6. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.3.1. Kết quả hồi quy mô hình dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh
doanh từ dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ
Dòng tiền hoạt động kinh doanh sử dụng trong mô hình chi tiết theo độ trễ: 1 năm, 2 năm và 3 năm. Do vậy ta có 3 mô hình nhỏ nhƣ sau:
Mô hình 1a Mô hình dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh trên cơ sở dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ với độ trễ 1 năm:
CFOt = α + βCFOt-1 +ε (1a)
Mô hình 1b Mô hình dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh trên cơ sở dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ với độ trễ 2 năm:
CFOt = α + β1CFOt-1+ β2CFOt-2 +ε (1b)
Mô hình 1c Mô hình dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh trên cơ sở dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ với độ trễ 3 năm:
CFOt = α + β1CFOt-1+ β2CFOt-2 + β3CFOt-3+ε (1c)
Kết quả hồi quy OLS, FEM, REM cho mô hình dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh từ dòng tiền kinh doanh trong quá khứ đƣợc trình bày ở phàn dƣới đây:
Bảng 3.4 Kết quả hồi quy OLS mô hình dự báo trên cơ sở dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ (thông tin chung)
OLS Ý nghĩa thống kê
Prob (F-Statistic) Hệ số xác định hiệu chỉnh (Adjusted R-squared) Hệ số Durbin – Watson 1a 0.031673 0.01452 2.019335 1b 0.021922 0.028276 1.960836 1c 0.000161 0.110388 2.399106
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
- Đánh giá sự phù hợp của mô hình: Giá trị ý nghĩa thống kê Prob (F- Statistic) đều bé hơn 0.05 khi hồi quy cả 3 mô hình dự báo 1a, 1b, 1c cho thấy dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ (trễ 1 năm, 2 năm và 3 năm) đều là thông tin quan trọng, có khả năng dự báo dòng tiền tƣơng lai.
Hệ số xác định điều chỉnh (Adjusted R2) cũng là thông tin quan trọng đánh giá sự phù hợp của mô hình. Giá trị hệ số hồi quy điều chỉnh cho biết bao nhiêu phần sự thay đổi của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi mô hình. Kết quả hồi quy OLS cho 3 mô hình dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh trên cơ sở dòng tiền kinh doanh trong quá khứ có hệ số xác định điều chỉnh
lần lƣợt là: 0,01452; 0,028276; 0,110388 thấy dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ có khả năng giải thích đƣợc sự thay đổi trong giá trị dòng tiền hoạt động kinh doanh hiện tại của công ty từ 1,54% đến 11,03% tùy vào độ trễ dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ mà ta sử dụng. Mô hình 1c với giá tri R2
cao nhất trong 3 mô hình nên mô hình dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ với độ trễ 3 năm là mô hình dự báo dòng tiền tốt nhất so với độ trễ 1 và 2 năm.
- Đánh giá sự tuân thủ giả thiết hồi quy: Một trong các giả thiết hồi quy yêu cầu các phần dƣ (sai số) trong mô hình không có tƣơng quan với nhau. Có thể kiểm tra sự tuân thủ này thông qua đại lƣợng thống kê Durbin Watson (DW). Trong thực tế, khi tiến hành kiểm định Durbin Watson ngƣời ta áp dụng quy tắc: nếu 1<DW<3 thì kết luận mô hình không có tự tƣơng quan, nếu 0<DW<1 thì kết luận mô hình có tự tƣơng quan dƣơng, nếu 3<DW<4 thì kết luận mô hình có tự tƣơng quan âm. Hệ số DW thu đƣợc sau khi hồi quy OLS 3 mô hình dự báo lần lƣợt là 2,02; 1,96; 2,39. Cho thấy các sai số ngẫu nhiên của 3 mô hình đều không có tự tƣơng quan, giả thiết hồi quy về tính độc lập của phần dƣ đƣợc thỏa mãn.
Bảng 3.5 Kết quả hồi quy OLS mô hình dự báo trên cơ sở dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ (thông tin chi tiết)
OLS Biến giải thích Hệ số hồi quy Prob.
1a CFO(-1) 0.131972 0.0317 1b CFO(-1) 0.113471 0.1065 CFO(-2) 0.137653 0.0518 1c CFO(-1) 0.137762 0.0868 CFO(-2) 0.031756 0.7004 CFO(-3) 0.294062 0.0002
Kết quả hồi quy OLS mô hình 1a cho biết dòng tiền hoạt động kinh doanh năm trƣớc có ý nghĩa để dự báo dòng tiền (giá trị Prob. = 0,0317) và có quan hệ cùng chiều với dòng tiền năm sau (hệ số β1=0,1319) nghĩa là nếu dòng tiền hoạt động kinh doanh năm trƣớc tăng 1.000.000 đồng thì dòng tiền hoạt động kinh doanh năm sau tăng 131.972 đồng.
Kết quả hồi quy OLS mô hình 1b cho thấy dòng tiền hoạt động kinh doanh ở cả 1 năm trƣớc và 2 năm trƣớc đều có quan hệ cùng chiều với dòng tiền năm sau (hệ số hồi quy tƣơng ứng là 0,113471 và 0.137653) nhƣng dòng tiền từ hoạt động kinh doanh của 2 năm trƣớc có quan hệ chặt chẽ hơn dòng tiền từ hoạt động kinh doanh 1 năm trƣớc cụ thể: nếu dòng tiền hoạt động kinh doanh 1 năm trƣớc tăng 1.000.000 đồng thì dòng tiền hoạt động kinh doanh năm sau tăng 137.762 đồng; nếu dòng tiền hoạt động kinh doanh 3 năm trƣớc tăng 1.000.000 đồng thì dòng tiền hoạt động kinh doanh năm sau tăng 137.653 đồng (giả định dòng tiền hoạt động kinh doanh 1 năm trƣớc không đổi).
Kết quả hồi quy OLS mô hình 1c cho thấy dòng tiền hoạt động kinh doanh ở cả 1 năm trƣớc và 3 năm trƣớc có ý nghĩa trong việc dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh năm sau; dòng tiền 2 năm trƣớc không có ý nghĩa trong dự báo dòng tiền năm sau (hệ số Prob=0.7004).
Bảng 3.6 Kết quả hồi quy FEM mô hình dự báo trên cơ sở dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ (thông tin chung)
FEM Ý nghĩa thống kê
Prob (F-Statistic) Hệ số xác định hiệu chỉnh (Adjusted R-squared) Hệ số Durbin – Watson 1a 0.000 0.280647 2.328901 1b 0.000 0.412632 2.449838 1c 0.000 0.545577 2.87279
- Đánh giá sự phù hợp của mô hình: Giá trị ý nghĩa thống kê Prob (F- Statistic) cả 3 mô hình đều bé hơn 0.05 cho thấy dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ (trễ 1 năm, 2 năm và 3 năm) đều phù hợp để dự báo dòng tiền tƣơng lai. Khả năng giải thích của hồi quy FEM cho 3 mô hình cao hơn hồi quy OLS thể hiện ở các hệ số xác định điều chỉnh lần lƣợt là: 0,280647; 0,412632; 0,545577.
- Đánh giá sự tuân thủ giả thiết hồi quy: Hệ số DW thu đƣợc sau khi hồi quy FEM 3 mô hình dự báo lần lƣợt là 2,3289; 2,44984; 2,87279. Cho thấy 3 mô hình đều không có tự tƣơng quan, giả thiết hồi quy về tính độc lập của phần dƣ đƣợc thỏa mãn.
Bảng 3.7 Kết quả hồi quy FEM mô hình dự báo trên cơ sở dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ (thông tin chi tiết)
FEM Biến giải thích Hệ số hồi quy Prob.
1a CFO(-1) -0.333543 0.000 1b CFO(-1) -0.512102 0.000 CFO(-2) -0.452211 0.000 1c CFO(-1) -0.795302 0.000 CFO(-2) -0.850891 0.000 CFO(-3) -0.415351 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
Kết quả hồi quy FEM thay đổi so với kết quả hồi quy OLS.
Kết quả hồi quy FEM mô hình 1a cho thấy dòng tiền hoạt động kinh doanh năm trƣớc có khả năng dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh năm sau (giá trị prob gần b ng 0). Tuy nhiên, kết quả hồi quy FEM cho thấy dòng tiền năm trƣớc quan hệ ngƣợc chiều với dòng tiền năm sau. Nếu dòng tiền hoạt động kinh doanh năm trƣớc tăng 1.000.000 đồng thì dòng tiền hoạt động kinh doanh năm sau giảm 333.543 đồng.
Kết quả hồi quy FEM mô hình 1b cho thấy dòng tiền hoạt động kinh doanh 1 năm trƣớc và 2 năm trƣớc đều có khả năng dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh năm sau. Cả 2 dòng tiền 1 năm trƣớc và 2 năm trƣớc đều có quan hệ ngƣợc chiều với dòng tiền năm sau (hệ số hồi quy β1= -0,512102 vàβ2 = -0,452211).
Kết quả hồi quy FEM mô hình 1c cho thấy dòng tiền hoạt động kinh doanh 1, 2 và 3 năm trƣớc đều phù hợp dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh năm sau. Dòng tiền hoạt động kinh doanh năm sau có quan hệ ngƣợc chiều với dòng tiền hoạt động kinh doanh ở 1,2 và 3 năm trƣớc hệ số hồi quy lần lƣợt là: -0,795302; -0,85089; -0,415351.
Bảng 3.8 Kết quả hồi quy REM mô hình dự báo trên cơ sở dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ (thông tin chung)
REM Ý nghĩa thống kê
Prob (F-Statistic) Hệ số xác định hiệu chỉnh (Adjusted R-squared) Hệ số Durbin - Watson 1a 0.0317 0.01452 2.019 1b 0.0219 0.028276 1.961 1c 0.0002 0.110388 2.399
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
- Đánh giá sự phù hợp của mô hình: Kết quả cho thấy mô hình dòng tiền quá khứ là mô hình phù hợp để dự báo dòng tiền trong tƣơng lai (giống hồi quy OLS). Khả năng giải thích của hồi quy REM giống nhƣ hồi quy OLS với các giá trị hệ số xác định hiệu chỉnh lần lƣợt là 0,01452; 0,028276; 0,110388.
- Đánh giá sự tuân thủ giả thiết hồi quy: Kết quả hồi quy REM cho thấy 3 mô hình đều không có hiện tƣợng tự tƣơng quan với hệ số DW lần lƣợt là 2,019; 1,961; 2,399 đều n m trong giới hạn 1<DW<3.
Bảng 3.9 Kết quả hồi quy REM mô hình dự báo trên cơ sở dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ (thông tin chi tiết)
REM Biến giải thích Hệ số hồi quy Prob.
1a CFO(-1) 0.131972 0.0121 1b CFO(-1) 0.113471 0.0383 CFO(-2) 0.137653 0.0126 1c CFO(-1) 0.137762 0.0171 CFO(-2) 0.031756 0.5904 CFO(-3) 0.294062 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
Kết quả hồi quy REM thống nhất với kết quả hồi quy OLS chỉ khác biệt nhỏ ở mức ý nghĩa của hệ số hồi quy.
Qua kết quả phân tích hồi quy cho thấy dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ có khả năng dự báo dòng tiền trong tương lai và mô hình với độ trễ 3 năm là mô hình có khả năng dự báo cao nhất. Vì vậy giả thuyết 1: “Dòng tiền hoạt động có khả năng dự báo dòng tiền hoạt động trong tương lai” được chấp nhận.
3.3.2. Kết quả hồi quy mô hình dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh từ các thành phần dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ doanh từ các thành phần dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ
Các thành phần dòng tiền sử dụng trong mô hình chi tiết theo độ trễ: 1 năm, 2 năm và 3 năm. Do vậy ta có 3 mô hình nhỏ nhƣ sau:
Mô hình 2a Mô hình dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh trên cơ sở các thành phần dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ với độ trễ 1 năm:
CFOt = α + β1C_SALESt-1 + β2C_COGSt-1 + β3C_INTt-1
Mô hình 2b Mô hình dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh trên cơ sở các thành phần dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ với độ trễ 2 năm:
CFOt= α + β1C_SALESt-1 + β2C_COGSt-1 + β3C_INTt-1 + β4C_TAXt-1 + β5C_OTHERt-1+ β6C_SALESt-2 + β7C_COGSt-2 + β8C_INTt-2
+β9C_TAXt-2+ β10C_OTHERt-2 + ε (2b) Mô hình 2c Mô hình dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh trên cơ sở các thành phần dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ với độ trễ 3 năm:
CFOt = α + β1C_SALESt-1 + β2C_COGSt-1 + β3C_INTt-1 + β4C_TAXt-1 + β5C_OTHERt-1+ β6C_SALESt-2 + β7C_COGSt-2 + β8C_INTt-2
+β9C_TAXt-2+ β10C_OTHERt-2 + β11C_SALESt-3 + β12C_COGSt-3
+ β13C_INTt-3 +β14C_TAXt-3+ β15C_OTHERt-3 + ε (2c) Kết quả hồi quy OLS, FEM, REM cho mô hình dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh từ các thành phần dòng tiền kinh doanh trong quá khứ đƣợc trình bày ở phần dƣới đây:
Bảng 3.10 Kết quả hồi quy OLS mô hình dự báo trên cơ sở các thành phần dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ (thông tin chung)
OLS Ý nghĩa thống kê
Prob (F-Statistic) Hệ số xác định hiệu chỉnh (Adjusted R-squared) Hệ số Durbin - Watson 2a 0.001373 0.058519 1.9757 2b 0.000859 0.09869 1.7792 2c 0.004892 0.120291 2.1073
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
- Đánh giá sự phù hợp của mô hình: Kết quả hồi quy OLS 3 mô hình cho thấy các thành phần dòng tiền quá khứ đều phù hợp để dự báo dòng tiền trong tƣơng lai (giá trị Prob cả 3 mô hình đều nhỏ 0.05). Khả năng giải thích của 3
mô hình tăng dần theo độ trễ của các thành phần dòng tiền từ 5,9% ; 9,8% và 12% .
- Đánh giá sự tuân thủ giả thiết hồi quy: Kết quả hồi quy OLS cho thấy 3 mô hình đều không có hiện tƣợng tự tƣơng quan với hệ số đều n m trong giới hạn <DW<3. Cụ thể hệ số DW của 3 mô hình lần lƣợt là 1,979096; 1,948639 và 2,193723.
Bảng 3.11 Kết quả hồi quy OLS mô hình dự báo trên cơ sở các thành phần dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ (thông tin chi tiết)
OLS Biến giải thích Hệ số hồi quy Prob.
2a C_SALES(-1) 0.002093 0.8644 C_OGS(-1) -0.000548 0.9715 C_INT(-1) 0.604183 0.1056 C_TAX(-1) -1.44773 0.0005 C_OTHER(-1) 851.9525 0.1006 2b C_SALES(-1) -0.01858 0.2085 C_SALES(-2) 0.029892 0.0243 C_OGS(-1) -0.050641 0.0441 C_OGS(-2) 0.048679 0.0589 C_INT(-1) 0.155307 0.8007 C_INT(-2) 0.818817 0.1336 C_TAX(-1) -0.601823 0.2773 C_TAX(-2) -0.940317 0.0719 C_OTHER(-1) -1027.228 0.4104 C_OTHER(-2) 1346.112 0.1022 2c C_SALES(-1) 0.061345 0.4376
OLS Biến giải thích Hệ số hồi quy Prob. C_SALES(-2) 0.05448 0.0699 C_SALES(-3) 0.025241 0.1239 C_OGS(-1) -0.185861 0.0122 C_OGS(-2) 0.082214 0.0463 C_OGS(-3) -0.043982 0.1635 C_INT(-1) 0.449459 0.6492 C_INT(-2) 0.143841 0.8753 C_INT(-3) 0.189609 0.7419 C_TAX(-1) 0.146961 0.8333 C_TAX(-2) -1.022901 0.1321 C_TAX(-3) -0.369932 0.5664 C_OTHER(-1) -6829.321 0.1123 C_OTHER(-2) 5345.094 0.1849 C_OTHER(-3) 278.1466 0.7854
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
Kết quả hồi quy OLS mô hình 2a cho thấy dòng tiền liên quan đến chi phí lãi vay 1 năm trƣớc (C_INT(-1)), dòng tiền liên quan đến thuế của 1 năm trƣớc (C_TAX(-1)) và dòng tiền liên quan đến các hoạt động khác 1 năm trƣớc (C_OTHER(-1)) có ý nghĩa trong việc dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh năm sau (hệ số Prob bé hơn 0.1). Cụ thể khi dòng tiền liên quan đến chi phí lãi vay 1 năm trƣớc tăng lên 1.000.000 đồng thì dòng tiền hoạt động kinh doanh năm sau tăng 604.183 đồng. Nếu dòng tiền liên quan đến thuế 1 năm trƣớc tăng lên 1.000.000 đồng thì dòng tiền hoạt động kinh doanh năm sau giảm 1.447.730 đồng.
Kết quả hồi quy OLS mô hình 2b cho thấy các thành phần dòng tiền sau có khả năng dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh trong tƣơng lai: dòng tiền liên quan đến doanh thu 2 năm trƣớc C_SALES(-2); dòng tiền liên quan đến
giá vốn 1 năm trƣớc và 2 năm trƣớc C_OGS(-1), C_OGS(-2); dòng tiền liên quan đến thuế 2 năm trƣớc C_TAX(-2) và dòng tiền liên quan đến hoạt động khác 2 năm trƣớc C_OTHER(-2). Trong đó C_SALES(-2), C_OGS(-2), C_OTHER(-2) có quan hệ cùng chiều với dòng tiền kinh doanh nghĩa là nếu các thành phần này tăng thì dòng tiền kinh doanh năm sau sẽ tăng. Còn các thành phần C_OGS(-1), C_TAX(-2) tăng thì dòng tiền hoạt động kinh doanh năm hiện tại sẽ giảm.
Kết quả hồi quy OLS mô hình 2c chỉ có dòng tiền liên quan doanh thu 2 năm trƣớc và dòng tiền liên quán đến giá vốn hàng bán của 1 và 2 năm trƣớc có ý nghĩa trong việc dự báo dòng tiền hoạt động năm sau.
Bảng 3.12 Kết quả hồi quy FEM mô hình dự báo trên cơ sở các thành phần dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ (thông tin chung)
FEM Ý nghĩa thống kê
Prob (F-Statistic) Hệ số xác định hiệu chỉnh (Adjusted R-squared) Hệ số Durbin - Watson 2a 0.000013 0.224039 2.6032 2b 0.000188 0.247053 2.6488 2c 0.033859 0.184788 3.1942
(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả)
- Đánh giá sự phù hợp của mô hình: Giá trị ý nghĩa thống kê Prob (F- Statistic) cả 3 mô hình đều bé hơn 0.05 cho thấy các thành phần dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ (trễ 1 năm, 2 năm và 3 năm) đều phù hợp để dự báo dòng tiền tƣơng lai. Khả năng giải thích của hồi quy FEM cho 3 mô hình cao hơn hồi quy OLS thể hiện ở các hệ số xác định điều chỉnh lần lƣợt là: 0,224039; 0,247053; 0,184788.
- Đánh giá sự tuân thủ giả thiết hồi quy: Hệ số DW thu đƣợc sau khi hồi quy FEM 3 mô hình dự báo lần lƣợt là 2,3289; 2,44984; 3.1942. Cho thấy 2 mô hình 2a và 2b không có tự tƣơng quan, giả thiết hồi quy về tính độc lập
của phần dƣ đƣợc thỏa mãn. Mô hình 2c có hệ số DW>3 nên mô hình có hiện tƣợng tự tƣơng quan không thỏa mãn đƣợc giả thiết hồi quy. Đồng thời mô hình 2c có hệ số prob lớn hơn 2 mô hình còn lại và mức độ giải thích cũng thấp nhất nên tác giả chỉ xem xét lựa chọn giữa 2 mô hình 2a và 2b.
Bảng 3.13 Kết quả hồi quy FEM mô hình dự báo trên cơ sở các thành phần dòng tiền hoạt động kinh doanh trong quá khứ (thông tin chi tiết)
FEM Biến giải thích Hệ số hồi quy Prob.
2a C_SALES(-1) -0.032314 0.0242 C_OGS(-1) -0.030145 0.1882 C_INT(-1) -0.490323 0.3692 C_TAX(-1) 0.761227 0.2076 C_OTHER(-1) -874.3913 0.2743 2b C_SALES(-1) -0.065723 0.0019 C_SALES(-2) 0.01628 0.3427 C_OGS(-1) -0.05561 0.0575 C_OGS(-2) 0.098843 0.0026 C_INT(-1) -0.500054 0.5654