STT Nhóm ngành Số quan sát
1 Bán bn 42
2 Bán lẻ 14
3 Công nghệ và thông tin 84
4 Dịch vụ chun mơn, khoa học và cơng nghệ 7
5 Khai khống 14
6 Sản xuất 266
7 Sản xuất nông nghiệp 42
8 Tiện ích 21
9 Vận tải và kho bãi 49
10 Xây dựng và Bất động sản 245
Tổng 784
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Trong đó tác giả chỉ phân tích hồi quy cho các nhóm ngành sau: Cơng nghệ và thơng tin (số quan sát: 84), sản xuất (số quan sát: 266), xây dựng và bất động sản (số quan sát: 245). Cịn các nhóm ngành khác số quan sát q ít nên tác giả khơng
đưa vào phân tích hồi quy do kết quả hồi quy sẽ khơng chính xác và không khái quát được kết quả cho tồn bộ nhóm ngành. Kết quả hồi quy của ba nhóm ngành trên được trình bày ở bảng 4.19.
Kết quả hồi quy ở bảng 4.19 cho thấy, ở mô hình (1) đối với ngành công nghệ thông tin và ngành sản xuất biến CF khơng có ý nghĩa trong việc dự báo luồng tiền hoạt động tương lai cho doanh nghiệp; trong khi đó ngành xây dựng và bất động sản biến CF có ý nghĩa trong việc dự báo luồng tiền hoạt động tương lai cho doanh nghiệp với mức ý nghĩa là 1%. Đối với các khoản dồn tích thì ngành công nghệ thông tin biến DINV và OTHAC khơng có khả năng dự báo cho luồng tiền hoạt động tương lai; ngành sản xuất chỉ có biến DINV khơng có khả năng dự báo cho luồng tiền hoạt động tương lai; riêng đối với ngành xây dựng và bất động sản tất cả các biến trong mơ hình bao gồm luồng tiền hoạt động và các khoản dồn tích đều có khả năng dự báo cho luồng tiền hoạt động tương lai của doanh nghiệp với mức ý nghĩa là 1%.
Ở mơ hình (2), các hệ số hồi quy CSHRD và CSHPD đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1% cho hai nhóm ngành công nghệ thông tin và xây dựng và bất động sản và 10% cho nhóm ngành sản xuất. Như vậy nhìn chung ở cả ba nhóm ngành biến CSHRD và CSHPD đều có khả năng dự báo cho luồng tiền hoạt động tương lai của doanh nghiệp. Đối với các thành phần của luồng tiền hoạt động còn lại: biến INTPD, TXPD, OTHCSH đều có khả năng dự báo cho luồng tiền hoạt động tương lai đối với ngành sản xuất và xây dựng và bất động sản, cịn đối với ngành cơng nghệ thơng tin chỉ có biến OTHCSH là có ý nghĩa thơng kê cịn lại biến INTPD, TXPD khơng có khả năng dự báo cho luồng tiền hoạt động tương lai.
Mặc dù ý nghĩa của luồng tiền hoạt động, các khoản dồn tích và các thành phần của luồng tiền hoạt động trong việc dự báo luồng tiền hoạt động tương lai khác nhau giữa các nhóm ngành. Tuy nhiên giá trị R2 hiệu chỉnh của mơ hình (2) cao hơn mơ hình (1) cho tất cả các nhóm ngành, kết quả này thống nhất với kết quả của Farshadfar & Monem (2013). Các giá trị của AIC và SC của mơ hình (2) cũng
thấp hơn mơ hình (1) cho thấy mơ hình (2) hiệu quả hơn mơ hình (1) trong việc dự báo luồng tiền hoạt động tương lai của doanh nghiệp.
Bảng 4.20 mơ tả kết quả kiểm định mức độ chính xác của mơ hình dự báo theo từng nhóm ngành. Kết quả cho thấy ở cả hai mơ hình dự báo của cả ba nhóm ngành đều có giá trị của Bias proportion và Variance proportion đều nhỏ hơn đáng
kể so với giá trị của Covariance proportion cho thấy cả hai mơ hình (1) và (2) đều đáng tin cậy trong việc dự báo luồng tiền hoạt động tương lai cho cả ba nhóm ngành. Ngồi ra, giá trị Theil’s U-Statistic của mơ hình (2) đều thấp hơn mơ hình (1) ở cả ba nhóm ngành và giá trị của RMSE của mơ hình (2) cũng thấp hơn so với mơ hình (1). Kết quả này cho thấy rằng sức mạnh dự báo của mơ hình (2) đối với luồng tiền hoạt động tương lai là cao hơn so với mơ hình (1) ở cả ba nhóm ngành.
Tóm lại, kết quả hồi quy và kết quả kiểm định mức độ chính của mơ hình dự báo theo từng nhóm ngành đều cho thấy rằng mơ hình kết hợp các thành phần của luồng tiền hoạt động và các khoản dồn tích (mơ hình (2)) là mơ hình tốt nhất cho việc dự báo luồng tiền hoạt động tương lai cho cả ba nhóm ngành. Kết quả này cũng góp phần khẳng định cho kết quả kiểm định giả thuyết H2: Mơ hình kết hợp các thành phần của luồng tiền hoạt động và các khoản dồn tích có khả năng dự báo cho luồng tiền hoạt động tương lai tốt hơn mơ hình kết hợp giữa luồng tiền hoạt động và các khoản dồn tích.
81