78PHỤ LỤC DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN bản sao BIÊN BẢN HỌP HỘI ĐỒNG ĐÁNH GIÁ LUẬN VĂN NHẬN XÉT CỦA PHẢN BIỆN 1 NHẬN XÉT CỦA PHẢN BIỆN 2 Trang 6 1 BCĐKT
Tính cấp thiết của đề tài
Thông tin về dòng tiền là yếu tố quan trọng trong các quyết định tài chính của doanh nghiệp Các chỉ số tài chính liên quan đến dòng tiền hoạt động giúp doanh nghiệp và nhà đầu tư đánh giá khả năng phá sản và dự báo khả năng sinh lời Doanh nghiệp chỉ có thể tồn tại khi dòng tiền chủ yếu được tạo ra từ hoạt động kinh doanh và đáp ứng đủ các nhu cầu cần thiết.
Dự báo dòng tiền trong tương lai là yếu tố quan trọng trong phân tích tính thanh khoản và khả năng thanh toán của công ty, đặc biệt khi thu nhập có chất lượng thấp Sự ổn định của dòng tiền tương lai cần được xem xét kỹ lưỡng để đảm bảo tính chính xác trong dự báo Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã chỉ ra rằng dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ, các thành phần dồn tích và thu nhập trước đó có khả năng dự đoán dòng tiền tương lai của doanh nghiệp Tuy nhiên, mặc dù thông tin về dòng tiền rất hữu ích, vẫn tồn tại sự không thống nhất trong các kết quả nghiên cứu thực nghiệm, đặc biệt là về sự ổn định của các thành phần dòng tiền tổng hợp và ảnh hưởng của chúng đến dòng tiền trong tương lai.
Nghiên cứu của Dechow (1990) và Dechow (1994) cho thấy thu nhập quá khứ có khả năng dự báo dòng tiền tương lai của doanh nghiệp tốt hơn dòng tiền hoạt động kinh doanh (HĐKD) quá khứ Tuy nhiên, Finger (1994), Quirin và cộng sự (1999), cùng với Subramanyam và Venkatachalam (2007) đã cung cấp bằng chứng cho thấy dòng tiền từ HĐKD quá khứ lại dự báo dòng tiền HĐKD tương lai hiệu quả hơn thu nhập Sự không thống nhất trong các nghiên cứu này chỉ ra rằng cần thiết phải thực hiện nhiều nghiên cứu hơn với các phạm vi không gian và thời gian khác nhau.
Trong báo cáo tài chính, Bảng cân đối kế toán và Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh cung cấp thông tin hữu ích, nhưng chưa đủ để hiểu rõ nguồn hình thành và sử dụng tiền mặt Báo cáo lưu chuyển tiền tệ là công cụ phản ánh toàn diện các dòng tiền của doanh nghiệp, giúp đánh giá hiệu quả hoạt động hiện tại và dự báo dòng tiền tương lai Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp Việt Nam vẫn chưa nhận thức được tầm quan trọng của việc lập và sử dụng báo cáo này.
Dòng tiền là yếu tố quyết định trong nhiều ngành nghề sản xuất kinh doanh, bao gồm cả ngành dược phẩm và y tế Mặc dù thị trường có nhiều biến động gần đây, cổ phiếu ngành dược vẫn thu hút sự quan tâm lớn từ các nhà đầu tư.
Dự báo dòng tiền trong tương lai là yếu tố quan trọng đối với nhà quản trị và nhà đầu tư, giúp đưa ra quyết định chính xác Trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ, dòng tiền từ hoạt động kinh doanh (HĐKD) phản ánh khả năng tạo ra doanh thu và tiền mặt của doanh nghiệp Tuy nhiên, công tác dự báo dòng tiền tại Việt Nam vẫn chưa được thực hiện đầy đủ, thường chỉ dừng lại ở việc lập dự toán tiền mặt với các giả định nhất định mà chưa đánh giá đúng mức các yếu tố ảnh hưởng Do đó, luận văn này chọn nghiên cứu “Ảnh hưởng của dòng tiền HĐKD quá khứ đến dự báo dòng tiền tương lai: Trường hợp các doanh nghiệp ngành dược phẩm niêm yết trên TTCK Việt Nam”.
Mục tiêu nghiên cứu
Trên cơ sở các kết quả của các công trình nghiên cứu trước có liên quan, đề tài nghiên cứu nh m các mục đích:
Kiểm định các mô hình dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp ngành dược phẩm và y tế niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam dựa trên dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ Mục tiêu là xác định mô hình dự báo hiệu quả nhất cho dòng tiền hoạt động kinh doanh tương lai của các doanh nghiệp này.
Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất các hàm ý quan trọng cho công tác dự báo dòng tiền tương lai Những thông tin này sẽ hỗ trợ các nhà đầu tư và các bên liên quan trong việc dự đoán dòng tiền của các doanh nghiệp ngành dược phẩm và y tế niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Câu hỏi nghiên cứu
Trên cơ sở mục tiêu nghiên cứu, luận văn đặt ra các câu hỏi nghiên cứu cụ thể nhƣ sau:
- Dòng tiền từ HĐKD quá khứ có khả năng dự báo đáng kể dòng tiền từ HĐKD trong tương lai hay không?
Các thành phần dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong quá khứ, khi kết hợp với thông tin kế toán dồn tích, có thể dự đoán đáng kể dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong tương lai.
- Mô hình nào có khả năng dự báo tốt nhất dòng tiền từ HĐKD của các
DN ngành dƣợc phẩm, y tế niêm yết trên TTCK Việt Nam?
Đối tƣợng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu
Luận văn nghiên cứu khả năng của thông tin kế toán, bao gồm dòng tiền hoạt động kinh doanh và các thành phần liên quan, trong việc dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh tương lai Nghiên cứu này tập trung vào các doanh nghiệp ngành dược phẩm và y tế niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, nhằm đánh giá hiệu quả của các dữ liệu kế toán dồn tích trong việc dự đoán tình hình tài chính tương lai.
+ Phạm vi về không gian: Các doanh nghiệp ngành dƣợc 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
Phương pháp nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu của luận văn bao gồm 19 doanh nghiệp niêm yết trong ngành dược phẩm và y tế trên sàn HOSE và HNX, được tổng hợp bởi Công ty truyền thông tài chính Stoxplus Các doanh nghiệp này đã công bố đầy đủ báo cáo tài chính trong giai đoạn từ 2008 đến 2017.
Dữ liệu trong nghiên cứu được xử lý dưới dạng bảng (panel data) và áp dụng ba mô hình hồi quy là OLS, FEM và REM để kiểm tra khả năng dự báo của các mô hình này.
Bố cục đề tài
Phần mở đầu của bài viết nêu rõ tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu, xác định mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu cụ thể Đối tượng và phạm vi nghiên cứu được làm rõ, cùng với phương pháp nghiên cứu được áp dụng Bố cục luận văn cũng được trình bày một cách hệ thống, kèm theo tổng quan tài liệu nghiên cứu để cung cấp bối cảnh cho đề tài.
Chương 1: Cơ sở lý luận về dòng tiền và dự báo dòng tiền trong tương lai
Chương 2: Phương pháp nghiên cứu Chương 3: Kết quả nghiên cứu và hàm ý từ kết quả nghiên cứu Kết luận
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ DÒNG TIỀN VÀ DỰ BÁO DÒNG TIỀN TRONG TƯƠNG LAI
VAI TRÒ CỦA VIỆC DỰ BÁO DÒNG TIỀN TRONG TƯƠNG LAI
+ Phạm vi về không gian: Các doanh nghiệp ngành dƣợc 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
Mẫu nghiên cứu này bao gồm 19 doanh nghiệp niêm yết trong ngành dược phẩm và y tế trên sàn HOSE và HNX, được tổng hợp bởi Công ty truyền thông tài chính Stoxplus Các doanh nghiệp này đã công bố đầy đủ báo cáo tài chính trong giai đoạn từ 2008 đến 2017.
Dữ liệu được xử lý dưới dạng bảng (panel data) và được phân tích thông qua ba mô hình hồi quy OLS, FEM và REM nhằm kiểm tra khả năng dự báo của các mô hình nghiên cứu.
Phần mở đầu của bài viết nêu rõ tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu, xác định mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, đồng thời mô tả đối tượng và phạm vi nghiên cứu Ngoài ra, phần này cũng trình bày phương pháp nghiên cứu được áp dụng, cấu trúc của luận văn và tổng quan về tài liệu nghiên cứu liên quan.
Chương 1: Cơ sở lý luận về dòng tiền và dự báo dòng tiền trong tương lai
Chương 2: Phương pháp nghiên cứu Chương 3: Kết quả nghiên cứu và hàm ý từ kết quả nghiên cứu Kết luận
7 Tổng quan tài liệu nghiên cứu
Trên thế giới, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về dòng tiền và dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh, nhằm tìm ra các mô hình hiệu quả nhất cho doanh nghiệp niêm yết Các nghiên cứu tiên phong trong lĩnh vực này bao gồm công trình của Bowen, Burgstahler và Daley (1986) cũng như Greenberg, Johnson và Ramesh (1986) Tiếp theo, Dechow (1994) cùng với Barth, Cram và Nelson đã đóng góp vào việc phát triển các phương pháp dự báo dòng tiền.
Nghiên cứu về dự báo dòng tiền cho thấy các yếu tố chính thường được sử dụng bao gồm dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ, lợi nhuận đã ghi nhận trước đó, và sự kết hợp giữa dòng tiền quá khứ với các thành phần kế toán dồn tích.
Thu nhập quá khứ có khả năng dự báo dòng tiền tương lai đã được khẳng định bởi Ủy ban Chuẩn mực Kế toán Tài chính Hoa Kỳ (FASB, 1978), tuy nhiên vẫn thiếu bằng chứng thực nghiệm xác thực Nhiều nghiên cứu của các tác giả như Bowen, Burgstahler và Daley (1986), Greenberg, Johnson và Ramesh (1986), Dechow, Kothari và Watts (1998), McBeth (1993), Finger (1994), Ali (1994), Ebaid (2011) đã sử dụng thu nhập quá khứ như một yếu tố trong việc dự báo dòng tiền Dù vậy, kết quả thực nghiệm về việc lựa chọn mô hình dự báo tốt hơn vẫn chưa đạt được sự đồng thuận giữa các nghiên cứu.
Dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ đã được sử dụng để dự báo dòng tiền tương lai theo các nghiên cứu của Quirin và cộng sự (1999), Seng, D (2006), và Zhao, Hobbes và Wright (2007) Tuy nhiên, hiện vẫn chưa có sự thống nhất về mô hình nào là hiệu quả nhất trong việc dự báo dòng tiền, liệu là mô hình dòng tiền, mô hình lợi nhuận hay mô hình kết hợp.
Một số tác giả đã kết hợp dòng tiền quá khứ với các thành phần kế toán dồn tích để dự báo dòng tiền tương lai, như Lorek và cộng sự (1996), Barth, Cram và Nelson (2001), Brochet, Nam và Ronen (2008), Ebaid (2011), Chong (2012), và Nguyễn Thanh Hiếu (2015) Hầu hết đều khẳng định rằng mô hình kết hợp giữa dòng tiền hoặc lợi nhuận với các thành phần dồn tích có khả năng dự báo tốt hơn so với mô hình chỉ sử dụng dòng tiền hoặc thu nhập Tuy nhiên, nghiên cứu của Chotkunakitti (2005) lại cho thấy mô hình chỉ sử dụng dòng tiền có khả năng dự báo tốt hơn Điều này cho thấy vẫn chưa có sự thống nhất trong kết quả thực nghiệm của các nghiên cứu trước.
Tại Việt Nam, nghiên cứu về dòng tiền còn hạn chế nhưng đã có một số công trình đáng chú ý, như nghiên cứu của Nguyễn Thanh Hiếu (2015) về dự báo dòng tiền của các công ty phi tài chính niêm yết trên TTCK Việt Nam, và nghiên cứu của Lê Thị Hoàng Linh (2017) về dòng tiền trong lĩnh vực sản xuất hàng tiêu dùng Các nghiên cứu này cho thấy mô hình kết hợp dòng tiền quá khứ với thông tin kế toán dồn tích là phương pháp dự báo hiệu quả nhất Nghiên cứu của Nguyễn Thị Uyên Uyên và Từ Thị Kim Thoa (2015) cũng chỉ ra rằng từng thành phần của dòng tiền và dồn tích có giá trị dự báo cao hơn so với thu nhập và dòng tiền gộp chung Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu hiện tại đều gộp chung các doanh nghiệp từ nhiều ngành khác nhau mà chưa phân chia theo nhóm ngành cụ thể và thiếu sự đa dạng trong lựa chọn ngành nghề nghiên cứu.
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ DÕNG TIỀN VÀ DỰ BÁO
DÕNG TIỀN TRONG TƯƠNG LAI
1.1 VAI TRÕ CỦA THÔNG TIN VỀ DÕNG TIỀN VÀ BÁO CÁO LƯU CHUYỂN TIỀN TỆ TRONG DỰ BÁO DÕNG TIỀN
1.1.1 Vai trò của thông tin về dòng tiền
Thông tin về dòng tiền ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh lạm phát gia tăng và số lượng doanh nghiệp phá sản tăng cao Dòng tiền cung cấp khả năng dự đoán bổ sung cho các thông tin dồn tích, giúp doanh nghiệp đánh giá khả năng tạo tiền, khả năng thanh toán và dự báo khả năng tăng trưởng trong tương lai Dòng tiền, được thể hiện qua Bảng cân đối kế toán, có vai trò thiết yếu đối với sự sống còn và phát triển của doanh nghiệp, giống như máu đối với cơ thể.
Dòng tiền đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá kết quả kinh doanh một cách khách quan và chính xác, nhờ vào việc loại trừ các ảnh hưởng từ các phương pháp kế toán khác nhau.
Có thể thấy vai trò của thông tin về dòng tiền đƣợc thể hiện ở những khía cạnh sau:
Dòng tiền đóng vai trò quyết định trong khả năng thanh toán của doanh nghiệp, với dòng tiền vào và ra tạo ra tình trạng thanh khoản Thông tin về dòng tiền là yếu tố quan trọng để đánh giá tính thanh khoản và khả năng thanh toán của doanh nghiệp, điều này đã được khẳng định qua nhiều nghiên cứu trước đây (Heath và Rosenfield, 1979; Largay và Stickney, 1980).
Dòng tiền đóng vai trò quan trọng trong chính sách chi trả cổ tức của doanh nghiệp Các công ty chỉ có khả năng chi trả cổ tức khi có đủ nguồn tiền, vì vậy, nếu lượng tiền mặt hạn chế, mức chi trả cổ tức sẽ giảm hoặc thậm chí không có.
- Thông tin dòng tiền có tác dụng dự báo khả năng phá sản
Khi gặp khó khăn, doanh nghiệp có thể vẫn báo cáo lợi nhuận nhờ vào các thủ thuật kế toán, tuy nhiên, sự thiếu hụt dòng tiền sẽ tạo ra áp lực tài chính nghiêm trọng, có khả năng dẫn đến tình trạng phá sản.
Dự báo và phân loại các công ty có khả năng phá sản sẽ được cải thiện khi xem xét dòng tiền hoạt động và các chỉ số tài chính liên quan Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh là nguồn tài chính chính để doanh nghiệp chi trả chi phí, hoàn trả nợ vay và thanh toán cho nhà cung cấp, giúp duy trì hoạt động sản xuất kinh doanh Nếu dòng tiền hoạt động âm trong ngắn hạn, công ty có thể cần vay thêm hoặc phát hành cổ phiếu để bù đắp Tuy nhiên, nếu tình trạng âm kéo dài, công ty sẽ đối mặt với áp lực tài chính lớn, không đủ khả năng thanh toán lãi vay, nợ gốc và lợi nhuận cho các nhà đầu tư.
1.1.2 Báo cáo lưu chuyển tiền tệ a Đặc điểm dòng tiền trong Báo cáo lưu chuyển tiền tệ
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ DỰ BÁO DÒNG TIỀN HĐKD
1.3.1 Một số nghiên cứu về dự báo dòng tiền trong tương lai
Nghiên cứu của Barth, Cram và Nelson (2001) đã phân tích mối quan hệ giữa dòng tiền trong quá khứ và các thành phần dồn tích, từ đó chỉ ra rằng các thành phần dồn tích đóng vai trò quan trọng trong việc dự đoán dòng tiền tương lai Mô hình của Barth giả định rằng tất cả các thành phần của dòng tiền đều có sự ổn định tương tự đối với dòng tiền tương lai.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng thông tin về dòng tiền tổng hợp, bao gồm dòng tiền cốt lõi và không cốt lõi, có sự ổn định khác nhau trong việc dự đoán dòng tiền tương lai (Cheng và Hollie, 2005, 2008; Arthur, Cheng và Czernkowski, 2010; Khansalar và Namazi, 2015).
Trên cơ sở mô hình của Barth, Cram và Nelson, Cheng và Hollie
Nghiên cứu năm 2008 dựa trên phân loại chức năng trong báo cáo thu nhập đã xác định các thành phần dòng tiền cốt lõi, bao gồm doanh thu, giá vốn hàng bán và chi phí hoạt động, trong khi các thành phần dòng tiền không cốt lõi bao gồm lãi vay, thuế và chi phí khác Kết quả cho thấy rằng các thành phần dòng tiền cốt lõi có tính ổn định cao hơn so với dòng tiền không cốt lõi Cụ thể, trong nhóm dòng tiền không cốt lõi, lãi vay có tính ổn định thấp hơn so với các thành phần khác, và dòng tiền liên quan đến thuế có tính ổn định thấp nhất.
Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Hiếu (2015) dựa trên các nghiên cứu trước đây của Barth, Cram và Nelson (2001), cùng với Quirin và cộng sự (1999), đã chỉ ra rằng việc đưa thêm các năm trễ của dòng tiền giúp nâng cao khả năng dự báo dòng tiền tương lai Kết quả nghiên cứu chứng minh rằng khả năng dự báo dòng tiền tăng lên theo độ trễ thời gian.
1.3.2 Các mô hình nghiên cứu về khả năng dự báo dòng tiền trong tương lai
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra các mô hình khác nhau cho việc dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh trong tương lai Một trong những mô hình tiêu biểu là mô hình dự báo dòng tiền của Lorek và Willinger (1996).
Lorek và Willinger đã xây dựng một mô hình hồi quy chuỗi thời gian đa biến nhằm dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh của 62 công ty Phương trình hồi quy được thiết lập để phân tích và dự đoán hiệu suất tài chính.
CF t = a + b 1 (CF t-1 )+ b 2 (CF t-4 )+ b 3 (OIBD t-1 ) + b 4 (OIBD t-4 ) + b 5 (REC t-1 ) + b 6 (INV t-1 ) + b 7 (PAY t-1 ) + e t Trong đó: CF t là dòng tiền hoạt động năm t
OIBD t-i là lợi nhuận hoạt động trước khấu hao năm t-i RECt-1 là khoản phải thu năm t-1
INV t-1 là hàng tồn kho năm t-1 PAY t-1 là khoản phải trả năm t-1 e t là biến nhiễu Lorek và Willinger (1996) đƣa 3 biến độc lập vào mô hình:
- Biến CFt-1 và CFt-4 để xác định hiệu ứng lân cận và đánh giá yếu tố mùa vụ của dòng tiền
OIBD (Lợi nhuận hoạt động trước khấu hao) là một biến độc lập quan trọng, được tính dựa trên cơ sở dồn tích OIBD t-1 giúp đánh giá hiệu ứng lân cận, trong khi OIBD t-4 cho phép phân tích yếu tố mùa vụ ảnh hưởng đến dòng tiền và thu nhập.
- Biến độc lập còn lại bao gồm các khoản phải thu, hàng tồn kho và khoản phải trả
Nghiên cứu của Lorek và Willinger (1996) xác nhận quan điểm của FASB (1978) rằng khả năng dự báo dòng tiền tương lai được cải thiện khi kết hợp thu nhập và thông tin kế toán dồn tích Mô hình này có ưu điểm là xem xét yếu tố mùa vụ ảnh hưởng đến dòng tiền, nhưng việc tính toán các biến trong mô hình lại khá phức tạp Mô hình dự báo dòng tiền của Barth, Cram và Nelson (2001) cũng được đề cập trong bối cảnh này.
Dựa trên mô hình của Dechow, Kothari và Watts (1998), nghiên cứu của Barth, Cram và Nelson đã xác định vai trò quan trọng của các thành phần dồn tích trong việc dự đoán dòng tiền tương lai.
Phương trình kiểm định khả năng dự báo dòng tiền tương lai từ thu nhập quá khứ:
CF i,t+1 = Փ + ∑ t- 𝜏 EARN i,t- 𝜏 + u i,t’ (1) Phương trình kiểm định các thành phần của thu nhập:
CF i,t+1 = Փ + Փ CF CF i,t + Փ AR AR i,t + Փ I INV i,t + Փ AP AP i,t + Փ D DEPR i,t
Mô hình nghiên cứu chỉ ra rằng mỗi thành phần dồn tích cung cấp thông tin khác nhau về dòng tiền tương lai của doanh nghiệp Việc phân tách các thành phần dồn tích thành những yếu tố chính đã cải thiện đáng kể khả năng dự báo dòng tiền tương lai Mô hình này nhấn mạnh vai trò quan trọng của thông tin kế toán dồn tích trong việc dự báo Tuy nhiên, nó cũng tồn tại một số hạn chế, chẳng hạn như giả định về các khoản dồn tích ngắn hạn, giả định tính ổn định của tất cả các thành phần dòng tiền, và chưa xem xét sự khác biệt trong các chính sách và thực tiễn kế toán Mô hình dự báo dòng tiền tương lai từ các dòng tiền thành phần của Cheng và Hollie (2008) cũng được đề cập trong nghiên cứu này.
Nghiên cứu trước đây của Dechow (1994), Dechow, Kothari và Watts (1998), Barth, Cram và Nelson (2001) chưa kiểm tra rõ ràng tính ổn định của các thành phần dòng tiền trong việc dự đoán dòng tiền tương lai Nghiên cứu của Cheng và Hollie mở rộng các nghiên cứu trước bằng cách phân tách dòng tiền thành hai loại: dòng tiền cốt lõi và dòng tiền không cốt lõi Dòng tiền cốt lõi bao gồm doanh thu, giá vốn hàng bán và chi phí hoạt động, trong khi dòng tiền không cốt lõi bao gồm tiền lãi, thuế và chi phí khác.
Từ đó, mô hình đƣợc xây dựng để kiểm định tính ổn định của các thành phần dòng tiền đến việc dự báo dòng tiền tương lai như sau:
CFO t+1 = α + β 1 C_SALES t + β 2 C_COGS t + β 3 C_OE t + β 4 C_INT t
+ β 5 C_TAXt + β6C_OTHERt +μt (2) Đƣợc viết lại nhƣ sau: CFO t+1 = α + β∑CFO t + μ t
Với β∑CFO t = β 1 C_SALES t + β 2 C_COGS t + β 3 C_OE t + β 4 C_INT t
+ β 5 C_TAX t + β 6 C_OTHER t Phương trình (1): hệ số các thành phần dòng tiền b ng nhau
Phương trình (2) đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dòng tiền bằng cách tách tổng dòng tiền thành 6 dòng tiền thành phần riêng biệt Điều này cho phép xác định rõ ràng từng thành phần dòng tiền và đánh giá xem chúng có phản ánh những thông tin khác nhau liên quan đến dòng tiền tương lai hay không.
- CFO là dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh
- C_SALES là dòng tiền từ doanh thu bán hàng
- C_COGS là dòng tiền từ giá vốn hàng bán
- C_OE là dòng tiền từ chi phí hoạt động
- C_INT là dòng tiền liên quan đến lãi vay đã trả
- C-TAX là dòng tiền liên quan đến thuế đã trả
- C_OTHER là dòng tiền liên quan đến thu nhập và chi phí khác
Mô hình nghiên cứu dự báo dòng tiền từ các thành phần dồn tích đƣợc xây dựng dựa trên mô hình của Barth, Cram và Nelson (2001) (mô hình BCN):
CFO t+1 = α + β 1 CFO t + β 2 ∆ARt + β 3 ∆APt + β 4 ∆INVt + β 5 DEPR t
+ β OTHER + β AMORT + μ (3) Đƣợc viết lại nhƣ sau: CFO t+1 = α + β 1 ∑CFOt + β∑ACCt + μ t Với β∑ACCt = β2∆ARt + β 3 ∆APt + β 4 ∆INVt + β 5 DEPRt + β6OTHERt
+ β 7 AMORT t Các biến đƣợc xác định nhƣ sau:
- EARN là thu nhập trước các khoản mục bất thường và ngừng hoạt động
- ∆AR là sự thay đổi các khoản phải thu
- ∆AP là sự thay đổi các khoản phải trả
- ∆INV là sự thay đổi của hàng tồn kho
- DEPR là chi phí khấu hao TSCĐ hữu hình
- AMORT là chi phí khấu hao TSCĐ vô hình
- OTHER là các khoản mục dồn tích khác đƣợc xác định b ng EARN - (CFO+∆AR+∆INV - ∆AP - DEPR - AMORT)
Phương trình (4) phân chia dòng tiền từ phương trình (3) nhằm đánh giá tính ổn định của các thành phần dòng tiền từ hoạt động kinh doanh khác nhau và khả năng dự báo của từng thành phần Phiên bản viết lại của phương trình (4) sẽ cung cấp cái nhìn sâu hơn về sự phân tích này.
CFO t+1 = α + β 1 C_SALES t + β 2 C_COGS t + β 3 C_OE t + β 4 C_INT t
Phương trình (3) và (4) được sử dụng để kiểm tra khả năng dự đoán dòng tiền tương lai của các thành phần dòng tiền, nhằm xác định xem chúng có vượt trội hơn so với các thành phần dồn tích và dòng tiền tổng hợp hay không.
Nghiên cứu cho thấy rằng các thành phần dòng tiền cốt lõi như doanh thu, giá vốn và chi phí hoạt động có tính ổn định cao hơn so với các thành phần dòng tiền không cốt lõi Trong khi các thành phần dòng tiền cốt lõi duy trì tính ổn định tương tự, dòng tiền không cốt lõi, đặc biệt là dòng tiền từ lãi vay đã trả, có tính ổn định thấp hơn Hơn nữa, dòng tiền liên quan đến thuế có tính ổn định thấp nhất Ngoài ra, các thành phần dòng tiền và dồn tích đều cải thiện khả năng dự báo dòng tiền trong tương lai so với dòng tiền và biến dồn tích tổng hợp.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
ĐẶC ĐIỂM CÁC DOANH NGHIỆP THUỘC NGÀNH DƢỢC PHẨM,
Ngành công nghiệp dược phẩm Việt Nam hiện đang ở cấp độ 3 theo thang xếp loại phát triển của Tổ chức Phát triển Công nghiệp Liên hợp quốc (UNIDO) Theo đánh giá của IMS Health, Việt Nam được xếp vào nhóm các quốc gia có ngành dược phẩm đang phát triển, cùng với các nước như Venezuela, Ba Lan, Thổ Nhĩ Kỳ và Mexico.
Thị trường dược phẩm Việt Nam đang trên đà tăng trưởng lạc quan, với doanh thu ước đạt 5,2 tỷ USD vào năm 2017, tăng 10% so với năm trước Dự báo trong 5 năm tới, ngành dược sẽ tiếp tục tăng trưởng hai con số, với mức tăng trưởng dự kiến từ 8-9% trong giai đoạn 2017-2021 theo IMS.
Sự gia tăng dân số, thu nhập bình quân đầu người cao hơn và cải thiện dân trí đang tạo ra nhu cầu sử dụng thuốc và chăm sóc sức khỏe cộng đồng ngày càng lớn Điều này dẫn đến việc đầu tư phát triển sản xuất và cung ứng dược phẩm gia tăng, mở ra triển vọng lớn cho ngành dược và y tế.
Việt Nam, với dân số trẻ và đang phát triển, đang đối mặt với vấn đề ô nhiễm môi trường nghiêm trọng, dẫn đến sự gia tăng các loại bệnh tật Do đó, ngành dược phẩm tại đây được dự báo sẽ có triển vọng phát triển tích cực trong tương lai.
Cổ phiếu ngành dược phẩm đang trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các nhà đầu tư trong thời gian tới Do đó, việc theo dõi thông tin về tình hình kinh doanh và dòng tiền của các công ty trong lĩnh vực này là rất quan trọng để đánh giá khả năng sinh lời và triển vọng đầu tư Nghiên cứu dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp dược phẩm và y tế sẽ cung cấp thông tin hữu ích cho quá trình ra quyết định của nhà đầu tư.
XÁC ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu của Cheng và Hollie (2008) mở rộng các nghiên cứu trước đây bằng cách tách dòng tiền và so sánh sự ổn định của dòng tiền cốt lõi và không cốt lõi Kết quả cho thấy mô hình các thành phần dòng tiền có khả năng dự báo dòng tiền tương lai tốt hơn so với mô hình dòng tiền tổng hợp.
Mô hình của Cheng và Hollie (2008) cũng đƣợc Khansalar và Namazi
(2015) vận dụng để đánh giá các thành phần dòng tiền trong việc dự đoán dòng tiền tương lai cho các DN tại Mỹ và Anh
Luận văn này nhằm nghiên cứu khả năng dự đoán dòng tiền tương lai của các doanh nghiệp ngành dược phẩm và y tế niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, thông qua việc kết hợp dòng tiền hoạt động kinh doanh và thông tin kế toán dồn tích Nghiên cứu dựa trên mô hình của Cheng và Hollie (2008) để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến dòng tiền trong bối cảnh cụ thể của ngành này.
Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng việc đưa vào các năm trễ của dòng tiền có thể cải thiện khả năng dự báo dòng tiền tương lai (Greenberg, Johnson và Ramesh, 1986; Barth, Cram và Nelson, 2001; Quirin và cộng sự, 1999) Tác giả Nguyễn Thanh Hiếu (2015) đã kiểm định các mô hình với độ trễ 1 năm, 2 năm và 3 năm, và kết quả cho thấy khả năng dự báo tăng lên khi độ trễ của mô hình tăng Do đó, luận văn này chọn độ trễ 3 năm để kiểm định các mô hình.
Nghiên cứu này đặt ra câu hỏi liệu dòng tiền từ hoạt động kinh doanh (HĐKD) trong quá khứ có thể dự báo dòng tiền HĐKD trong tương lai hay không Nó cũng xem xét khả năng dự báo của các thành phần dòng tiền HĐKD quá khứ kết hợp với thông tin kế toán dồn tích, nhằm xác định mô hình dự báo hiệu quả nhất cho dòng tiền từ HĐKD của các doanh nghiệp ngành dược phẩm và y tế niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Mô hình nghiên cứu cụ thể được đề xuất là mô hình dự báo dòng tiền tương lai dựa trên dòng tiền HĐKD trong quá khứ.
Luận văn này kiểm định mô hình dòng tiền nhằm xác định liệu dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong quá khứ có thể dự báo chính xác dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong tương lai hay không.
Kết quả kiểm định cho thấy dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong quá khứ có mối liên hệ chặt chẽ với dòng tiền trong tương lai, và mô hình này được xác thực thông qua phương pháp hồi quy.
CFO t : dòng tiền từ HĐKD của năm t (năm dự báo)
Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh (HĐKD) tại năm t-k, với k là độ trễ từ 1 đến 3 năm, được xác định bởi các thông số chưa biết α và β, cùng với sai số dự báo ε Để đánh giá tính ổn định và khả năng dự báo dòng tiền tương lai, luận văn tiến hành kiểm định mô hình các thành phần dòng tiền HĐKD trong quá khứ.
Kết quả kiểm định cho thấy các thành phần dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ có mối quan hệ chặt chẽ với dòng tiền trong tương lai Mô hình này được kiểm định bằng phương pháp hồi quy, theo nghiên cứu của Cheng và Hollie.
Kết quả nghiên cứu năm 2008 cho thấy rằng dòng tiền liên quan đến doanh thu và giá vốn hàng bán có khả năng ổn định và dự báo tốt hơn so với dòng tiền từ chi phí lãi vay, thuế và các dòng tiền khác Đặc biệt, dòng tiền liên quan đến thuế được xác định là ít ổn định nhất.
CFO t = α + β 1 C_SALES t-k + β 2 C_COGS t-k + β 3 C_INT t-k + β 4 C_TAX t-k
CFO t : dòng tiền từ HĐKD của năm t (năm dự báo) C_SALESt-k : dòng tiền liên quan đến doanh thu tại năm t-k với k là độ trễ từ 1 - 3 năm
C_COGS t-k : dòng tiền liên quan đến giá vốn hàng bán tại năm t-k với k là độ trễ từ 1 - 3 năm
C_INT t-k : dòng tiền liên quan đến chi phí lãi vay tại năm t-k với k là độ trễ từ 1 - 3 năm
C_TAX t-k : dòng tiền liên quan đến thuế phải nộp tại năm t-k với k là độ trễ từ 1 - 3 năm
Dòng tiền liên quan đến hoạt động khác tại năm t-k được xác định với độ trễ từ 1 đến 3 năm, trong đó α và β là các thông số chưa biết Mô hình dự báo dòng tiền kết hợp dữ liệu từ dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ và các thành phần kế toán dồn tích gộp, trong khi ε đại diện cho sai số dự báo.
Kiểm định mối quan hệ giữa các thành phần dòng tiền hoạt động kinh doanh (HĐKD) trong quá khứ và thông tin kế toán dồn tích gộp chung nhằm xác định khả năng dự báo dòng tiền từ HĐKD trong tương lai Nghiên cứu này sẽ giúp làm rõ liệu các yếu tố lịch sử có thể cung cấp thông tin hữu ích cho việc dự đoán dòng tiền trong các kỳ tiếp theo hay không.
Kết quả kiểm định cho thấy rằng các thành phần dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ và các thành phần kế toán dồn tích có mối quan hệ chặt chẽ với dòng tiền tương lai Mô hình này được kiểm định bằng phương pháp hồi quy.
CFO t = α + β 1 C_SALES t-k + β 2 C_COGS t-k + β 3 C_INT t-k + β 4 C_TAX t-k + β 5 C_OTHER t-k + β 6 ACC t-k + ε (3)
CFO t : dòng tiền từ HĐKD của năm t (năm dự báo) C_SALESt-k : dòng tiền liên quan đến doanh thu tại năm t-k với k là độ trễ từ 1 - 3 năm
C_COGS t-k : dòng tiền liên quan đến giá vốn hàng bán tại năm t-k với k là độ trễ từ 1 - 3 năm
C_INT t-k : dòng tiền liên quan đến chi phí lãi vay tại năm t-k với k là độ trễ từ 1 - 3 năm
C_TAX t-k : dòng tiền liên quan đến thuế phải nộp tại năm t-k với k là độ trễ từ 1 - 3 năm
Dòng tiền liên quan đến hoạt động khác tại năm t-k, với k là độ trễ từ 1 đến 3 năm, được biểu thị bằng C_OTHERt-k Biến dồn tích tổng hợp tại năm t-k cũng có độ trễ tương tự, ký hiệu là ΣACC t-k Các tham số α, β1 đến β6 là những thông số chưa biết, trong khi ε đại diện cho sai số dự báo Mô hình dự báo dòng tiền được xây dựng dựa trên dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong quá khứ, kết hợp với các thành phần kế toán dồn tích cụ thể.
Mô hình dòng tiền hoạt động kinh doanh (HĐKD) trong quá khứ, kết hợp với các thành phần kế toán dồn tích đã được kiểm định, có khả năng giải thích và dự đoán dòng tiền tương lai Việc kết hợp dòng tiền HĐKD quá khứ với các yếu tố dồn tích cụ thể giúp nâng cao độ chính xác trong việc dự báo tình hình tài chính.
Kết quả kiểm định cho thấy dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ và các thành phần kế toán dồn tích có mối quan hệ chặt chẽ với dòng tiền tương lai, được kiểm định bằng phương pháp hồi quy Dựa trên nghiên cứu của Barth, Cram và Nelson (2001) cùng với Cheng và Hollie (2008), dự đoán rằng sự thay đổi khoản phải thu (∆AR), sự thay đổi hàng tồn kho (∆INV) và chi phí khấu hao tài sản cố định (DEPR) sẽ có mối quan hệ cùng chiều với dòng tiền tương lai, trong khi sự thay đổi khoản phải trả (∆AP) sẽ có mối quan hệ ngược chiều.
CFO t = α + β 1 CFO t-k + β 2 ∆AR t-k + β 3 ∆AP t-k + β 4 ∆INV t-k + β 5 DEPR t-k + β 6 OTHER t-k + ε (4) Trong đó:
CFO t : dòng tiền từ HĐKD của năm t (năm dự báo) CFO t-k : dòng tiền HĐKD tại năm t-k với k là độ trễ 1- 3 năm
∆AR t-k : sự thay đổi khoản phải thu tại năm t-k với k là độ trễ 1 - 3 năm
∆AP t-k : sự thay đổi khoản phải trả tại năm t-k với k là độ trễ 1 - 3 năm
∆INV t-k : sự thay đổi hàng tồn kho tại năm t-k với k là độ trễ 1 - 3 năm
DEPR t-k : chi phí khấu hao tại năm t-k với k là độ trễ 1 - 3 năm
OTHERt-k: các khoản dồn tích khác tại năm t-k với k là độ trễ 1 - 3 năm α, β 1 đến β 6 : thông số chƣa biết ε : sai số dự báo
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HÀM Ý
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.1.1 Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu này đã chọn mẫu gồm 19 doanh nghiệp thuộc ngành dược phẩm và y tế, được niêm yết trên hai sàn chứng khoán HOSE và HNX Bảng 3.1 trình bày kết quả thống kê mô tả dữ liệu cho các biến hồi quy trong nghiên cứu.
Bảng 3.1 Thống kê mô tả dữ liệu ĐVT: 1,000,000 đồng
Giá trị nhỏ nhất Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
Bảng 3.1 cho thấy lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh (EARN) và dòng tiền từ hoạt động kinh doanh (CFO) đều có giá trị dương, với EARN và CFO lệch về bên phải và độ lệch lớn Điều này chỉ ra rằng phần lớn các doanh nghiệp trong ngành dược phẩm và y tế đều hoạt động có lợi nhuận và có dòng tiền thuần dương từ hoạt động kinh doanh, tuy nhiên, vẫn tồn tại sự chênh lệch đáng kể giữa các công ty.
So sánh độ lệch chuẩn giữa EARN (134.792 tỷ đồng), CFO (123.762 tỷ đồng) và ACC (103.413 tỷ đồng) cho thấy rằng các thành phần kế toán dồn tích ít biến động hơn so với dòng tiền và lợi nhuận Điều này cho phép chúng ta suy luận rằng các thành phần thông tin kế toán dồn tích trong lợi nhuận có vai trò quan trọng và ổn định hơn.
Việc đo lường dòng tiền chủ yếu dựa vào dòng tiền vào và dòng tiền ra Các thành phần dòng tiền cho thấy giá trị dương liên quan đến doanh thu (C_SALES) và giá trị âm đối với chi phí như giá vốn hàng bán (C_COGS), chi phí lãi vay (C_INT) và tiền thuế phải nộp (C_TAX) Dòng tiền từ các hoạt động khác (C_OTHER) có giá trị âm lớn nhất (-1,963.979 tỷ đồng), cho thấy nguồn thu nhập từ các hoạt động này thấp hơn chi phí, chủ yếu do các khoản chi phí như chi phí nhân công và quản lý doanh nghiệp Trong số các thành phần dòng tiền, C_OTHER, C_SALES và C_COGS có sự biến động lớn, trong khi C_INT và C_TAX ít biến động hơn.
Xem xét đến các thành phần dồn tích có thể thấy, giá trị trung bình của
Trong ngành dược phẩm và y tế, các chỉ số ∆AR và ∆INV đều có giá trị âm (-31.449 và -36.016 tỷ đồng), trong khi đó ∆AP, DEPR và OTHER lại có giá trị dương (44.041; 15.124 và 171.582 tỷ đồng) Điều này cho thấy hầu hết các công ty trong ngành này giảm giá trị phải thu và hàng tồn kho vào cuối năm, trong khi khoản phải trả, chi phí khấu hao tài sản cố định và các khoản dồn tích khác lại tăng lên Sự thay đổi này phản ánh thực tế rằng các doanh nghiệp dược phẩm và y tế cần đầu tư vào trang thiết bị để cạnh tranh, đồng thời chi phí nguyên liệu nhập khẩu chiếm khoảng 70-75% giá vốn hàng bán, và chi phí nhân công cũng chiếm 18-20% giá vốn hàng bán (Theo Báo cáo ngành Dược Phẩm 03/2017) Tổng giá trị trung bình các khoản dồn tích ngắn hạn cho thấy sự cần thiết trong việc quản lý tài chính hiệu quả trong ngành này.
Giá trị trung bình của tổng các khoản dồn tích (∆AP = 23,424) lớn hơn khoản dồn tích dài hạn (DEPR = 15.124), cho thấy rằng các khoản dồn tích ngắn hạn có ảnh hưởng đáng kể đến tổng giá trị này, không tính đến các khoản dồn tích khác.
So sánh độ lệch chuẩn của các thành phần dồn tích cho thấy các khoản dồn tích có biến động lớn nhất với độ lệch chuẩn là 456.089 tỷ đồng, tiếp theo là các khoản phải trả (205.635 tỷ đồng), hàng tồn kho (132.894 tỷ đồng), các khoản phải thu (107.151 tỷ đồng) và chi phí khấu hao TSCĐ có sự biến động ít hơn (17.010 tỷ đồng).
3.1.2 Phân tích tương quan giữa các biến
Phân tích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là bước quan trọng trước khi thực hiện hồi quy, giúp xác định tính phù hợp của các biến trong việc dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh (HĐKD) trong tương lai.
Sự tương quan cao giữa các biến độc lập có thể chỉ ra hiện tượng đa cộng tuyến Trong nghiên cứu này, sức mạnh liên kết giữa các cặp biến được đánh giá thông qua hệ số tương quan Pearson.
Bảng 3.2 trình bày ma trận tương quan giữa dòng tiền hoạt động kinh doanh (HĐKD) và các thành phần dòng tiền khác Dòng tiền HĐKD trong tương lai có mối quan hệ tích cực với dòng tiền trong quá khứ, với các hệ số tương quan dương, cho thấy khả năng sử dụng dòng tiền quá khứ để dự đoán dòng tiền tương lai Các hệ số tương quan có ý nghĩa thống kê cho thấy dòng tiền HĐKD quá khứ có mối quan hệ cùng chiều với dòng tiền liên quan đến doanh thu (C_SALES) và dòng tiền liên quan đến chi phí lãi vay (C_INT) theo độ trễ hàng năm, trong khi có mối quan hệ ngược chiều với dòng tiền liên quan đến thuế đã nộp (C_TAX).
Số liệu thống kê từ bảng 3.2 chỉ ra rằng dòng tiền liên quan đến doanh thu và giá vốn có mối quan hệ ngược chiều nhau, với hệ số tương quan giữa C_SALES và C_COGS đạt mức cao (trễ 1 năm: 0.920, trễ 2 năm: 0.924, trễ 3 năm: 0.929) Tương tự, C_SALES cũng có mối quan hệ mạnh với C_OTHER, với các hệ số tương quan đều lớn hơn 0.9 Dấu hiệu này cho thấy khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến C_SALES, C_COGS và C_OTHER.
* Tương quan với mức ý nghĩa 5% (Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
** Tương quan với mức ý nghĩa 10% download by : skknchat@gmail.com
Bảng 3.3 cho thấy có mối tương quan thống kê đáng kể giữa dòng tiền năm t và dòng tiền có độ trễ 1, 2, và 3 năm Dòng tiền năm t có tương quan thuận với khoản dồn tích gộp trễ 1 năm, với hệ số tương quan 0.15, điều này phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Thanh Hiếu (2015) Ngược lại, dòng tiền với độ trễ 1, 2, và 3 năm lại có mối quan hệ nghịch với các khoản dồn tích tương ứng Kết luận này cũng tương đồng với các nghiên cứu trước đó của Barth, Cram và Nelson (2001), Dechow, Kothari và Watts (1998), cùng với Sloan.
Bảng 3.3 Ma trận tương quan giữa dòng tiền và thông tin kế toán dồn tích gộp Biến nghiên cứu CFO t CFO t-1 CFO t-2 CFO t-3 ACC t-1 ACC t-2 ACC t-3 CFO t 1.000
* Tương quan với mức ý nghĩa 5% (Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
** Tương quan với mức ý nghĩa 10%
Dữ liệu từ bảng 3.4 chỉ ra rằng dòng tiền có mối quan hệ tích cực với sự thay đổi các khoản phải thu (∆AR) và chi phí khấu hao tài sản cố định (DEPR), với các hệ số tương quan dương có ý nghĩa thống kê Ngược lại, dòng tiền năm t lại có mối tương quan ngược chiều với sự thay đổi các khoản phải trả (∆AP) với độ trễ 1 năm Hệ số tương quan dương cho thấy rằng sự thay đổi hàng tồn kho (∆INV) có mối tương quan thuận với dòng tiền, với các độ trễ tương ứng là 1 năm (0.369) và 2 năm.
Bảng 3.4 Ma trận tương quan giữa dòng tiền và các thành phần kế toán dồn tích cụ thể
* Tương quan với mức ý nghĩa 5% (Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
** Tương quan với mức ý nghĩa 10% download by : skknchat@gmail.com
3.1.3 Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu
Luận văn áp dụng kiểm định Hausman để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM trong phân tích kết quả Kiểm định này có hai giả thuyết: H0 cho rằng không có tương quan giữa các biến giải thích và thành phần ngẫu nhiên, cho thấy mô hình REM là phù hợp; H1 lại chỉ ra có tương quan, làm cho mô hình FEM trở nên thích hợp hơn Nếu kết quả kiểm định Hausman có giá trị Prob < 0.05, mô hình FEM được xác định là phù hợp hơn, ngược lại, nếu Prob > 0.05, mô hình REM sẽ được ưu tiên.
Hệ số xác định R² điều chỉnh, theo Brooks (2008), được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy, cho biết tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình Nhiều nghiên cứu trước đây đã dựa vào hệ số R² để lựa chọn mô hình tối ưu giữa OLS, FEM và REM, với mô hình có R² cao hơn sẽ giải thích tốt hơn sự biến động của biến phụ thuộc.
KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Dưới đây là bảng tóm tắt và so sánh kết quả nghiên cứu với các nghiên cứu trước liên quan (bảng 3.20):
Bảng 3.20 Tóm tắt kết quả nghiên cứu
Mô hình Kết quả nghiên cứu So sánh với kết quả của các nghiên cứu trước
- Cả 3 mô hình đều có khả năng dự báo
Dòng tiền hoạt động kinh doanh (HĐKD) trong quá khứ với độ trễ 1 năm cho thấy khả năng dự báo tốt nhất so với dòng tiền trễ 2 năm và 3 năm Hơn nữa, dòng tiền trong quá khứ có mối quan hệ cùng chiều với dòng tiền dự báo.
- Đồng nhất với các nghiên cứu trước
Theo nghiên cứu của Nguyễn Thanh Hiếu (2015) và Lê Thị Hoàng Linh (2017), độ trễ tăng lên dẫn đến khả năng dự báo dòng tiền cải thiện Cụ thể, Nguyễn Thanh Hiếu chỉ ra rằng dòng tiền trễ có tác động tích cực đến độ chính xác trong dự báo tài chính.
1 năm luôn quan hệ ngƣợc chiều với dòng tiền năm sau
2 Mô hình các thành phần dòng tiền
- Tất cả các thành phần dòng tiền đều có khả năng dự báo
- Mô hình với độ trễ 1 năm và
3 năm có khả năng dự báo tốt hơn so với trễ 2 năm
- Dòng tiền liên quan đến lãi vay (C_INT) và thuế (C_TAX) có ý nghĩa trong việc dự đoán và có quan hệ ngƣợc chiều với dòng tiền tương lai
- Theo Lê Thị Hoàng Linh
(2017) thì mô hình trễ 2 năm dự báo tốt hơn
Theo nghiên cứu của Khansalar và Namazi (2015), tất cả các thành phần dòng tiền đều có khả năng dự báo dòng tiền tương lai, ngoại trừ dòng tiền liên quan đến thuế (C_TAX).
3 Mô hình thông tin dồn tích gộp
- Các mô hình với các độ trễ
1, 2, 3 năm đều phù hợp để dự báo và khả năng dự báo tăng dần theo độ trễ
- Trong mô hình với độ trễ 2,
3 năm thì C_SALES không có khả năng dự báo, chỉ có C_COGS có khả năng dự
- Đồng nhất với kết quả thực nghiệm của Lê Thị Hoàng Linh (2017)
(2008), Khansalar và Namazi (2015) thì C_SALES, C_COGS có
Mô hình kết quả nghiên cứu cho thấy tính ổn định của nó thấp hơn so với C_INT và C_TAX (bảng 3.14) Tuy nhiên, khả năng dự báo dòng tiền của mô hình này
4 Mô hình các thành phần dồn tích cụ thể
- Các mô hình đều có khả năng dự báo dòng tiền tương lai
- Mô hình với độ trễ 1 năm cho thấy tất cả các biến (ngoại trừ ∆INV t-1 và DEPR t-
1) có khả năng dự báo dòng tiền và hầu hết các biến đều có quan hệ cùng chiều với dòng tiền trừ biến ∆AP
- Theo Lê Thị Hoàng Linh thì mô hình có độ trễ 3 năm có khả năng dự báo tốt nhất và chỉ có CFO 1-t và ∆AP t-1 có ý nghĩa dự báo
- Cũng cho r ng tất cả các biến có quan hệ cùng chiều với dòng tiền trừ biến ∆AP (ngƣợc chiều) nhƣng nghiên cứu của Barth, Cram và Nelson
(2008) chỉ ra r ng tất cả các thành phần dồn tích đều có ý nghĩa thống kê trong việc dự báo dòng tiền tương lai
Mô hình dòng tiền kết hợp với thành phần dồn tích gộp có độ trễ 3 năm là phương pháp dự báo hiệu quả nhất cho dòng tiền hoạt động kinh doanh trong tương lai Trong khi đó, mô hình dòng tiền kết hợp với các thành phần kế toán dồn tích cụ thể lại cho thấy khả năng dự báo thấp hơn.
- Thống nhất với nghiên cứu của Cheng và Hollie
Năm 2008, Khansalar và Nmaazi (2015) đã nghiên cứu các mô hình dòng tiền, trong đó kết hợp các thành phần dòng tiền với thành phần dồn tích gộp và các thành phần dồn tích cụ thể.
Mô hình Kết quả nghiên cứu So sánh với kết quả của các nghiên cứu trước khả năng dự báo tốt hơn mô hình chỉ có dòng tiền gộp
Nghiên cứu của Barth, Cram và Nelson (2001), cùng với Nguyễn Thị Uyên Uyên, Từ Thị Kim Thoa (2015), Nguyễn Thanh Hiếu (2015) và Lê Thị Hoàng Linh (2017) đã chỉ ra rằng mô hình dòng tiền kết hợp với các thành phần dồn tích cụ thể và độ trễ từ 1 đến 3 năm có khả năng dự báo tốt hơn so với các mô hình khác.
Mặc dù tỷ lệ dự báo thấp hơn so với các nghiên cứu trước đây, các mô hình nghiên cứu được lựa chọn vẫn có ý nghĩa dự báo cho dòng tiền hoạt động kinh doanh tương lai của các doanh nghiệp ngành dược phẩm và y tế niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Sự khác biệt trong kết quả nghiên cứu so với các nghiên cứu trước chủ yếu xuất phát từ số lượng đơn vị nghiên cứu và mẫu quan sát nhỏ (19 công ty với 190 quan sát), trong khi các nghiên cứu trước có quy mô lớn hơn nhiều, như nghiên cứu của Barth, Cram và Nelson (2001) với 10.164 quan sát, hay Cheng và Hollie (2008) với 29.090 quan sát Thêm vào đó, quy mô, lĩnh vực kinh doanh, và đặc điểm của các mẫu nghiên cứu cũng góp phần vào sự khác biệt này.
3.2.2 Hàm ý từ kết quả nghiên cứu
Thông tin về dòng tiền HĐKD luôn có ý nghĩa quan trọng đối với các
DN trong việc dự báo khả năng sinh lợi, quyết định khả năng tồn tại của các
Đánh giá khả năng phá sản và thanh toán nghĩa vụ tài chính của doanh nghiệp là rất quan trọng, đặc biệt đối với các chủ nợ và nhà đầu tư Nghiên cứu về kỹ thuật dự báo dòng tiền tương lai thu hút sự quan tâm lớn vì người dùng thông tin trên báo cáo tài chính thường gặp khó khăn trong việc kết hợp các báo cáo để đánh giá tình hình tài chính, thời điểm và độ chắc chắn của dòng tiền tương lai Thông tin từ báo cáo lưu chuyển tiền tệ có thể kết hợp với các báo cáo tài chính khác để cung cấp cái nhìn rõ hơn về khả năng của doanh nghiệp trong việc quản lý dòng tiền, thời điểm tạo ra tiền và thích ứng với những thay đổi trong môi trường kinh doanh.
Nghiên cứu cho thấy rằng thông tin kế toán từ BCLCTT, BCĐKT và BCKQHĐKD khi được sử dụng kết hợp, cung cấp dữ liệu hữu ích cho việc dự báo dòng tiền tương lai Điều này khẳng định khả năng dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh trong tương lai dựa trên các dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ, cùng với các thành phần dòng tiền quá khứ và thông tin kế toán dồn tích cụ thể.
Mặc dù khả năng dự báo dòng tiền tương lai chỉ đạt tối đa 39.7% do hạn chế về mẫu quan sát, nghiên cứu cho thấy rằng việc kết hợp thông tin về dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ với các thành phần dồn tích mang lại hiệu quả cao hơn so với việc chỉ sử dụng thông tin dòng tiền hoặc thông tin dồn tích riêng lẻ Các mô hình này có thể áp dụng cho dự báo dòng tiền của tất cả các loại hình doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Tuy nhiên, trong ngành dược phẩm và y tế, số lượng doanh nghiệp hạn chế có thể dẫn đến sai lệch và thiếu ý nghĩa thống kê cho một số biến trong các mô hình dự báo.
Khi sử dụng mô hình dòng tiền để dự báo, nên lấy dòng tiền của năm trước làm cơ sở cho năm tiếp theo, vì các biến dòng tiền từ 2 năm hoặc 3 năm trước không có ý nghĩa thống kê Điều này đặc biệt đúng trong ngành dược phẩm và y tế, nơi mà các hoạt động phân phối chiếm ưu thế và nhu cầu dược phẩm lớn với chu kỳ kinh doanh ngắn Do đó, dòng tiền năm liền trước là thông tin quan trọng để các nhà dự báo đánh giá dòng tiền tương lai, trong khi dòng tiền từ những năm trước đó không mang lại giá trị dự báo.
Mô hình các thành phần dòng tiền cho thấy rằng việc sử dụng độ trễ 1 năm cho tất cả các biến mang lại khả năng dự báo 34.2%, gần như tương đương với mô hình trễ 3 năm (34.1%) Trong đó, chỉ có các biến chi phí lãi vay trễ 1 năm (C_INT t-1) và dòng tiền liên quan đến thuế trễ 1, 2, 3 năm (C_TAXt-1, C_TAXt-2, C_TAXt-3) có khả năng dự báo dòng tiền tương lai.
Dòng tiền liên quan đến doanh thu trong mô hình trễ 1 năm giải thích 18.8% dòng tiền tương lai, cao hơn 2.5% so với dòng tiền liên quan đến giá vốn hàng bán Đối với doanh nghiệp dược phẩm và y tế, dòng tiền từ chi phí lãi vay và thuế có ảnh hưởng lớn, với hệ số hồi quy lần lượt là -1.714 và -2.617, cho thấy tác động ngược chiều đến dòng tiền tương lai Kết quả thống kê cho thấy tính ổn định hơn so với dòng tiền từ doanh thu và giá vốn Ngân hàng thương mại có thể sử dụng dòng tiền này để đánh giá khả năng chi trả lãi vay của doanh nghiệp, trong khi cơ quan thuế có thể dựa vào dòng tiền chi trả thuế để kiểm tra sự tuân thủ quy định Do đó, doanh nghiệp dược phẩm và y tế cần cung cấp đầy đủ thông tin về dòng tiền lãi vay và thuế để đảm bảo tính chính xác trong dự báo dòng tiền tương lai.
Khi kết hợp các thành phần dòng tiền với thông tin kế toán dồn tích gộp để dự báo dòng tiền, việc sử dụng thông tin kế toán trong 3 năm trước là cần thiết Dòng tiền liên quan đến thuế và lãi vay cho thấy tính ổn định cao hơn khi dự báo dòng tiền tương lai, trong khi dòng tiền liên quan đến giá vốn có khả năng dự báo thấp nhất, với hệ số hồi quy chỉ đạt 0.130.