Thông tin tài liệu
Km ẠI TRƯỜNG HỌC DA NANG ĐẠI HỌC KINH TE NGUYÊN THỊ THU NGÂN NGHIÊN CUU ANH HUONG CUA DONG TIEN HO: DONG KINH DOANH QUA KHU DEN VIEC DY BAO DONG TIEN TRONG TUONG LAI: TRUONG HOP CAC DN NGANH DUQC PHAM NIEM YET TREN TTCK VIỆT NAM LUẬN VĂN TH KẾ TOÁN Đà Nẵng - Năm 2018 Km ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRUONG DAI HOC KINH TẾ NGUYEN THI THU No NGHIEN CUU ANH HUONG CUA DONG TIEN HOAT DONG KINH DOANH QUA KHU DEN VIEC DY BAO DONG TIEN 'TRONG TƯƠNG LAI: TRƯỜNG HỢP CÁC DN NGÀNH DƯỢC| PHAM NIEM YET TREN TTCK VIET NAM LUAN VAN THA MA s6: 60.34.03.01 Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS TRAN DINH KHOI NGUYEN Đà Nẵng — Nam 2018 LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa sai cơng bổ bắt kỳ cơng trình khác “Tác giả luận văn Nguyễn Thị Thu Ngân PHAN MG DAU MỤC LỤC .4 Mục tiêu nghiên cứu Câu hỏi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Bổ cục đề tải Tổng quan tải liệu nghiên cứu CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ DÒNG TIÊN VÀ DỰ BÁO DÒNG TIÊN TRONG TƯƠNG LAI 1.1, VAI TRO CUA THONG TIN VE DONG TIEN VÀ BÁO CÁO LƯU CHUYEN TIEN TE TRONG DU BAO DONG TIEN ¬ Tính cấp thiết đề tài ~T 1.1.1 Vai trị thơng tin dịng tiền 1.2 VAI TRÒ CỦA VIỆC DỰ BÁO DÒNG TIỀN TRONG TƯƠNG LAI 12 13, TONG QUAN CAC NGHIEN CUU VE DU BAO DONG TIEN HDKD_ TRONG TUONG LAI 1.3.1 Một số nghiên cứu dự báo dòng tiền tương lai 1.3.2 Các mơ hình nghiên cứu khả dự báo dòng tiền 2B 13 14 1.4, KHOANG TRONG NGHIEN CUU 19 KET LUAN CHUONG 21 CHUONG 2: PHUONG PHAP NGHIEN CUU 22 2.1 DAC DIEM CAC DOANH NGHIỆP THUỘC NGÀNH DƯỢC PHẢM, Y TE TAI VIET NAM 2.2 XAC ĐỊNH MÔ HINH NGHIEN CUU 2.3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU, 2.3.1 Thiết kế đo lường biến 2.3.2 Chọn mẫu thu thập liệu 23 28 28 31 2.3.3 Các phương pháp ước lượng KẾT LUẬN CHƯƠNG CHƯƠNG 3: KẾT QUÁ NGHIÊN CỨU VÀ HÀM Ý 3.1 KẾT QUÁ NGHIÊN CỨU 3.1.1 Thống kê mô tả biến sử dụng mơ hình nghiên cứu 3.1.2 Phân tích tương quan biến 3.1.3 Kết kiếm định mơ hình nghiên cứu 3.1.4 Thảo luận kết nghiên cứu 3.2 KET LUAN VA HAM Y TU KE QUA NGHIEN CUU KET LUAN CHUONG KẾT LUẬN PHỤ LỤC DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐÈ TÀI LUẬN VĂN (bản sao) BIEN BAN HOP HOI DONG ĐÁNH GIÁ LUẬN V: NHAN XET CUA PHAN BIEN NHAN XET CUA PHAN BIEN BAO CÁO GIẢI TRÌNH CHỈNH SỬA LUẬN VĂN 31 33 34 34 34 36 4l 68 78 ĐANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TAT TT | Chữyiết tắt BCĐKT i 12 IAS KQKD 14 15 FEM OLS Ý nghĩa | Bảng cân đối kế toán | BCLCTT _| Bao cáo lưu chuyển tiền tệ 3_ | BCKQHĐKD | Báo cáo kết hoạt động kinh doanh BCTC _ | Báo cáo tài BCN | M6 hinh cia Barth, Cram va Nelson DN Doanh nghiệp GVHB | Giá vốn hing bin HDKD | Hoạt động kinh doanh HOSE _| Sở Giao dịch Chứng Khoán Thành phố Hồ 10 HNX | Sở Giao dịch Chứng Khoán Hà Nội 13 16 17 Chuẩn mực kế toán quốc tế Kết kinh doanh FASB _ | Ủy ban Chuẩn mực Kế tốn Tài Hoa Kỳ Mơ hình hồi quy nhân tố ảnh hưởng có định Hồi quy bình phương nhỏ thông thường, TTCK —_ | Thị trường chứng khoán TSCĐ | Tài sản cổ định 18 TSDH —_ | Tàisản dài hạn 19 20 REM VAS Mơ hình hồi quy nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên |Hệ thống chuẩn mực kế toán Việt Nam DANH MUC CAC BANG Sốbăng hiệu bai Téntn bang ‘Trang 21 31 Mô tả biến nghiên cứu ‘Théng ké mé tả liệu 28 34 32 Ma trận tương quan dòng tiền thành phần 3g lạ —_ [Ma tên tương quan dịng tin thơng tứn kế| 59 34 [Ma tran quan dòng tên thành phn] „u ạs —_ | Kết hồi quy mô hình dự báo sở đồng tiền|_ HĐKD khứ với độ rễ năm „ 36 Kết hồi quy mơ hình dự báo sở dịng tiền 37 Kết hồi quy mơ hình dự báo sở dòng tiền 45 38 Két kiểm định hệ số phương sai phóng đại (VIE) 47 30 Kết 49 3.11 |KẾ hồi quy mơ hình dự báo sở thành | .„ phần dòng tiên HDKD khứ với độ trễ năm 32 'Kết hồi quy mơ hình thành phần dong tiền hoạt động kinh doanh toán dồn tích gộp, kế tốn dồn tích cụ thể HĐKD khứ với độ trễ năm HDKD khứ với độ trễ năm 3ø —_ | Kết hồi quy mơ hình dự báo sở thành | phần đồng tiền HĐKD rong khứ với độ trễ năm phần đồng hồi quy mơ hình dự báo sở thành tiên HĐKD khứ với độ trễ năm dòng „ tiền kết 3ịa |KẾ quà hồi quy mơ hình thành phản dịng tiền kết| | hop với thành phần dồn tích gộp với độ trễ năm hợp với thành phần dồn tích gộp với độ trễ năm Số hiệu băng 'Tên bảng Trang m Kết hồi quy mơ hình thành phần dòng tiền kết hợp với thành phần dồn tích gộp với độ trễ năm 56 3⁄15 Kết hồi quy mơ hình dịng tiền kết hợp với thành phần kế tốn dồntích cụ thể với độ trễ năm ” m Kết hồi quy mơ hình dịng tiền kết hợp với thành phần kế tốn dồn tích cụ thể với độ trễ năm ø0 3.17 _ | K&t hồi quy mô hình dịng tiền kết hợp với | trị hệ số hồi quy điều chỉnh mơ hình dự Giá báo đồng tiền tị hệ số hồi quy điều chỉnh mơ hình 319 | Giá xếp giảm dần 64 3.20 69 thành phần kế tốn dồn tích cụ thể với độ trễ năm | Tóm tắt kết nghiên cứu 65 PHAN MO DAU Tính cắp thiết đề tài Thơng tin dịng tiền ln đóng vai trị then chốt hầu hết định tài doanh nghiệp (DN) Dựa thơng tin dịng tiền hoạt động, số tài liên quan đến tiền mặt giúp DN nhà đầu tư đánh giá khả phá sản dự báo khả sinh lời DN Một doanh nghiệp có thé tồn dịng tiền chủ yếu tạo từ hoạt động kinh doanh (HĐKD) dịng tiền đáp ứng nhu cầu cần thiết doanh nghiệp 'Dự báo dòng tiền tương lai quan trọng việc phân tích tính khoản khả tốn giúp cho việc định giá cơng ty, đặc biệt thu nhập có chất lượng thấp Hơn nữa, ổn định dong tiền tương lai yếu tổ cần thiết cho việc dự báo Trên giới có nhiều cơng trình nghiên cứu tính ơn định dịng tiền khả dự báo đông tiền tương lai DN Và có nhiều chứng thực nghiệm cho thấy dong ìn HĐKD khứ, thành phần dồn tích thu nhập khứ có khả dự báo dòng tiền tương lai doanh nghiệp Mặc dù hữu ích thơng tin dịng tiền ghi nhận van cịn khơng thống kết nghiên cứu thực nghiệm, khác biệt ơn định thành phần dịng tiền tổng hợp dong tiền tương lai chưa kiểm tra kỹ Trong Murdoch Krause (1990), Dechow (1994) cho thu nhập khứ có khả vượt trội so với dịng tiền HĐKD khứ việc dự báo dòng tiền tương lai cho DN thi Finger (1994), Quirin công (1999), Subramanyam va Venkatachalam (2007) đưa chứng cho dịng tiền từ HĐKD q khứ có khả dự báo dòng tiền HĐKD tương lai DN tốt thu nhập Chính khơng thống địi hỏi cần có nhiều nghiên cứu với phạm vi không gian thời gian khác Trong báo cáo tài (BCTC) bắt buộc cơng bố, Bảng cân đối kế tốn (BCĐKT) Báo cáo kết hoạt động kinh doanh (Báo cáo KQHĐKD) cung cấp thơng tin hữu ích cho người sử dụng, song chưa đầy đủ nguồn hình thành việc sử dụng tiền mặt Do vậy, Báo cáo ưu chuyển tiền tệ (BCLCTT) tranh phản ánh tồn diện dịng tiền DN Từ đó, cung cấp thơng tin bổ sung để đánh giá hiệu cquả hoạt động kì dự báo dòng tiền DN tương lai Tuy nhiên, nhiều DN Việt Nam chưa nhận thức tằm ‘quan trong việc lập sử dụng BCLCTT Ngồi ra, khơng phải lời lỗ mà dòng tiền yếu tố định nhiều ngành nghề sản xuất kinh doanh kể ngành dược phẩm, y tế Trong thời gian qua, thị trường có nhiều biến động cổ phiếu ngành cô phiếu nhà đầu tư quan tâm 'Và với ngành việc dự báo dịng tiền tương lai DN ln điều cần thiết cho nhà quản trị nhà đầu tư để có định đắn Trong ba dòng tiền thể BCLCTT dịng tiền từ HĐKD dịng tiền có liên quan đến hoạt động tạo doanh thu chủ yếu cho doanh nghiệp cho thấy khả tạo tiền tương lai doanh nghiệp Tuy nhiên cơng tác dự báo dịng tiền Việt Nam chưa thực thực đầy đủ, dừng lập dự toán tiền mặt hay dự toán ngân quỹ với giả định định; chưa thực đánh giá mức nhân tố ảnh hưởng tới dịng tiền doanh nghiệp Vì vậy, luận văn chọn đề tài “Nghiên cứu ảnh hưởng dòng tiền hoạt động kinh doanh khứ đến việc dự báo dòng tiền tương lai: Trường hợp DN ngành dược phẩm niêm yết TTCK Việt Nam ” làm đề tài nghiên cứu EreusetPagan Prob b Hồi quy FEM 051808 (0473) 2360896 (0128) 288385 (0.0012) Dependent Varate: CFO Mote: Panel Least Squares ‘Sample (adustod) 2011 2017 Pertads nce Cross-seesonsneudes 19 Total panel (balanced) observations: 133 Variable Casfoem Sid Error t9ubec — © "hư ưu rn € SAIESEt) 0288889 0188280 14623745 € sALesi2) HH a CCSAEsis) 0384636 018/384 117390 CCcoos.n) 0120881 0090461 1842783 € coos(2) 0084043 0093145 088Đ198 C-coes¿3) 0480223 007727 188646 CLINT) -L8188 0820898 © 3nz08e © CNrC2) +0M8675 084840 1199738 ca) 0080710 072731 0008838 TAX) 1567813 1003867 1861778 CT2) "1961579 4068032 -1869534 Di ) 2197409 0.997967 2201886 © OTMER.Ij 0033983 0079923 1080783 ClOTHER|2) 014467 (0093081 +866820 CCOIMERCS) 0034883 0079888 04978đ6 ACoC1) 030304 0164629 1888968 AceL2) 0312083 0.164380 1800160 AcoC3) 0487807 0148741 1281297 Erect Spectcaon| (Cross-secton ed (dummy variables) — ‘Ajusted Rsquared SE ofregresson Sum squoredread Loạikemood state Probst) 058665 0397275 0.086178 0080346 1621116 3446818 0000001 Meandependenlvwr SD dependent var Atak no cteron Schwarz crteren Hannan Quinn rter Duran Watson st Prob, 0.8050 0.1077 a-:: 02403 01885 05831 00052 zie 02363 0.0238 01216 00883 00301 0290 01206 06925 0.0698 00806 02103 007286 0108427 “1.881378 Sora 21554030 ‘ovene7 e Hồi quy REM Dependent Varia: CFO Method: Panel EGLS (Coss-secton random elects) Sample (aguste) 2011 2017 Perods inde Cross-sechons included: 19 Total panel balanced) observations: 133 Swany and Arora estimator of component variances Variable Caefden Sứ Emor t9ubslc - Pnb, e € SAIESEt) €-sALesi2) CCSAesis) Ccoosen) €-coes¿2) CCcoes¿3) CLINT) M2) ca) Coax) C(2) Coax) COMERCS CCOHER2) COTHER.S) ˆACOL1) acct) AcoC3) 0008853 0023165 0282005 - 077A 0080888 0184383 080327 - 055 0024245 0168639 0.142872 01/4883 015271 0.865213 0044691 0088878 0844505 0.022777 0083949 0272014 0021629 0087061 0321083 -1288439 0677185 -1.917301 0348840 0812635 0.428630 0140184 0886040 - 0230508 -2443732 0800131 -3020183 “2551011 0889871 -2888388 1902100 08013 2373880 003487 008778 0030803 0031558 0085303 1073382 0122185 0089800 -+856806 (0.065360 0.132540 0463138 0004571 0146618 - 0846487 -0161442 0122268 -1319678 ‘Mocs Spectcaton SD Rho Cresssectoncandem (0.000000 0.0000 ‘osynerate random 0.084173 +000 Weighted Statistics Raqurea 0429174 Meandependentvar 0072328 ‘Adjsted squared (0.330043 SD dependentvar 0108427 SE ofregression 0.066151 Sum squred esd 0888838 Fetatste 4761688 Dustin Watson sat 1897006 Prodi statisti) 0000000 Unusighted Statistics Requares (0420174 Mean dependent vat 0072186 ‘Sum squared resid 0.885830 Dun Watson sat 1837006 Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: United Test eons ecto rancom efets ‘cha ChiSa df Test Summary Statete Prob (Cross-section random 28015881 J= PHY LUC 5: KET QUA HỘI QUY MƠ HÌNH DỊNG TIÊN KẾT HỢP VỚI CÁC THÀNH PHÀN DỊN TÍCH CỤ THÊ 5.1 Mơ hình 4a: CEOt = ø + ịCEO,¡ + B)ÁAR,, + BAAP,, + BAAINV,¡ + BADEPR,, + B.OTHER,, + ¢ a Hồi quy OLS BH Sample (asta) 20092017 Parodsindudee Ciosasecbonelrcudsd: 16 Total panel balanced) observations: 171 CogfOen Sid Eror_tStatete -o.oas04 —oor7s7e 1056381 0657846 0.093688 7.018765 0688142 02876 2674444 08W770 044688 Sagoo eves 0072HB1 0.257809 0.305065 EPRI) 0261421 0518882 04040843 OTHER) 0807888 0120238 4.022187 Raas.ee 0378083 Meandependenlvar ‘Adjusted Rsquared 0356387 S.D dependent var SE ofregrestion 0091013 Akaike ino crtoron ‘Sum squared resid 1.388480 Schwarz citeron Log esos 1707794 Heonan-Ouinn enter, Fetatste 1668788 DườnViasoaeat Probst 0000000 Lagrange multiplier (LM) test for panel data Sanpk 20082017 171 “TRại pueioieenelon Probabaty in 0) Nu (rand efect) ‘ternative —— b Hồi quy FEM Cross-section On sỏeo +528614 (02188) Dependent Varatle: CFO Neted: Panel Least Squares ‘Sample (adusted), 2000 2097 Pertds ince Cross-seesons reuđed: 10 Toạipanel(baianeed) oberYafone: 17t Period Onedded 0360367 (08483) Both 1.68008 (01883) Pro, 0.0998 00000 - 00109 0.0000 0.7600 - 06284 00001 0072727 0115448 1918648 786042 “1863366, 2066216 Variable e FOC) -ARC) “AP) ve) EPRI) OTHER!) CosfOem Sư Emor tSubec 0046175 008/41 120668 0677384 0.207484 3.268062 082465 037M@1 2203077 0989146 0288625 3.634751 0270190 0360956 0.795282 0808619 0702538 0.630064 0680970 0260862 2478827 mec Spectcation (Cross-secton xed (dummy variables) Reaquares 0428650 Meandependentvar ‘Adustog Rsquared 0354613 S.D dopendent var SE ofregresson 0.002530 Akaike info crtoron ‘Sum squared resid 4.250254 Schwarz citron Log iketnoos ATTST76 Hannan Quinn enter, Fetatete 4862083 Durtin Watson eat Probate) 0000000 e, Hồi quy REM - Pmb, 0.2290 0.0014 00382 00004 04289 0.5238 00043 0072727 011348 4.788082 Sara -1601674 2.144603 Dependent Varate: CFO Metned: Panel ELS (Coss-secton random effects) ‘Sample (adustoa), 2000 2017 Pertads ince Cross-seesons neudes 19 Total panel balanced) observations: 171 ‘Swamy and Arca estimator of component variances Voriatle CaEfOen Sứ EmorE t8uwAc — Pnb 0620084 0017870 1668086 0.1054 085784 008625 6803077 00000 0688942 0263030 2582010 - 00123 0817170 0462048 3537430 0.0000 0072181 0241705 | 0.300022 0.7630 02521 082723 0478862 06301 0807888 0.120405 386688 ‘Mocs Spectcaton SD Rho Cross secson random 0.000000 0060 kdosyncate random 0.002539 1.0000, Weghted States Raauyed 0370083 Mean dependentvar 0072727 Adjusted Rsquared 0368387 S.D.dopendent var: 011345 SE oIregessen 0091013 Sumsaueedreed 1380480 Fetatste 1668788 DurbenWatson stat 2088215 Prodi statisti) 0000000 Unucighied Statistics Resquared ‘Sum squared eid 0378083 Mean dependent var 1.358460 _DưbetViason set 0072727 2.068215 Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: United Test cose ction random effets ‘ches Test Summary Statste ChiSa.df Pmb Cross-section random 8880111 — 01888 5.2 Mơ hình 4b: CFOt= a+ PiCFO, +ISAARu + JlAAPui + BAAINVu + 2DEPR., + BOTHER + frCFO,2+ BAAR + bAAP,a+ BieAINVs+ BIDEPR,;+ BOTHER,; + c a Hồi quy OLS Dependent Varae: CFO Nth: Panel Lost Sausres Sample (ast) 20102017 Penods meides Croe-secons neue: 19 “ota pant (anced) ebseraton: 152 Voritie e crocs) croL2) AR) “Re “AP(1) TAP(2) eve) —NVC2) EPRI) DEPRL2) OTHER) OTHER(2) Reaquares ‘Adustog Rsquared SE ofregreston ‘Sum squared resid Log keto’ Featatste Proof statisti) Lagrange multiplior ‘Sample: 2008 2017 Total panel observation: Probabaty in (), Coeticent Sid Emor L9otec — Pmb 0024638 0016886 1.205189 - 02180 0898606 0206655 3001323 0.0001 -0282556 0208239 -+20088 - 02035 1283883 0420434 2980878 00033 0311743 0386388 0888171 03003 4024684 024682 0494614 0261602 - „4180107 0773804 - 0.0008 04404 0782223 042887 1871113 00884 0284834 0340001 0.772222 0.4413 0000724 1.008430 0.000720 0.9004 '0042580 0881213 0066406 0863 0988826 0275244 3496215 0.0008 0268080 0248/59 0.080384 0.3242 (0367317 Mean dependentvar 0089576 0.334424 S.D dependent var 0108807 0088808 Akaike ino crtoron 1027614 1.001267 Schwarz crteron “669000 1804984 Haman-Quinn enter, “4.822550, 7.322589 Duin Watson sat 2080044 0000000 (LM) test for panel data 152 Nu (rand effect) Cross-section Period Bat Alemetve Onesiied_One-sided —— —ưx^ Prob (859 (6287 (0235) b Hồi quy FEM Dependent variate: CFO Metned: Panel Lest Squares Sample (agus) 2010 2017 Perods ince: Crose-sectons incuded: 19 Total panel balanced) observations: 152 verabie Couticent Sơ Emm e 0888205 00468dĐ FOU) ‘0699003 0.261607 croL2) 088028 02⁄446 AAR) 178488 0505001 “ARe2) 0008285 0.402728 -AP_1) “114726 0310304 TAPU2) “0.042577 020636 wwe) 1287372 0490801 “wea 0050784 0368688 EPRI) 0.054928 1.105146 DEPR(2) 0048403 1046108 OTHER) 1.200088 0338871 OTHER(2) 0020408 0281098 Etec Spectcaon (Cross-secton xed (dummy variables) — AlteedRaqueed SE cfregesson Sumsquaredrené Logstate esos Prog aati) tobec 1208780 320523 0708171 3481828 0.013123 ⁄36880A+ “0147058 2882883 0.137285 0.085008 00635 3868213 0.108814 (0473018 Mean dependentvar —«O.ane1 SO depencenvar 088075 AoheminoBeim 0.838623 Scharscrteron ‘709602 Herman maton Guenter, anata sat 000g — Prob 02087 - 00017 - 04802 00007 0.9806 - 00003 0.8839 00110 0.8910 0.9317 - 09847 00006 00071 0063676 108007 1.844450 ¬ mm ‘2“4.59020 zzeee2 e, Hồi quy REM Dependent Varia: CFO Method: Panel EGLS (Coss-secton random elects) Sample (agustea) 2010 2017 Prods includes Cross-sechonsincuded: 19 oll panel (balanced) observations: 152 variable CogfOen Sid Ero e -00246536 0016747 FOU) 0888606 0206302 croL2) 0.262586 02086038 AAR) 4283886 0428888 -AR(2) -030743 0361002 tStatete 1.240585 4016841 1.268470 3007888 -088338 - Pro, 02301 0.0001, 02085 0.0031 03834 -PL) “AP(2) ever) T2) EPRI) DEPR2) OTHER) OMER(2) 1.021564 0244003 00464 0246838 0792223 042088 40284614 0328028 0000724 0.000817 0042580 00783 0988636 0.271610 0243150 0248209 Mec Spectcaton Cross secton random ‘syne random 4.188137 0.0001 077M0 - 04378 1.802371 0.0619 0.770068 04386 “0.000725 0.0008 0.013665 0.9652 3.458800 0.0007 0905357 03213 80 0.000000 0088075 Rho 0006 1.0000, Weighted Statistics Reaquared 0387317 Meandependentvar 0.080576 Adjusted Rsquared «0.334424 S.D dependent var 9108807 SE ofregresson (0.088605 Sum squared resid 1091287 Fetatete 7.322503 Dustin Watson eat 2080044 Probate) 0000000 Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: United “Ted cuas seciơn random efeds ‘ches Test Summary S8alelc ChkSq.df — Pb (Cross-section random 17020465 W8 0148 5.3 Mơ hình 4c: CFOt = + B,CFOL-I + B.AAR,, + B,AAP,, + BAAINV,, + B.DEPR,, + BOTHER, + ;CEO,; + B2AAR,; + JbÁAP,; + BuAINV,; + ea + EnDEPR,¿+ B„OTHER,;+ ByxCFO,; + BAAR, + BsAAP e „+ B,AINV,› + B;DEPR,› + J„OTHER, a Hdi quy OLS Dependent Variate: CFO Netod: Panel Least Squares Sample (guste) 2011 2017 Prod cided Crone-sectons include: 19 “ota panel (laren) ebseraton: 133 variable e FOU) croc2) FOr) -ARC) TAR2) TAR) “AP() Cogfden 0022581 0744203 0285042 0078878 0858016 -1082T86 0447818 107323 Sư Em 0028076 0.260025 0293608 0220034 0478876 0523126 0406035 0308668 tStatete 090800 2819751 08TIB180387148 1794665 201244H 1.102814 -3394249 - Prob, 03679 0.0087 03882 0738 00754 00486 0.2728 00006 4712) “P(3) eves) TNG) Swe) EPRI) DEPRL2) ĐEPRL3) OTHER) OTHER(2) OTMER(3) Reaquared ‘Adjusted Rsquared SE ofregresson ‘Sum squared resid Log heared Fatatete Probst) Lagrange multiplier ‘Sample: 2008 2017 Probabaty i), Null (no rand efect) ‘Atematve reuse Pagan 0051881 0.350084 0.147008 08884 0000785 0.273032 0.002867 0.9977 0473179 0473046 0.960819 0.3248 0981055 0495432 1879858 00827 0.062089 029049 0386025 1288608 047003 0.400820 - 03833 0.6245 T824 1369360 139638801653, 472FAB5 1012889 1705285 00908 0728341 0317171 2280282 0.0248 0860033 0368823 1.545803 01240 0208884 0277880 0.740628 04604 (0437136 Meandependentvar 0072326 0.348283 S.D dependent var 0108427 0087534 Aase ino crteon 1902024 0.873488 Schwarz crteron -1488117 1454846 Hannan-Quinn ert 734234 4818642 Durtin Watson eat 100804 0000000 (LM) test for panel data Crosssecton Period ‘One-eied One sided 0029097 6.868263 (08680) (00088) ro b Hi quy FEM Dependent Variatle: CFO Netod: Pane! Least Squares Sangs (aduseg) 20112017 Prods neues? Cros-sectons include: 19 Total pane! slancea) observations: 133 varie e (FOU) croL2) croi3) AR) “Re TAR) “API) TAP(2) P13) ever) -MG) TC) EPRI) DEPRL2) EPRI) OTHERC+) Cosfdem 00616 0T0A688 0.183005 0200967 148101 03Ê2305 0016049 1204385 -0261488 03804124 088880 -0328852 0482509 0316075 1771042 1747096 1027839 Bon @899084 (00088) Sơ Emor — t9ubec, 0085416 -1404036 0306251 2.288835, 0300338 0.612631 0283007 0863019 0549881 - 2578928 0888018 0843215 0446805 - 208788 0370035 - -3280874 03867 - -0982317 0.300865 0.981473 053781 1.83801 0530806 -0018404 0404017 - 1184278 1646153 - 0183732 1362180 -1 300200, 10887531 e0de7s 0371384 - 2788488 GTHER(2) OTHER’ 3) 0.175481 0.377058 0.468181 0501945 0301387 184715 Erect Spectcaion| (Cross secon ed (dummy variables) Reaquares 0.552508 Mean dependentvar ‘Adjustog Requared 0.384823 S.D.dopendent var SE ofregrestion 0.085083 Akaike info crtoron ‘Sum squared resid 0684602 Schwarz crterion Log Ikeood 180 7518 Hennan-Quinn enter, Fetatete 3.203676 Dustin Watson eat Probst) 0000002 e, Hồi quy REM Dependent varate: CFO 0.8436 01083 0072326 0108427 2029 1028847 “1.634180, 2.187069 Method: Panel EGLS (Coss-tecton random elects) Sample (agustd) 2011 2017 Prods ince Coss-sechons included: 19 otal panel Balanced) observations: 133 Variable Cosfien Sứ Emor t9ubelc - Pnb e 0028881 0024205 0.990573 0.9540 FOU) 0744203 0288418 2902331 0.0084 croL2) 0285042 028282 0807142 03715 FOC) 0078878 0220883 07020 0.7252 -ARC) 0880016 0486058 180121 00673 aaa) 1052788 080241 2071370 00408 TAR) 0447818 0.304482 1184699 02839 Pe) -L040383 0288778 ⁄348388 - 00007 -AP(2) 0051881 0340989 0.181312 0.8800 P13) 0000785 0288138 0.002961 09977 eve) 0473179 0484443 1018808 0.3105 Svea) 0981095 0.481239 1.934704 0.0555 0174382 0.8618 0082089 0364639 Snes) EPRI) 029149 1248863 0808183 - 06144 DEnR/2) T921 1330436 14372862 0.1534 EPRI) 1727265 0984070 1755227 - 00016 OTHER) 0723241 0300446 - 230072 00206 OTHER(2) -0860033 0346899 -1BH07 - 01144 GTMERL3J 0208884 0280832 0762318 04474 tects Spectcaon SD Rho (Coss-secon random ‘0.000000 0.0000 1đosyncalc random 0.085043 +000, Weighted Statistics Reaquares 0437136 Meandependentvar 0072326 ‘Adjusted Rsquared 0.348283 S.D dependent var 0108427 SE ofregrestion (0.087534 Sum squared reid 0873484 Fstatste 4818642 Dustin Watson sat 100804 Prob statisti) 0000000 Unueighte Raqured (0437136 ‘Sum squared resid 0873484 Correlated Random Effects Test coes-scton random effects Test Summary Cross secton random States Maan dependent var Dut Watson sat - Hausman Test ‘ches Statste ChiSa.df 247re0ao 18 00786 100804 Prob 0186 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO “Tiếng Việt [1] Bộ Tài (2002) VAS 24 - "Báo cáo lưu chuyển tiên tệ”, hutp://thuvienphapluat.vn/van-ban/Ke-toan-Kiem-toan/Quyetdinh-165-2002-QD-BTC-sau-06-chuan-muc-ke-toan-Viet-Nam50537 aspx [2] Hoàng Hiếu Trỉ (2017), Báo cáo ngành phẩm tháng 03/2017, FPT Securities [3] Lê Trang (2017), “Toan canh thi trường dược phẩm 5,2 ty USD”, http//nhipcaudautu,vivthi-truong/toan-canh-thi-truong-duocpham-52-ty-usd-3321837/, truy cập ngày 15/03/2018 [4] Lé Thi Hồng Linh (2017), Phản tích tính đn định thành phân dòng tiên đến dự báo dịng tiền cơng ty lĩnh vực sản xuất hàng tiêu dùng niêm yết thị trường chứng khoản Việt Nam, Luận văn thạc sĩ kể toán, Trường ĐH Kinh tế - ĐHĐN [5] Nguyễn Thanh Hiểu (2015) Dự báo đồng tiền từ hoạt động kinh doanh công ty phi tai chinh niêm yết thị trường chứng khoản iệt Nam, Luận án tiến sĩ kinh doanh quản lý, Trường ĐH Kinh tế quốc dân [6] Nguyễn Thị Uyên Uyên & Từ Thị Kim Thoa (2015), *Khả dự báo thu nhập cho doanh nghiệp từ dòng tiền hoạt động: Trường hợp doanh nghiệp niêm yết Việt Nam”, Phát tiển hội nhập Trường Đại Học Kinh tế tài Chính, Sơ 2030), tr 34-42 Tiếng Anh [7] Ali, A (1994), “The incremental information content of earnings, working capital from operations, and cash flows”, Journal of Accounting Research (32), pp 61-74 [8] Arthur, N., Cheng, M va Czemkowski, R (2010), “Cash flow disaggregation and the prediction of future earnings”, Accounting and Finance 50 (1),p 1-30 [9] Barth, M.E., Cram, D-P va Nelson, K.K (2001) “Accruals and prediction of future cash flows”, The Accounting Review, T6(1), p 21-58 [10] Binkley, JK (1982), "The Effect of Variable Correlation on the Efficiency of Seemingly Unrelated Regression in a Two-Equation Model", Journal of the American Statistical Association, 77, p 890-895 [11] Bowen, RM, Burgstahler, D Daley, L.A (1986) “Evidence on the relationships between earnings and various measures of cash flow”, The Accounting Review, 61(4), p 713-725, [12] Brochet, F., Nam, S va Ronen, J (2008), “The Role of Accruals in Predicting Future Cash Flows and Stock Returns”, SSRN’ Electronic Journal, (psz/papers.ssm com/sol3/papers cfm2abstraet_ id=1126022 [13] Cheng Hollie (2005) “The Persistence of Cash Flow Components into Future Cash Flows”, SSRN Electronic Journal, https://papers.ssm.convsol3/papers.cfim?abstract_id=541293 [14] Cheng va Hollie (2008) “Do core and non - core cash flows from operations persist differentially in predicting future cash flows?”, Review of Quantitative Finance and Accounting, 31(1), p 29-53 [15] Chotkunakitti, P (2005), “Cash flows and accrual accounting in predicting future cash flow of Thai listed companies”, PhD thesis, Southern Cross University [16] Chong, K.W (2012), “Prediction of operating cash flows using accrual-based and cash-based accounting information among Malaysian industrial corporations”, DBA thesis, Southem Cross University, Lismore, NSW [17] Dechow (1994) “Accounting Eamings and Cash Flows as Measures of Firm Performance: The Role Of Accounting Accruals”, Journal of Accounting and Economics, 18(1), p 3-42 [18] Dechow, P.M., Kothari, S.P Watts, R.L (1998) “The relation between earings and cashflows”, Journal of Accounting and Economics, 25(2), p 133-168 [19] Ebaid, LE (2011), “Accruals and the prediction of future cash flow”, ‘Management Research Review, Vol 34, No.7, pp 838-853, [20] FASB (1978) Statement of financial accounting concepts No objectives of financial reporting by business enterprises FASB, Stamford, Conn, http/Awww.fasb org/jsp/FASB/Page/PreCodSectionPaged 6156317989, [21] Finger, Catherine (1994) “The Ability of Eamings to Predict Future Earnings and Cash Flow”, Journal of Accounting Research, 32(2), p 210-223, [22] Greenberg, R., G Johnson, vi K Ramesh (1986) “Earnings versus cash flows as a predictor of future cash flow measures”, Journal of Accounting, Auditing & Finance, \(4), p 266-277 [23] Hribar P va Collins, D.W (2002), “Errors in estimating accruals Implications for empirical research”, J Acc Res 40:105-134 [24] International Accounting Standards Board (2010) IAS “Statement of Cashflows” [25] Khansalar E Namazi M (2015), "Cash flow disaggregation and prediction of cash flow", Journal of Applied Accounting Research, p 1-19 [26] Livnat,J Zarowin,P (1990), “The incremental information content of cash-flow components”, Journal of Accounting and Economics, 13, p 25-46 [27] Lork, K., Wilinger, G (1996), “A multivariate time-series prediction model for cash-flow earnings data”, Accounting Review, 71, pp 81-101 [28] McBeth, K.H (1993), “Forecasting operating cash flow: Evidence on the comparative predictive abilities of net income and operating cash flow from actual cash flow data”, The Mid-Atlantic Journal of Business, vol 29, no 2, pp 173-87 [29] Murdoch, B va Krause, P (1990) “Further Evidence on the Comparative ability of Acounting Data to Predict Operating CashFlows”, Mid-Atlantic Journal of Business, 26(2), p 1-14 [30] Orpurt S F va Y Zang (2009), “Do Direct Cash Flow Disclosures Help Predict Future Operating Cash Flows and Eamings?”, The accounting review, 84(03), p 893-935 [31] Quirin, J J., O'Bryan, D., Wilcox, W E va Berry, K T (1999) “Forecasting cash flow from operations: additional evidence”, The Mid- Atlantic Journal of Business, 35(2-3), p 135-142, [32] Seng, D (2006), “Eamings versus cash flows as predictors of future cash flows: New Zealand evidence”, Accountancy Working Paper, Series No 02, University of Otago [33] Subramanyam va Venkatachalam (2007) *Eamings, Cash Flows, and Ex Post Intrinsic Value of Equity”, The Accounting Review, 82(2), p 457-481 [34] Zwaig, M.C (2001), “Early warning signs of a bankruptey”, Business Credit, vol 103, Sé 1, p 65 [35] Zhao, Y., G Hobbes, vi S Wright (2007), “Predicting Future Cash Flow from Operations: Australian Evidence”, Social Science Research Network Working Paper
Ngày đăng: 16/07/2023, 01:47
Xem thêm:
