Luận văn kinh tế tác động của quản trị vốn luân chuyển đến khả năng sinh lời của các công ty dược phẩm niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam​

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ QUỲNH ANH TÁC ĐỘNG CỦA QUẢN TRỊ VỐN LUÂN CHUYỂN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC CÔNG TY DƯỢC PHẨM NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh – Năm 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ QUỲNH ANH TÁC ĐỘNG CỦA QUẢN TRỊ VỐN LUÂN CHUYỂN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC CÔNG TY DƯỢC PHẨM NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 8340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PSG.TS TRẦN THỊ HẢI LÝ TP Hồ Chí Minh – Năm 2019 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn “Nghiên cứu tác động quản trị vốn luân chuyển đến khả sinh lời cơng ty nhóm ngành dược phẩm niêm yết TTCK Việt Nam khoảng thời gian từ năm 2010-2018” cơng trình nghiên cứu tơi thực Các số liệu phân tích kết nêu luận văn hoàn toàn trung thực, đáng tin cậy công bố rộng rãi Website Tác giả NGUYỄN THỊ QUỲNH ANH ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC ii DANH MỤC BẢNG BIỂU v DANH MỤC HÌNH v TÓM TẮT vi ABSTRACT vii CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1 Bối cảnh nghiên cứu: .1 1.2 Ý nghĩa đề tài: 1.3 Mục tiêu nghiên cứu: .2 1.4 Câu hỏi nghiên cứu: .2 1.5 Phạm vi phương pháp nghiên cứu: Phạm vi nghiên cứu: Phương pháp nghiên cứu: 1.6 Đối tượng nghiên cứu: 1.7 Dữ liệu nghiên cứu: .3 1.8 Bố cục nghiên cứu: PHẦN KẾT CHƯƠNG .4 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU CĨ LIÊN QUAN .5 2.1 Tổng quan lý thuyết, biện pháp quản trị vốn luân chuyển: .5 2.1.1 Tổng quan lý thuyết vốn luân chuyển: .5 2.1.2 Các giải pháp quản trị vốn luân chuyển: 2.1.3 Lý thuyết khả sinh lời: 10 2.2 Các mơ hình nghiên cứu giới Việt Nam có liên quan: 11 2.3 Vài nét nguồn gốc phát triển ngành dược: 24 2.4 Đặc thù ngành dược phẩm Việt Nam: 25 2.5 Vài tiêu tài ngành Dược: .26 PHẦN KẾT CHƯƠNG 29 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU 30 iii 3.1 Dữ liệu mơ hình nghiên cứu: 30 3.1.1 Phương pháp thu thập liệu: 30 3.1.2 Phương pháp xử lý liệu: 30 3.1.3 Cơ sở lựa chọn mơ hình: .30 3.1.4 Mơ hình nghiên cứu: .31 3.2 Mô tả biến giả thuyết mơ hình nghiên cứu: 32 3.2.1 Biến phụ thuộc: .32 3.2.2 Biến độc lập: 32 3.2.3 Biến kiểm soát: .35 3.2.4 Kỳ vọng tác động vốn luân chuyển đến khả sinh lời: 37 3.3 Các bước phân tích định lượng: 37 PHẦN KẾT CHƯƠNG 39 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .40 4.1 Tổng quan ngành dược phẩm : 40 4.2 Kết nghiên cứu: .40 4.2.1 Thống kê mô tả: 40 4.2.2 Phân tích tương quan biến: 45 4.2.3 Kết phân tích hồi quy mơ hình nghiên cứu: 47 4.3 Kiểm định hồi quy: 53 4.3.1 Kiểm định phương sai thay đổi: .53 4.3.2 Kiểm định tự tương quan: 53 PHẦN KẾT CHƯƠNG 57 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 59 5.1 Kết luận chung: 59 5.2 Đề xuất khuyến nghị: 59 5.2.1 Quản trị khoản phải thu: 60 5.2.2 Quản trị hàng hóa lưu kho: 61 5.2.3 Quản trị khoản phải trả .61 5.3 Hạn chế đề tài: .62 iv TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC v DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1: Kỳ vọng tác động vốn luân chuyển đến khả sinh lời 37 Bảng 1: Bảng thống kê mô tả biến sử dụng 41 Bảng 2: Ma trận tương quan biến nghiên cứu 45 Bảng Kết phân tích hồi quy theo phương pháp Pooled OLS 48 Bảng 4 :Kết hồi quy mơ hình theo mơ hình FEM 50 Bảng 5: So sánh mơ hình Pooled OLS mơ hình FEM .52 Bảng 6: Kiểm định phương sai sai số thay đổi mơ hình tác động cố định FEM 53 Bảng 7: Kiểm định tự tương quan 53 Bảng 8: Kết mơ hình GLS khắc phục phương sai thay đổi .54 Bảng 9: Bảng tổng hợp kết biến độc lập biến kiểm sốt .57 DANH MỤC HÌNH Hình 1: Đường biểu diễn thời gian dòng tiền hoạt động kinh doanh Hình 2 : Đồ thị biểu diễn mối quan hệ chi phí lưu giữ hàng, chi phí mua hàng, tổng chi phí theo mức sản lượng tồn kho Hình 3: Tỷ suất lợi nhuận gộp số doanh nghiệp dược 27 Hình 4: Giá vốn hàng bán doanh thu số doanh nghiệp dược phẩm 28 Hình 5: Vòng quay hàng tồn kho số doanh nghiệp dược 29 Hình 1: Tốc độ tăng trưởng GDP qua năm .36 Hình 1: Thống kê mô tả biến độc lập .42 Hình 2: Thống kê mơ tả biến kiểm soát 44 vi TÓM TẮT Quản trị vốn luân chuyển chiếm vị trí hàng đầu việc nâng cao hiệu hoạt động kinh doanh khả sinh lời cơng ty Các nhà quản trị tài ln tìm kiếm phương pháp phù hợp cách sử dụng thành phần vốn luân chuyển giúp tăng thêm khả sinh lời Mục đích nghiên cứu để đánh giá tác động thành phần vốn luân chuyển đến số khả sinh lời công ty dược phẩm Việt Nam Nghiên cứu sử dụng nguồn liệu từ báo cáo tài hai mươi cơng ty dược phẩm niêm yết sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2010 – 2018 Nghiên cứu phân tích dựa mơ hình hồi quy đa biến theo phương pháp Pooled OLS, FEM GLS Các biến đưa vào nghiên cứu mô hình bao gồm: Tỷ suất lợi nhuận hoạt động gộp (GOP) biến phụ thuộc để đo lường khả sinh lời doanh nghiệp Kỳ thu tiền bình quân (AR), kỳ luân chuyển hàng tồn kho (INV), kỳ trả tiền bình quân (AP) chu kỳ luân chuyển tiền mặt (CCC) biến độc lập đo lường quản trị hiệu vốn ln chuyển Ngồi ra, mơ hình cịn sử dụng biến kiểm soát tỷ số tốn hành (CR), tỷ số nợ (DEBT), quy mơ công ty (SIZE) tốc độ tăng trưởng GDP năm Kết thành phần vốn luân chuyển phương pháp hồi quy GLS tồn mối tương quan âm với khả sinh lời doanh nghiệp Bài nghiên cứu đóng góp thêm chứng thực nghiệm tác động quản trị vốn luân chuyển đến khả sinh lời, để từ nhà quản trị đưa số đề xuất để tăng cường hiệu quản trị vốn luân chuyển, giúp cơng ty thuộc nhóm ngành dược phẩm cải thiện khả sinh lời Từ khóa: vốn luân chuyển, chu kỳ luân chuyển tiền mặt, lợi nhuận, chu kỳ hàng tồn kho, chu kỳ khoản phải thu, chu kỳ khoản phải trả, ngành dược phẩm vii ABSTRACT Management of working capital has an leading position in improving the efficiency and profitability of the company Financial managers are always looking for appropriate methods on how to use working capital components to increase profitability The purpose of the article is to assess the impact of working capital components on profitability of pharmaceutical companies in Vietnam The study used financial data of twenty pharmaceutical companies listed on the Vietnamese stock market over the period from 2010 to 2018 The article uses multivariate regression model according to: Pooled OLS, FEM and GLS The Gross operating profit (GOP) is a dependent variable to measure the coporate profitability The number of days accounts receivable (AR), number of days inventories (INV), number of days accounts payable (AP) and cash conversion cycle (CCC) are independent variables to measure governance efficiency working capital In addition, the model uses control variables as the current ratio (CR), debt ratio (DEBT), firm size (SIZE) and annual GDP growth rate The results of components of working capital by GLS regression are negative correlated with profitability This article is an empirical evidence on the impact of working capital management on profitability, so that managers can have solutions to improve management efficiency of working capital, helping pharmaceutical companies to increase profitability Keywords: Working capital, cash conversion cycle, profitability, Inventories turnover, accounts receivable, accounts payable, pharmaceutical CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1 Bối cảnh nghiên cứu: Hầu hết doanh nghiệp kinh tế phải đối mặt với thách thức quản lý, buộc doanh nghiệp phải tìm cho hướng Trong trình đối phó với thách thức này, việc kiểm sốt tài doanh nghiệp nói chung quản trị vốn luân chuyển nói riêng yếu tố quan trọng định tài doanh nghiệp Quản trị vốn luân chuyển chiếm vị trí hàng đầu việc kiểm sốt tài nghiên cứu nhiều quốc gia khác Quản trị vốn luân chuyển kiểm soát tài sản ngắn hạn nợ ngắn hạn Chẳng hạn công ty tập trung chủ yếu nguồn vốn vào tài sản cố định mà không quan tâm đến nhu cầu vốn ngắn hạn gặp phải tình trạng ngưng trệ sản xuất khả tốn ngắn hạn Do đó, việc cân tài sản ngắn hạn nợ ngắn hạn quan trọng nhằm trì tốt chu kỳ kinh doanh doanh nghiệp, tận dụng hết nguồn vốn sẵn có giảm thiểu chi phí Trong trình sản xuất kinh doanh, vốn lưu chuyển có vai trị đảm bảo cho hoạt động kinh doanh doanh nghiệp diễn liên tục, vốn luân chuyển không cung cấp đầy đủ kịp thời làm ngưng trệ kinh doanh ảnh hưởng trực tiếp đến rủi ro khả sinh lời doanh nghiệp (Horne Wachowicz, 2004) Xuất phát từ mục tiêu tối đa hóa giá trị doanh nghiệp, tiếp tục trì tính khoản cơng ty Do đó, cần có biện pháp để quản trị vốn luân chuyển hiệu nhằm cân hai mục tiêu Nhận thức tầm quan trọng vấn đề nêu trên, qua q trình tìm hiểu cơng ty TTCK ngành dược phẩm yếu tố hàng đầu sống chúng ta, ảnh hưởng đến sức khỏe, tính mạng người sản phẩm cần thiết người dân nên thị trường khơng có nhiều biến động ln ổn định Mặc dù phải đối mặt với khó khăn kinh tế, công nghệ xã hội ngành dược phẩm ln nhận quan tâm tồn xã hội ngành 69 Bảng 4.2 Ma trận tương quan biến pwcorr GOP AR INV AP CCC CR SIZE DEBT GDPGR, sig GOP INV AP CCC CR SIZE GOP 1.0000 AR -0.3652 0.0000 1.0000 INV -0.0070 0.9257 0.2361 0.0014 1.0000 AP -0.3918 0.0000 0.2560 0.0005 0.0003 0.9964 CCC -0.1130 0.1311 0.7483 0.0000 0.7002 -0.2105 0.0000 0.0046 1.0000 0.0821 -0.0204 0.2734 0.7857 0.1323 -0.2190 0.0767 0.0031 0.1409 0.0593 0.0388 0.6046 0.1933 0.0093 0.0542 -0.0256 0.4698 0.7334 1.0000 -0.3692 -0.1277 -0.3259 0.0000 0.0875 0.0000 0.4863 -0.4581 -0.5991 0.0000 0.0000 0.0000 0.0793 0.2900 -0.1242 0.0967 0.1963 -0.0358 0.0083 0.6335 0.1238 0.0978 CR SIZE DEBT GDPGR DEBT AR DEBT 1.0000 GDPGR -0.0868 0.2466 0.1814 0.0148 0.0558 -0.0033 0.4567 0.9652 GDPGR 1.0000 1.0000 0.4515 0.0000 1.0000 0.1513 0.0426 70 PHỤ LỤC Bảng 4.3: Kết hồi quy theo phương pháp Pooled OLS reg GOP AR CR SIZE DEBT GDPGR i.Nam Source SS df MS Model Residual 1.20150494 13 092423457 298129901 166 001795963 Total 1.49963484 179 008377848 GOP Coef Std Err t Number of obs F( 13, 166) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| = = = = = = 180 51.46 0.0000 0.8012 0.7856 04238 [95% Conf Interval] AR CR SIZE DEBT GDPGR -.0016525 -.0593615 0144562 -.5485128 -97.45107 0000886 -18.64 0.000 0101688 -5.84 0.000 0042474 3.40 0.001 0531545 -10.32 0.000 5.921768 -16.46 0.000 -.0018275 -.0794383 0060703 -.6534588 -109.1428 -.0014775 -.0392848 0228421 -.4435667 -85.75938 Nam 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0486823 000101 -.1251689 -.200529 -.2109961 -.1561304 -.1495488 -.0919294 013681 3.56 0.000 0134127 0.01 0.994 0156868 -7.98 0.000 0185939 -10.78 0.000 019086 -11.06 0.000 0167723 -9.31 0.000 016487 -9.07 0.000 0146257 -6.29 0.000 0216711 -.0263804 -.1561403 -.2372401 -.2486787 -.1892449 -.1821001 -.1208058 0756936 0265824 -.0941975 -.163818 -.1733136 -.1230158 -.1169976 -.063053 _cons 6.646996 4544737 5.749702 7.54429 14.63 0.000 71 reg GOP INV CR SIZE DEBT GDPGR i.Nam Source SS df MS Model Residual 604080266 895554575 13 046467713 166 005394907 Total 1.49963484 179 008377848 Number of obs F( 13, 166) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 180 8.61 0.0000 0.4028 0.3561 07345 GOP Coef INV CR SIZE DEBT GDPGR -.0006606 -.0106463 0065116 -.3687695 -54.64611 0002957 0170794 0074001 0946329 17.08862 -2.23 -0.62 0.88 -3.90 -3.20 0.027 0.534 0.380 0.000 0.002 -.0012445 -.0443671 -.0080988 -.5556087 -88.38517 -.0000767 0230745 0211221 -.1819303 -20.90706 Nam 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0287554 0026972 -.0648151 -.1048099 -.1093028 -.0798518 -.0771279 -.0483543 0246528 023246 0326291 0433375 0451443 0367804 0354341 0282188 1.17 0.12 -1.99 -2.42 -2.42 -2.17 -2.18 -1.71 0.245 0.908 0.049 0.017 0.017 0.031 0.031 0.088 -.0199181 -.0431987 -.1292366 -.1903737 -.1984338 -.1524694 -.1470875 -.1040684 0774288 0485932 -.0003936 -.0192461 -.0201718 -.0072342 -.0071683 0073597 _cons 3.906926 1.157431 3.38 0.001 1.621743 6.19211 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 72 reg GOP AP CR SIZE DEBT GDPGR i.Nam Source SS df MS Model Residual 830461881 66917296 13 063881683 166 004031162 Total 1.49963484 179 008377848 Number of obs F( 13, 166) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 180 15.85 0.0000 0.5538 0.5188 06349 GOP Coef AP CR SIZE DEBT GDPGR -.0020978 -.0021147 0146865 069492 -40.07714 0002646 0148067 0064547 0898991 10.50026 -7.93 -0.14 2.28 0.77 -3.82 0.000 0.887 0.024 0.441 0.000 -.0026203 -.0313485 0019425 -.1080011 -60.80841 -.0015753 0271191 0274304 2469851 -19.34587 Nam 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0206431 -.0018553 -.05435 -.0860652 -.0909004 -.0695988 -.0656761 -.0426336 0207013 020101 0243134 0296925 0305314 026194 0257009 0222828 1.00 -0.09 -2.24 -2.90 -2.98 -2.66 -2.56 -1.91 0.320 0.927 0.027 0.004 0.003 0.009 0.012 0.057 -.0202286 -.0415419 -.1023533 -.1446888 -.1511803 -.1213151 -.1164188 -.0866278 0615149 0378313 -.0063467 -.0274416 -.0306205 -.0178825 -.0149334 0013607 _cons 2.609239 7886889 3.31 0.001 1.052085 4.166392 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 73 reg GOP CCC CR SIZE DEBT GDPGR i.Nam Source SS df MS Model Residual 999991997 499642844 13 076922461 166 003009897 Total 1.49963484 179 008377848 Number of obs F( 13, 166) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE = = = = = = 180 25.56 0.0000 0.6668 0.6407 05486 GOP Coef CCC CR SIZE DEBT GDPGR -.0014291 -.0576145 0119546 -.923011 -60.40747 0001206 0133146 0054919 084942 7.90282 -11.85 -4.33 2.18 -10.87 -7.64 0.000 0.000 0.031 0.000 0.000 -.0016672 -.0839023 0011115 -1.090717 -76.01046 -.0011911 -.0313266 0227976 -.7553052 -44.80447 Nam 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0311619 0038682 -.0698405 -.1131534 -.1173521 -.0850909 -.0846366 -.0523267 0177403 0173634 0204809 0244491 0251343 0219758 0215317 0190101 1.76 0.22 -3.41 -4.63 -4.67 -3.87 -3.93 -2.75 0.081 0.824 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.007 -.0038638 -.0304134 -.1102771 -.1614247 -.1669763 -.128479 -.1271479 -.0898595 0661876 0381499 -.0294039 -.064882 -.067728 -.0417029 -.0421252 -.014794 _cons 4.597415 5943257 7.74 0.000 3.424004 5.770827 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 74 esttab tm1 tm2 tm3 tm4 , cells(b(star fmt(%9.3f)) t(par)) indicate("Year controlled=*Nam") stats(N F p r2, fmt(% > 9.0g %9.3f) labels("Observations") ) starlevels(* 0.10 ** 0.05 *** 0.01) compress append (1) GOP b/t (2) GOP b/t (3) GOP b/t (4) GOP b/t AR -0.002*** (-18.645) CR -0.059*** -0.011 -0.002 -0.058*** (-5.838) (-0.623) (-0.143) (-4.327) SIZE 0.014*** 0.007 0.015** 0.012** (3.404) (0.880) (2.275) (2.177) DEBT -0.549*** -0.369*** 0.069 -0.923*** (-10.319) (-3.897) (0.773) (-10.866) GDPGR -97.451*** -54.646*** -40.077*** -60.407*** (-16.456) (-3.198) (-3.817) (-7.644) INV -0.001** (-2.234) AP -0.002*** (-7.927) CCC -0.001*** (-11.852) _cons 6.647*** 3.907*** 2.609*** 4.597*** (14.626) (3.376) (3.308) (7.736) Year con~d Yes Yes Yes Yes Observat~s F p r2 180 51.462 0.000 0.801 180 8.613 0.000 0.403 180 15.847 0.000 0.554 180 25.557 0.000 0.667 75 PHỤ LỤC Bảng 4.4: Kết hồi quy mơ hình theo mơ hình FEM xtreg GOP AR CR SIZE DEBT GDPGR i.Nam, fe Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 180 20 R-sq: within = 0.5858 between = 0.2465 overall = 0.2930 Obs per group: = avg = max = 9.0 corr(u_i, Xb) = -0.2554 F(13,147) Prob > F t P>|t| 16.00 0.0000 GOP Coef AR CR SIZE DEBT GDPGR -.0012589 -.0280328 0166799 -.6786051 -21.27956 0001485 0141199 0085249 0698414 12.13494 -8.48 -1.99 1.96 -9.72 -1.75 0.000 0.049 0.052 0.000 0.082 -.0015523 -.0559371 -.0001673 -.8166279 -45.26103 -.0009655 -.0001285 0335272 -.5405822 2.701905 Nam 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0133714 0053704 -.0174477 -.0304073 -.0307706 -.0208039 -.0205772 -.0106222 0101591 0083642 0185192 0276531 0290976 0223912 0215872 0149439 1.32 0.64 -0.94 -1.10 -1.06 -0.93 -0.95 -0.71 0.190 0.522 0.348 0.273 0.292 0.354 0.342 0.478 -.0067053 -.0111592 -.054046 -.0850564 -.0882743 -.0650541 -.0632385 -.040155 0334482 0218999 0191507 0242417 0267331 0234462 0220842 0189105 _cons 1.711661 8178834 2.09 0.038 0953329 3.32799 sigma_u sigma_e rho 07742469 02633606 89629628 F test that all u_i=0: Std Err = = [95% Conf Interval] (fraction of variance due to u_i) F(19, 147) = 14.89 Prob > F = 0.0000 76 xtreg GOP INV CR SIZE DEBT GDPGR i.Nam, fe Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 180 20 R-sq: within = 0.4107 between = 0.0536 overall = 0.0954 Obs per group: = avg = max = 9.0 corr(u_i, Xb) = -0.2616 F(13,147) Prob > F 7.88 0.0000 GOP Coef INV CR SIZE DEBT GDPGR -.0009921 -.0203491 0242778 -.6665265 27.76838 0003792 0172357 012526 0938533 18.261 -2.62 -1.18 1.94 -7.10 1.52 0.010 0.240 0.055 0.000 0.130 -.0017414 -.0544109 -.0004765 -.8520025 -8.319608 -.0002428 0137127 049032 -.4810505 63.85637 Nam 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 -.0089235 0085708 0506733 0769818 0833937 0639146 0587783 036948 0132547 0099745 0264756 0403807 0425604 0320678 0303181 0198496 -0.67 0.86 1.91 1.91 1.96 1.99 1.94 1.86 0.502 0.392 0.058 0.059 0.052 0.048 0.054 0.065 -.0351179 -.0111412 -.0016487 -.0028199 -.0007157 0005411 -.0011373 -.0022794 0172709 0282827 1029954 1567834 167503 1272881 1186939 0761754 _cons -1.599828 1.282633 -1.25 0.214 -4.134611 9349543 sigma_u sigma_e rho 0872056 03141483 88513442 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: = = Std Err F(19, 147) = t 40.02 P>|t| [95% Conf Interval] Prob > F = 0.0000 77 Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 180 20 R-sq: within = 0.4323 between = 0.0586 overall = 0.0899 Obs per group: = avg = max = 9.0 corr(u_i, Xb) = -0.4614 F(13,147) Prob > F Coef AP CR SIZE DEBT GDPGR -.0016177 -.0005649 0184998 -.3871702 20.12951 0004538 0164512 0105821 0907938 15.30125 -3.56 -0.03 1.75 -4.26 1.32 0.000 0.973 0.083 0.000 0.190 -.0025146 -.0330763 -.0024128 -.5666 -10.10934 -.0007208 0319466 0394124 -.2077405 50.36836 Nam 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 -.0063324 0049419 0348002 05326 0572391 0428795 0408767 0263512 0122942 0098209 0223361 0336559 0353202 0268441 0258416 0176304 -0.52 0.50 1.56 1.58 1.62 1.60 1.58 1.49 0.607 0.616 0.121 0.116 0.107 0.112 0.116 0.137 -.0306286 -.0144664 -.0093411 -.013252 -.0125618 -.0101707 -.0101924 -.0084905 0179638 0243503 0789415 119772 12704 0959297 0919458 0611929 _cons -1.149635 1.067402 -1.08 0.283 -3.259071 9598014 sigma_u sigma_e rho 09540267 03083317 90542667 (fraction of variance due to u_i) F(19, 147) = t 29.31 P>|t| 8.61 0.0000 GOP F test that all u_i=0: Std Err = = [95% Conf Interval] Prob > F = 0.0000 78 Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 180 20 R-sq: within = 0.5277 between = 0.2863 overall = 0.3259 Obs per group: = avg = max = 9.0 corr(u_i, Xb) = 0.0146 F(13,147) Prob > F t P>|t| 12.63 0.0000 GOP Coef CCC CR SIZE DEBT GDPGR -.0009179 -.0384058 023567 -.8430539 -1.126102 0001369 0155346 0094102 0852923 12.73508 -6.70 -2.47 2.50 -9.88 -0.09 0.000 0.015 0.013 0.000 0.930 -.0011884 -.0691058 0049703 -1.011611 -26.2936 -.0006473 -.0077059 0421637 -.6744965 24.04139 Nam 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 0045935 0082413 0131883 0172564 0203869 0178868 0144828 0103769 0108034 0089267 0194504 0290033 0304998 0234708 0226156 0156927 0.43 0.92 0.68 0.59 0.67 0.76 0.64 0.66 0.671 0.357 0.499 0.553 0.505 0.447 0.523 0.509 -.0167565 -.0094 -.0252501 -.0400609 -.0398879 -.0284969 -.0302109 -.0206355 0259435 0258826 0516268 0745737 0806616 0642706 0591765 0413893 _cons 3756284 8631918 0.44 0.664 -1.33024 2.081497 sigma_u sigma_e rho 07233955 02812425 868696 F test that all u_i=0: Std Err = = [95% Conf Interval] (fraction of variance due to u_i) F(19, 147) = 25.51 Prob > F = 0.0000 79 esttab tm1 tm2 tm3 tm4 , cells(b(star fmt(%9.3f)) t(par)) indicate("Year controlled=*Nam") stats(N F p r2, fmt( > %9.0g %9.3f) labels("Observations") ) starlevels(* 0.10 ** 0.05 *** 0.01) compress append (1) GOP b/t (2) GOP b/t (3) GOP b/t (4) GOP b/t AR -0.001*** (-8.480) CR -0.028** -0.020 -0.001 -0.038** (-1.985) (-1.181) (-0.034) (-2.472) SIZE 0.017* 0.024* 0.018* 0.024** (1.957) (1.938) (1.748) (2.504) DEBT -0.679*** -0.667*** -0.387*** -0.843*** (-9.716) (-7.102) (-4.264) (-9.884) GDPGR -21.280* 27.768 20.130 -1.126 (-1.754) (1.521) (1.316) (-0.088) INV -0.001*** (-2.617) AP -0.002*** (-3.565) CCC -0.001*** (-6.705) _cons 1.712** -1.600 -1.150 0.376 (2.093) (-1.247) (-1.077) (0.435) Year con~d Yes Yes Yes Yes Observat~s F p r2 180 15.995 0.000 0.586 180 7.881 0.000 0.411 180 8.612 0.000 0.432 180 12.634 0.000 0.528 80 PHỤ LỤC Bảng 4.6: Kiểm định phương sai sai số thay đổi mơ hình tác động cố định FEM xttest3 Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (20) = 11507.44 Prob>chi2 = 0.0000 PHỤ LỤC Bảng 4.7: Kiểm định tự tương quan xtserial GOP AR INV AP CCC CR SIZE DEBT GDPGR Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation F( 1, 19) = 65.763 Prob > F = 0.0000 81 PHỤ LỤC Bảng 4.8: Kết mơ hình GLS khắc phục phương sai sai số thay đổi tự tương quan xtgls GOP AR SIZE CR DEBT GDPGR, panels(heteroskedastic) corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels GOP Coef AR SIZE CR DEBT GDPGR _cons -.0014719 0313884 -.0388208 -.5377732 -3.348088 1797307 Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(5) Prob > chi2 20 = Estimated covariances Estimated autocorrelations = = Estimated coefficients z Std Err -19.41 6.96 -3.19 -9.41 -2.51 1.18 0000758 004513 0121758 0571469 1.334145 1519281 (0.8686) P>|z| 0.000 0.000 0.001 0.000 0.012 0.237 = = = = = 180 20 489.40 0.0000 [95% Conf Interval] -.0013233 0402338 -.0149567 -.4257674 -.7332116 4775043 -.0016205 022543 -.062685 -.6497791 -5.962965 -.118043 xtgls GOP INV SIZE CR DEBT GDPGR, panels(heteroskedastic) corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = GOP Coef INV SIZE CR DEBT GDPGR _cons -.0011587 0278176 -.0322274 -.5892867 -3.292105 3055084 20 Std Err .0001595 0050297 011662 0507244 1.395923 1501677 (0.8919) Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(5) Prob > chi2 z -7.27 5.53 -2.76 -11.62 -2.36 2.03 P>|z| 0.000 0.000 0.006 0.000 0.018 0.042 = = = = = 180 20 246.39 0.0000 [95% Conf Interval] -.0014713 0179596 -.0550845 -.6887046 -6.028063 0111852 -.0008461 0376756 -.0093704 -.4898688 -.5561469 5998317 82 xtgls GOP AP SIZE CR DEBT GDPGR, panels(heteroskedastic) corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: common AR(1) coefficient for all panels (0.9224) Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = GOP Coef AP SIZE CR DEBT GDPGR _cons -.0013594 0324531 -.0096514 -.2609947 -3.814936 -.0354729 20 Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(5) Prob > chi2 Std Err .0002225 0054572 0113888 0620593 1.38526 1689122 z -6.11 5.95 -0.85 -4.21 -2.75 -0.21 P>|z| 0.000 0.000 0.397 0.000 0.006 0.834 = = = = = 180 20 162.35 0.0000 [95% Conf Interval] -.0017955 0217571 -.0319731 -.3826286 -6.529995 -.3665348 -.0009233 043149 0126702 -.1393608 -1.099877 295589 xtgls GOP CCC SIZE CR DEBT GDPGR, panels(heteroskedastic) corr(ar1) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: Panels: Correlation: generalized least squares heteroskedastic common AR(1) coefficient for all panels Estimated covariances = Estimated autocorrelations = Estimated coefficients = GOP Coef CCC SIZE CR DEBT GDPGR _cons -.0012614 0251738 -.0612702 -.8791345 -6.07207 7768342 20 Std Err .0000977 0052837 012876 0626199 1.586593 1743269 (0.8634) Number of obs Number of groups Time periods Wald chi2(5) Prob > chi2 z -12.91 4.76 -4.76 -14.04 -3.83 4.46 P>|z| 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 = = = = = 180 20 305.74 0.0000 [95% Conf Interval] -.001453 014818 -.0865066 -1.001867 -9.181736 4351597 -.0010699 0355296 -.0360337 -.7564017 -2.962404 1.118509 83 esttab tm1 tm2 tm3 tm4 , cells(b(star fmt(%9.3f)) t(par)) stats(N F p r2, fmt(%9.0g %9.3f) labels("Observation > s") ) starlevels(* 0.10 ** 0.05 *** 0.01) compress append (1) GOP b/t AR SIZE CR DEBT GDPGR INV AP CCC _cons Observat~s F p r2 (2) GOP b/t (3) GOP b/t (4) GOP b/t -0.001*** (-19.411) 0.031*** 0.028*** 0.032*** 0.025*** (6.955) (5.531) (5.947) (4.764) -0.039*** -0.032*** -0.010 -0.061*** (-3.188) (-2.763) (-0.847) (-4.758) -0.538*** -0.589*** -0.261*** -0.879*** (-9.410) (-11.617) (-4.206) (-14.039) -3.348** -3.292** -3.815*** -6.072*** (-2.510) (-2.358) (-2.754) (-3.827) -0.001*** (-7.265) -0.001*** (-6.109) -0.001*** (-12.907) 0.180 0.306** -0.035 0.777*** (1.183) (2.034) (-0.210) (4.456) 180 180 180 180 ... TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ QUỲNH ANH TÁC ĐỘNG CỦA QUẢN TRỊ VỐN LUÂN CHUYỂN ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC CÔNG TY DƯỢC PHẨM NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT... kiểm chứng mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển khả sinh lời công ty ngành dược phẩm niêm yết sàn HOSE HNX - Từ kết đó, đề xuất giải pháp nhằm cải thiện hiệu quản trị vốn luân chuyển khả sinh lời. .. với khả sinh lời doanh nghiệp Bài nghiên cứu đóng góp thêm chứng thực nghiệm tác động quản trị vốn luân chuyển đến khả sinh lời, để từ nhà quản trị đưa số đề xuất để tăng cường hiệu quản trị vốn