với kết quả của Nguyễn Thanh Hiếu
(2015), Lê Thị Hoàng Linh (2017). Tuy nhiên, theo tác giả Nguyễn
Thanh Hiếu thì dòng tiền có độ trễ 1 năm trước luôn có quan hệ
ngược chiều với dòng tiền dự áo.
- Mô hình các thành phần dòng tiền có khả năng dự báo tốt hơn
so với mô hình dòng tiền, đặc biệt là mô hình các thành phần dòng
tiền trễ 1 năm ( ảng 3.9) cho thấy tất cả các thành phần dòng tiền
đều có khả năng dự báo dòng tiền tương lai. Điều này phù hợp với
nhận định của Cheng và cộng sự (2007). Trong đó, dòng tiền liên
quan đến doanh thu (C_SALESt-1), giá vốn hàng bán (C_COGSt-1) và
dòng tiền khác (C_OTHERt-1) có quan hệ tương quan thuận chiều với
dòng tiền tương lai, có nghĩa là C_SALES, C_COGS và C_OTHER
1 năm trước tăng thì dòng tiền năm sau tăng (theo tỷ lệ hệ số hồi quy
lần lượt là 0.188, 0.163, 0.079). Còn dòng tiền liên quan đến lãi vay
(C_INTt-1) và dòng tiền liên quan đến thuế (C_TAXt-1) thì tương
quan ngược chiều, tức là dòng tiền liên quan đến lãi vay và thuế tăng
thì dòng tiền HĐKD tương lai sẽ giảm (hệ số hồi quy là -1.714 và 2.617). Thực tế có nghĩa là nếu dòng tiền chi trả lãi vay và thuế năm
này càng nhiều thì dòng tiền thuần HĐKD năm sau sẽ giảm.
- Các thành phần dòng tiền kết hợp với thông tin kế toán dồn
tích gộp hay các thành phần dồn tích cụ thể kết hợp với dòng tiền

sự thay đổi khoản phải trả (∆APt-1) với dòng tiền tương lai (hệ số hồi
quy lần lượt là 0.657, 0638, 0.508 và -0.817).
- Trong tất cả các mô hình thì mô hình các thành phần dòng
tiền kết hợp với thông tin dồn tích gộp với độ trễ 3 năm là mô hình
dự báo tốt nhất dòng tiền HĐKD tương lai, giải thích được 39.7%
sự iến động của dòng tiền HĐKD của các DN ngành dược phẩm, y
tế. Tuy nhiên, kết quả này không được đồng nhất hoàn toàn với các
nghiên cứu trước của Barth và cộng sự (2001), Nguyễn Thị Uyên


19
Uyên và Từ Thị Kim Thoa (2015), Nguyễn Thanh Hiếu (2015), Lê
Thị Hoàng Linh (2017). Các nghiên cứu này đều cho r ng mô hình
dòng tiền kết hợp với các thành phần dồn tích cụ thể với các độ trễ 1,
2, 3 năm mới là mô hình có khả năng dự áo tốt hơn so với các mô
hình còn lại.
Mô hình chi tiết theo hồi quy FEM cho thấy dòng tiền liên quan
đến giá vốn trễ 3 năm (C_COGSt-3, hệ số hồi quy 0.130), dòng tiền
liên quan đến lãi vay trễ 1 năm (C_INTt-1, hệ số hồi quy -1.913),
dòng tiền liên quan đến thuế trễ 2, 3 năm (C_TAXt-2 hệ số hồi quy 1.961, C_TAXt-3 hệ số hồi quy 2.197) và thành phần dồn tích gộp trễ
1, 2 năm (ACCt-1 hệ số hồi quy 0.302, ACCt-2 hệ số hồi quy 0.312) có
khả năng dự báo dòng tiền. Kết quả này ngược lại với kết quả theo
nghiên cứu của Cheng r ng các dòng tiền cốt lõi (C_SALES,
C_COGS) có khả năng dự báo dòng tiền và có tính ổn định cao hơn
(hệ số hồi quy cao hơn) so với các dòng tiền không cốt lõi (C_INT,
C_TAX). Đối với dòng tiền liên quan đến thuế (C_TAX), Cheng và
cộng sự (2007) cho r ng dòng tiền liên quan đến thuế có tính ổn định
thấp vì nó phụ thuộc vào nguồn thu nhập chịu thuế và việc quản trị
lợi nhuận liên quan đến thuế của doanh nghiệp.
3.2. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

quả nghiên cứu có thể nhận thấy:
- Nếu chỉ sử mô hình dòng tiền thì nên sử dụng dòng tiền của
năm liền trước để dự áo cho năm tiếp theo (các biến dòng tiền trong
mô hình trễ 2 năm, 3 năm đều không có ý nghĩa thống kê). Điều này
phù hợp với thực tế là đặc thù các DN ngành dược phẩm, y tế với các
nghiệp vụ phân phối là chủ yếu, nhu cầu dược phẩm lớn và chu kỳ
kinh doanh ngắn nên dòng tiền năm liền trước có ý nghĩa để các nhà
dự báo sử dụng để đánh giá dòng tiền tương lai. Nếu sử dụng dòng
tiền ở những năm trước nữa thì không có ý nghĩa trong việc dự báo.
- Với mô hình các thành phần dòng tiền, nên sử dụng mô hình
với độ trễ 1 năm với tất cả các biến đều có ý nghĩa dự báo và khả
năng dự báo của mô hình là 34.2%, không chênh lệch nhiều so với
mô hình trễ 3 năm (34.1%) chỉ có các biến chi phí lãi vay trễ 1 năm


21
(C_INTt-1) và dòng tiền liên quan đến thuế trễ 1, 2, 3 năm (C_TAXt1, C_TAXt-2, C_TAXt-3) là có khả năng dự báo dòng tiền tương lai.
Trong các thành phần dòng tiền cốt lõi thì dòng tiền liên quan
đến doanh thu trong mô hình trễ 1 năm giải thích được 18.8% dòng
tiền tương lai, cao hơn 2.5% so với dòng tiền liên quan đến giá vốn
hàng án. Đối với các doanh nghiệp ngành dược phẩm, y tế thì dòng
tiền liên quan đến chi phí lãi vay và thuế ảnh hưởng khá lớn và
ngược chiều với dòng tiền tương lai (hệ số hồi quy mô hình trễ 1
năm lần lượt là -1.714 và -2.617). Theo kết quả thống kê mô tả (bảng
3.1) thì ta thấy dòng tiền liên quan đến lãi vay và thuế ít biến động
hơn nên có tính ổn định hơn so với dòng tiền liên quan đến doanh thu
và giá vốn. Các đối tượng quan tâm đến việc chi trả lãi vay của các
DN như các ngân hàng thương mại có thể dựa vào dòng tiền này để
đánh giá khả năng chi trả cũng như dự báo khả năng chi trả lãi vay
của doanh nghiệp trong tương lai. Hay cơ quan thuế cũng có thể căn

tiền kết hợp với thành phần dồn tích gộp trễ 3 năm là mô hình tốt
nhất để dự báo dòng tiền HĐKD của các DN ngành dược phẩm, y tế
niêm yết trên TTCK Việt Nam với khả năng giải thích được 39.7%
sự biến động của dòng tiền. Ngoài ra, tỷ lệ giải thích được dòng tiền
tương lai của các mô hình dòng tiền kết hợp với các thành phần dồn
tích cụ thể và gộp chung với các độ trễ khác nhau chênh lệch nhau
không đáng kể (từ 33.4% đến 35.6%). Mô hình dòng tiền và mô hình
các thành phần dòng tiền có hệ số R2 hiệu chỉnh dao động từ 23.6%
đến 34.3%.
Với kết quả nghiên cứu như trên, luận văn đề xuất một số khuyến
nghị như sau:
- Đối với các doanh nghiệp: Sử dụng các mô hình dự báo phù
hợp (cả 4 mô hình được đề xuất đều có khả năng dự báo dòng tiền
tương lai) ên cạnh các phương pháp dự áo tài chính cơ ản như
phương pháp dự áo trên cơ sở kế hoạch hoạt động của doanh nghiệp
và phương pháp dự báo theo tỷ lệ phần trăm trên doanh thu. Tận
dụng hiệu quả nguồn thông tin kế toán trên BCTC để nâng cao khả
năng dự báo dòng tiền.


23
Việc thực hiện các nghiên cứu định lượng hoặc định tính sẽ cho
kết quả đáng tin cậy. Nhưng điều kiện tiên quyết là các nhà quản trị
DN phải nhận thức rõ được tầm quan trọng của việc dự báo, từ đó
phải xây dựng được đội ngũ thực hiện công tác dự áo có đầy đủ
trình độ chuyên môn và môi trường làm việc chuyên nghiệp. Giữa bộ
phận kế toán và bộ phận dự báo có sự phối hợp với nhau nh m cung
cấp thông tin chính xác, kịp thời và hữu ích cho công tác dự báo.
Không chỉ các DN mới sử dụng thông tin kế toán để dự báo dòng
tiền tương lai mà còn có các đối tượng ên ngoài như nhà đầu tư, chủ