Tóm tắt Luận văn Nghiên cứu tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam - Hoàng Xuân Duẩn

ủa các doanh nghiệp thép niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. - Phương pháp xử lý, phân tích số liệu: Phương pháp hồi quy dữ liệu bảng được sử dụng để ước lượng mô hình nghiên cứu với sự hỗ trợ của phần mềm Stata13. - Ngoài ra phương pháp nghiên cứu khác cũng được sử dụng như phương pháp thống kê mô tả, phương pháp tổng hợp 6. Kết cấu đề tài Kết cấu luận văn bao gồm các phần như sau: - Phần Mở đầu - Chương 1: Cơ sở lý luận và thực tiễn về tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp. - Chương 2: Thiết kế nghiên cứu - Chương 3: Kết quả nghiên cứu và hàm ý đề xuất từ kết quả nghiên cứu - Phần kết luận 7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu Quản trị vốn lưu động mà cụ thể là quản trị tài sản ngắn hạn và quản trị nợ ngắn hạn hiệu quả là một trong những nội dung quan trọng trong thực tế quản trị tài chính của bất kỳ loại hình doanh nghiệp nào. Xem xét tầm quan trọng của quản trị vốn lưu động, nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới cũng như tại Việt Nam đã tập trung vào nghiên cứu mối quan hệ giữa quản trị vốn lưu động và khả năng sinh lời của các doanh nghiệp. 3 CHƢƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN VỀ TÁC ĐỘNG CỦA QUẢN TRỊ VỐN LƢU ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA DOANH NGHIỆP 1.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1.1. Lý thuyết hiệu quả hoạt động của công ty 1.1.2. Khái niệm vốn lƣu động Vốn lưu động là số tiền ứng trước về những tài sản lưu động hiện có của doanh nghiệp (Van Horne và Wachowicz, 2005). Vốn lưu động luôn chuyển hóa từ giai đoạn này sang giai đoạn khác. Do sự chuyển hóa không ngừng nên vốn lưu động thường xuyên có các bộ phận tồn tại cùng một lúc dưới các hình thái khác nhau trong lĩnh vực sản xuất và lưu thông như vật tư dự trữ, nguyên nhiên vật liệu, vật bao bì, công cụ, dụng cụ, sản phẩm dở dang, chi phí chờ phân bổ, thành phẩm trong kho, vốn trong thanh toán, vốn bằng tiền. 1.1.3. Phân loại vốn lƣu động a. Dựa theo vai trò vốn lưu động trong quá trình tái sản xuất b. Dựa theo hình thái biểu hiện c. Dựa theo nguồn hình thành 1.1.4. Quản trị vốn lƣu động Quản trị vốn lưu động (WCM) là một phần của quản trị tài chính của một doanh nghiệp. (WCM) tập trung chủ yếu vào các nguồn tài chính ngắn hạn và quyết định đầu tư ngắn hạn của các doanh nghiệp (Sharma và Kumar, 2011). (WCM) là rất quan trọng cho một doanh nghiệp, đặc biệt là cho các doanh nghiệp sản xuất, thương mại và phân phối, bởi vì trong các doanh nghiệp này (WCM) trực tiếp ảnh hưởng đến lợi nhuận và tính thanh khoản. 4 Hầu hết các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về mối quan hệ giữa quản trị vốn lưu động và khả năng sinh lời của doanh nghiệp đều tập trung đưa ra đề xuất gia tăng quản trị đối với các yếu tố vốn lưu động nhằm cải thiện khả năng sinh lời. a. Quản trị tiền mặt b. Quản trị hàng tồn kho c. Quản trị khoản phải thu d.Quản trị khoản phải trả. 1.2. TÁC ĐỘNG CỦA QUẢN TRỊ VỐN LƢU ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA DOANH NGHIỆP 1.2.1. Tác động của thời gian thu tiền đến khả năng sinh lời Hầu hết các nghiên cứu trước như của: Deloof [2003], Binti Mohamad và Saad [2010], Gul và cộng sự [2013]đã chứng minh rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ thu tiền bình quân và khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Nếu quản trị tốt khoản phải thu, rút ngắn thời gian của kỳ thu tiền bình quân sẽ có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp. 1.2.2. Tác động của thời gian tồn kho đến khả năng sinh lời Kết quả một số các nghiên cứu trước như của: Deloof [2003], Binti Mohamad và Saad [2010], Sharma và Kumar [2011], Gul và cộng sự [2010] đã chứng minh rằng có mối quan hệ ngược chiều giữa thời gian tồn kho và khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Nếu quản trị tốt hàng tồn kho, rút ngắn thời gian của kỳ chuyển đổi hàng tồn kho sẽ có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp. 1.2.3. Tác động của thời gian trả tiền đến khả năng sinh lời Hầu hết các nghiên cứu trước đều đã cho thấy có mối quan hệ giữa thời gian thanh toán nợ và khả năng sinh lời, nhưng giữa các 5 nghiên cứu lại có kết luận trái chiều về mối quan hệ này. Các nghiên cứu của: Deloof [2003], Gul và cộng sự [2013], Makori.D.M và A.Jagomo [2013]cho thấy có mối quan hệ thuận chiều giữa kỳ thanh toán bình quân và khả năng sinh lời của doanh nghiệp, còn các nghiên cứu như của: Binti Mohamad và Saad [2010], Sharma và Kumar [2011]lại cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ thanh toán bình quân và khả năng sinh lời. 1.2.4. Tác động của chu kỳ chuyển đổi tiền mặt đến khả năng sinh lời Kết quả một số các nghiên cứu trước như của: Padachi [2003], Binti Mohamad và Saad [2010], Gul và cộng sự [2013], Makori.D.M và A.Jagomo [2013]đã cho thấy rằng việc quản trị tốt tiền mặt sẽ có tác động tích cực đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp, tồn tại mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ chuyển đổi tiền mặt và khả năng sinh lời của doanh nghiệp. 1.2.5. Tổng hợp kết quả một số nghiên cứu thực nghiệm trƣớc Tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời của công ty đã là chủ đề chính của rất nhiều nghiên cứu lý thuyết lẫn thực nghiệm trong nhiều năm qua ở nhiều nước khác nhau trong đó có Việt Nam. 6 Bảng 1.1: Tổng hợp kết quả một số các nghiên cứu trước STT Tác giả Biến số nghiên cứu ACP ICP APP CCC 1 Deloof [2003] - - + N/A 2 Padachi [2006] 0 0 0 - 3 Binti Mohamad và Saad [2010] - - - - 4 Sharma và Kumar [2011] + - - + 5 Gamze Vural và cộng sự [2012] 0 0 0 + 6 Pouraghajan.A [2012] N/A N/A N/A 0 7 Gul và cộng sự [2013] - - + - 8 Makori.D.M và A.Jagomo [2013] 0 + + - 9 Nguyễn Thị Việt Thủy [2012] - - + - 10 Nguyễn Ngọc Hân [2012] - - + - 11 Vương Đức Hoàng Quân và Dương Diễm Kiều [2015] 0 0 0 0 12 Từ Thị Kim Thoa và Nguyễn Thị Uyên Uyên [2014] - - - - (Ghi chú: Dấu “+”: mối quan hệ cùng chiều; dấu “-”: mối quan hệ ngược chiều; “0”: Không có mối quan hệ; N/A: không nghiên cứu) 7 CHƢƠNG THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU 2.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU 2.2. GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU Tổng quan các nghiên cứu trước chỉ ra rằng khả năng sinh lời của công ty có mối quan hệ với chu kỳ chuyển đổi tiền mặt, kỳ thu tiền bình quân, kỳ chuyển đổi hàng tồn kho, kỳ thanh toán bình quân. Trên cơ sở lý thuyết kết hợp với kết quả thực nghiệm các nghiên cứu trước đây, tác giả nêu ra 8 giả thuyết như sau: H1: Có mối quan ngược chiều giữa kỳ thu tiền bình quân (ACP) và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp. H2: Có mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ chuyển đổi hàng tồn kho (ICP) và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp. H3: Có mối quan hệ thuận chiều giữa kỳ thanh toán bình quân (APP) và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp. H4: Có mối quan hệ ngược chiều giữa chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC) và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp. H5: Có mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ số nợ (DR) và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp. H6: Có mối quan hệ thuận chiều giữa tỷ trọng tài sản ngắn hạn (CTR) và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp. H7: Có mối quan hệ thuận chiều giữa hệ số khả năng thanh toán nợ ngắn hạn (CRW) và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp. H8: Có mối quan hệ thuận chiều giữa hệ số sức sinh lợi của vốn lưu động (WCP) và tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp. 8 2.3. MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU Từ các giả thuyết đã đưa ra, tác giả đưa ra mô hình nghiên cứu cho đề tài như sau: Mô hình nghiên cứu tổng quát: KNSL = f (VLĐ, KSK) Trong đó: KNSL : Biến phụ thuộc đo lường khả năng sinh lời của doanh nghiệp VLĐ : Các biến thuộc thành phần vốn lưu động KSK : Các biến kiểm soát khác Mô hình nghiên cứu cụ thể: Từ các giả thuyết nghiên cứu trên, mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng với phương trình như sau: Khả năng sinh lời của doanh nghiệp được tác giả đo bằng chỉ tiêu chỉ số lợi nhuận trên doanh thu (ROS). Nhóm biến vốn lưu động được đo bởi các chỉ tiêu: Kỳ thu tiền bình quân (ACP), kỳ chuyển đổi hàng tồn kho (ICP), kỳ thanh toán bình quân (APP), chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC). Nhóm biến kiểm soát khác được đo bằng các chỉ tiêu: tỷ số nợ (DR), tỷ trọng tài sản ngắn hạn (CTR), hệ số khả năng thanh toán nợ ngắn hạn (CRW) và hệ số sức sinh lợi của vốn lưu động (WCP) 2.4. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU Dữ liệu được thu thập là dữ liệu thứ cấp của các công ty trong ngành thép. Dữ liệu cho nghiên cứu này được thu thập từ các công ty trong ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. ROSit = β0 + β1 (ACPit) + β2 (ICPit) + β3 (APPit) + β4 (CCCit) + β5 (DRit)+ β6 (CTRit) + β7 (CRWit) + β8 (WCPit) (1) 9 Dữ liệu được lấy từ bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh, báo cáo thường niên đã được kiểm toán của các công ty trong ngành. Mẫu nghiên cứu bao gồm tất cả 25 công ty thuộc ngành thép được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Gia đoạn tác giả chọn nghiên cứu là 3 năm kể từ năm 2014 đến năm 2016 và sẽ có tổng cộng là 75 quan sát cho dữ liệu nghiên cứu. 2.5. PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG MÔ HÌNH  Mô hình Pooled OLS  Mô hình ảnh hƣởng cố định (Fixed Effect Model – FEM)  Mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên (Random Effect Model – REM) 2.6. MÔ TẢ VÀ PHƢƠNG PHÁP ĐO LƢỜNG CÁC BIẾN 2.6.1. Biến phụ thuộc  Khả năng sinh lời của doanh nghiệp Cách xác định: OS = Lợi nhuận sau thuế Doanh thu thuần 2.6.2. Các biến độc lập  Kỳ thu tiền bình quân (ACP) Cách xác định: CP Các khoản phải thu bình quân x 365 Doanh thu thuần  Kỳ chuyển đổi hàng tồn kho (ICP) Cách xác định: ICP = Hàng tồn kho bình quân x 365 Giá vốn hàng bán 10  Kỳ thanh toán bình quân (APP) Cách xác định: PP = Các khoản phải trả bình quân x 365 Giá vốn hàng bán  Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC) Cách xác định: CCC = ACP + ICP – APP  Tỷ số nợ (DR) Cách xác định: D = Tổng nợ Tổng tài sản  Tỷ trọng tài sản ngắn hạn (CTR) Cách xác định: CT = Tài sản ngắn hạn Tổng tài sản  Hệ số thanh toán nợ ngắn hạn (CRW) Cách xác định: C = Tài sản lưu động và đầu tư ngắn hạn Tổng số nợ ngắn hạn  Hệ số sức sinh lợi của vốn lƣu động (WCP) Cách xác định: CP = Lợi nhuận sau thuế Vốn lưu động bình quân 11 CHƢƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HÀM Ý ĐỀ XUẤT TỪ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. TỔNG QUAN NGÀNH THÉP 3.1.1. Vị trí và tiềm năng ngành thép 3.1.2. Cung cầu ngành thép thế giới 3.1.3. Các giai đoạn ngành thép 3.1.4. Thị trƣờng thép Việt Nam a. Diễn biến giá trong nước b. Cung cầu ngành thép trong nước 3.2. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.2.1. Thống kê mô tả về các biến trong mô hình Để thống kê mô tả về các biến sử dụng trong mô hình, tác giả sử dụng lệnh sum trong phần mềm Stata13 để xử lí số liệu. Bảng 3.1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max ROS 75 -0.1441 1.032 -8.6477 0.1984 ACP 75 95.6734 320.5531 4.6495 2666.7 ICP 75 83.037 66.757 10.019 320.9222 APP 75 255.0891 389.1307 29.4177 3086.016 CCC 75 -76.3713 106.5643 -391.0874 32.1056 DR 75 0.5564 0.2072 0.1118 0.9899 CTR 75 0.5906 0.2018 0.0742 0.9568 CRW 75 1.1820 0.5313 0.1153 2.6417 WCP 75 -0.2921 4.6360 -35.1331 7.6525 (Nguồn: Tính toán của tác giả) 12 Biến phụ thuộc ROS - Tỷ suất sinh lời trên doanh thu của các doanh nghiệp ngành thép đạt mức trung bình -0.1441 tương ứng với - 14.41%, trong đó doanh nghiệp đạt lớn nhất là 0.1984 tương ứng với 19.84% và doanh nghiệp đạt bé nhất là -8.6477 tương ứng với - 864.77%. 3.2.2. Phân tích tƣơng quan Pearson giữa các biến Bảng 3.2: Bảng tương quan giữa các biến trong mô hình ROS ACP ICP APP CCC DR CTR CRW WCP ROS 1 ACP -0.8972 1 ICP 0.0103 0.0905 1 APP -0.8906 0.9370 0.3349 1 CCC 0.3193 -0.3567 -0.3241 -0.6233 1 DR 0.1390 -0.1591 -0.3643 -0.2255 0.1169 1 CTR 0.2530 -0.2159 0.0141 -0.3524 0.6462 0.1562 1 CRW 0.2930 -0.2618 0.0042 -0.3486 0.4879 0.2675 0.5902 1 WCP -0.0351 0.0299 0.0244 0.0230 0.0213 -0.1707 0.0416 0.0448 1 (Nguồn: Tính toán của tác giả) 3.2.3. Ƣớc lƣợng mô hình và kiểm định các giả thiết Có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa hai biến ACP và APP trong mô hình nghiên cứu. Để có thể khắc phục khuyết tật đa cộng tuyến cho mô hình nghiên cứu, ở đây tác giả sử dụng phương pháp bỏ biến để xử lí vấn đề này. Phương pháp này sẽ giúp tác giả xử lí tốt vấn đề đa cộng tuyến nhưng nó cũng sẻ làm mất đi một số thông tin về ROS. Bây giờ từ mô hình nghiên cứu ban đầu đã được xây dựng tác giả sẻ lần lượt bỏ từng biến APP và ACP ra khỏi mô hình rồi lần lượt tiến hành phân tích hồi quy và kiểm định thông qua hai mô hình mới như sau: 13 Hai mô hình (2) và (3) vẫn đảm bảo thể hiện theo các giả thiết mà tác giả đã đặt ra ở chương 2. Bây giờ việc ước lượng mô hình (1) sẽ thực hiện thông qua hai mô hình mới này. a. Ước lượng mô hình (2) Bảng 3.3: Bảng mô tả hồi quy mô hình (2) theo FEM và REM Kết quả mô hình FEM Kết quả mô hình REM Biến độc lập Coef. Prob Coef. Prob ACP -0.0033515 0.000 -0.0032514 0.000 ICP 0.0004654 0.363 0.0013011 0.005 CCC 0.0002907 0.365 -0.000416 0.243 DR 0.1811331 0.248 0.0187141 0.312 CTR 0.5899336 0.139 0.309143 0.109 CRW -0.0546145 0.330 0.0261303 0.346 WCP -0.0030739 0.315 -0.0016611 0.351 _cons -0.225494 0.207 -0.1973021 0.133 Hausman test Prob>chi2 = 0.0000 (Nguồn: Tính toán của tác giả) Kết quả kiểm định Hausman (phụ lục 9) cho ta giá trị P-value = 0.0000 < 0.05 (Với mức ý nghĩa 5%), ROSit = β0 + β1 (ACPit) + β2 (ICPit) + β3 (CCCit) + β4 (DRit) + β5 (CTRit) + β6 (CRWit) + β7 (WCPit) (2) ROSit = β0 + β1 (ICPit) + β2 (APP 3 CCCit) + β4 (DRit) + β5 (CTRit) + β6 (CRWit) + β7 (WCPit) (3) ROSit = β0 + β1 (ACPit) + β2 (ICPit) + β3 (CCCit) + β4 (DRit) + β5 (CTRit) + β6 (CRWit) + β7 (WCPit) (2) 14 Vậy ở đây ta lựa chọn mô hình FEM để phân tích hồi quy.. Kiểm định các khuyết tật cho mô hình (2). Tiếp đến ta tiến hành kiểm định các khuyết tật cho mô hình được lựa chọn. + Kiểm định tương quan chuỗi: không xảy ra + Kiểm định đa cộng tuyến: không xảy ra + Kiểm định phương sai sai số thay đổi: có xảy ra Ước lượng mô hình (2) thông qua mô hình FEM sau khi đã khắc phục các khuyết tật bởi Robust, ta được kết quả (phụ lục 13 ) Bảng 3.4: Kết quả ước lượng mô hình (2) ROS FEM Coef. P-value ACP -0.0033515 0.000 ICP 0.0004654 0.342 CCC 0.0002907 0.311 DR 0.1811331 0.298 CTR 0.5899336 0.108 CRW -0.0546145 0.288 WCP -0.0030739 0.044 _Cons -0.225494 0.048 R 2 0.9504 Prob (F_statistic) 0.0000 (Nguồn: Tính toán của tác giả) b. Ước lượng mô hình (3) ROSit = β0 + β1 (ICPit) + β2 (APPit) + β3 (CCCit) + β4 (DRit) + β5 (CTRit) + β6 (CRWit) + β7 (WCPit) (3) 15 Việc ước lượng mô hình (3) cũng được tác giả tiến hành ước Tương tự như mô hình (2). Kết quả hồi quy mô hình (3) theo hai mô hình FEM (phụ lục 14) và REM (phụ lục15 ) như tại bảng 3.5 Bảng 3.5: Bảng mô tả kết quả hồi quy mô hình (3) theo FEM và REM Kết quả mô hình FEM Kết quả mô hình REM Biến độc lập Coef. Prob Coef. Prob ICP 0.0038169 0.001 0.0045726 0.000 APP -0.0033515 0.000 -0.0032615 0.000 CCC -0.0030608 0.000 -0.0036795 0.000 DR 0.1811331 0.248 0.0187141 0.312 CTR 0.5899336 0.139 0.309143 0.109 CRW -0.0546145 0.330 0.0261303 0.346 WCP -0.0030739 0.315 -0.0016611 0.351 _cons -0.2806747 0.284 -0.1973021 0.133 Hausman tes Prob>chi2 = 0.0015 (Nguồn: Tính toán của tác giả) - Ta tiến hành kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM hay mô hình REM là phù hợp. Kết quả kiểm định cho ta thấy mô hình FEM là mô hình được lựa chọn. Tiếp đến tiến hành kiểm định các khuyết tật cho mô hình được chọn. + Kiểm định tương quan chuỗi: không xảy ra + Kiểm định đa cộng tuyến: không xảy ra + Kiểm định phương sai sai số thay đổi: có xảy ra - Ước lượng mô hình (3) thông qua mô hình FEM sau khi đã khắc phục các khuyết tật bởi obust, ta được kết quả (phụ lục 20 ) 16 Bảng 3.6: Kết quả ước lượng mô hình (3) ROS FEM Coef. P-value ICP 0.0038169 0.030 APP -0.0033515 0.000 CCC -0.0030608 0.002 DR 0.1811331 0.298 CTR 0.5899336 0.108 CRW -0.0546145 0.288 WCP -0.0030739 0.044 _Cons -0.225494 0.048 R 2 0.9514 Prob (F_statistic) 0.0000 (Nguồn: Tính toán của tác giả) c. Kiểm định các giả thiết nghiên cứu Bảng 3.7: Bảng tổng hợp kết quả ước lượng mô hình (1) theo mô hình (2) và mô hình (3) ROS Kỳ vọng dấu Mô hình (2) Mô hình (3) Biến độc lập Coef. Prob. Coef. Prob. ACP - -0.0033515 0.000 ICP - 0.0004654 0.342 0.0038169 0.030 APP + -0.0033515 0.000 CCC - 0.0002907 0.311 -0.0030608 0.002 DR - 0.1811331 0.298 0.1811331 0.298 CTR + 0.5899336 0.108 0.5899336 0.108 CRW + -0.0546145 0.288 -0.0546145 0.288 17 WCP + -0.0030739 0.044 -0.0030739 0.044 _Cons -0.225494 0.048 -0.225494 0.048 R2 0.9504 0.9514 Prob 0.0000 0.0000 (Nguồn: Tính toán của tác giả) Từ Bảng 3.7 và Bảng 1.1 (Tổng hợp kết quả một số các nghiên cứu trước), kết quả bài nghiên cứu đã cho ta thấy sự khác biệt giữa ngành thép đối với các ngành khác về chiều hướng tác động của các biến thành phần vốn lưu động đến khả năng sinh lời. - Nhóm biến thành phần vốn lưu động: Nhìn chung các biến thành phần vốn lưu động đưa vào mô hình (3) gồm kỳ chuyển đổi hàng tồn kho (ICP), kỳ thanh toán bình quân (APP), chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC) đều có tác động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép. Còn tại mô hình hai (2), dù đưa vào các biến kỳ thu tiền bình quân (ACP), kỳ chuyển đổi hàng tồn kho (ICP), chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC) nhưng chỉ có biến (ACP) là cho kết quả có tác động đến khả năng sinh lời (ROS). - Nhóm biến kiểm soát: Trong bốn biến kiểm soát khác đưa vào mô hình thì chỉ có biến tỷ trọng tài sản ngắn hạn (WCP) là có tác động đến biến phụ thuộc (ROS) ở mức ý nghĩa 5%, còn ba biến còn lại tỷ số nợ (DR), biến tỷ trọng tài sản ngắn hạn (CTR) và biến hệ số khả năng thanh toán nợ ngắn hạn (CRW) thì không có ý nghĩa thống kê trong cả hai mô hình. - Phân tích hồi quy mô hình (2) điều chỉnh + Sau khi tiến hành chạy hồi quy lại mô hình (2) lần lượt loại bỏ các biến không tác động đến biến phụ thuộc như kết quả tại bảng 3.7. Tác giả nhận thấy rằng kết quả không có gì thay đổi, ngoài hai biến kỳ thu tiền bình quân (ACP) và biến hệ số sinh lợi vốn lưu động 18 ( CP) có tác động đến biến tỷ suất sinh lời trên doanh thu (ROS) như kết quả tại bảng 7.3 thì những biến còn lại vẫn không có ý nghĩa thống kê. - Phân tích hồi quy mô hình (3) điều chỉnh sau khi loại bỏ dần các biến không có ý nghĩa thống kê. + Sau khi tiến hành chạy hồi quy lại mô hình (3) lần lượt loại bỏ các biến không tác động đến biến phụ thuộc như kết quả tại bảng 3.7. Tác giả nhận thấy rằng khi lần lượt loại bỏ biến hệ số khả năng thanh toán nợ ngắn hạn (CRW) và biến tỷ suất nợ (DR) ra khỏi mô hình (3) ban đầu thì biến tỷ trọng tài sản ngắn hạn (CT ) đã cho thấy có sự tác động thuận chiều đến biến ( OS) đại diện cho khả năng sinh lời với mức ý nghĩa 10% và mức độ giải thích của mô hình (3) sau khi loại bỏ hai biến (DR), biến (CT ) cũng tăng lên. Bảng 3.8: Bảng mô tả kết quả hồi quy mô hình (3) có điều chỉnh theo mô hình FEM và REM Kết quả mô hình FEM Kết quả mô hình REM Biến độc lập Coef. Prob Coef. Prob ICP 0.0038088 0.001 0.0045696 0.000 APP -0.0033596 0.000 -0.0032726 0.000 CCC -0.0032738 0.000 -0.0036635 0.000 CTR 0.6221922 0.113 0.3421737 0.056 WCP -0.002419 0.410 -0.0017171 0.407 _cons -0.2216496 0.069 -0.1711874 0.157 Hausman Prob>chi2 = 0.0000 (Nguồn: Tính toán của tác giả) + Tác giả tiến hành kiểm định các khuyết tật cho mô hình (3) và tác giả sử dụng phương pháp điều chỉnh sai số vững (Robust Errors) 19 để xử lí phương sai sai số thay đổi cho mô hình (3) điều chỉnh và cho ra kết quả (phụ lục 27) như bảng 3.9. Bảng 3.9: Kết quả hồi quy mô hình (3) có điều chỉnh ROS FEM Coef. P-value ICP 0.0038088 0.043 APP -0.0033596 0.000 CCC -0.0032738 0.008 CTR 0.6221922 0.054 WCP -0.002419 0.002 _cons -0.2216496 0.031 R 2 0.9555 (Nguồn: Tính toán của tác giả) Việc kiểm định các giả thiết và ước lượng cho mô hình (1) sẽ được thực hiện thông qua kết quả của mô hình (2) và mô hình (3) có điều chỉnh: Kết quả ACP, ICP, APP, CCC, CTR, CP có tác động đến ROS 3.3. Hàm ý đề xuất từ kết quả nghiên cứu 3.3.1. Đối với quản trị khoản phải thu - Phổ biến trách nhiệm cho các cá nhân, phòng ban hiểu và nắm bắt rõ quy định về quản trị khoản phải thu - Đánh giá lại và tìm cách cải thiện quy trình liên quan đến hiệu quả quản trị khoản phải thu. Về cơ bản, có ba quy trình liên quan đến khoản phải thu là: chuyển tiền, quản trị tín dụng khách hàng và thu hồi nợ. - Thiết lập các chỉ số đo lường hiệu quả hoạt động các khoản phải thu 20 3.3.2. Đối với quản trị hàng tồn kho - Xác định mức tồn kho hợp lí - Nên ứng dụng các mô hình, phần mềm hệ thống quản lý hàng tồn kho - Kiểm kê hàng hóa trong kho định kì - Sắp xếp kho hàng một cách khoa học 3.3.3. Đối với quản trị khoản phải trả - Nâng cao năng lực đàm phán với nhà cung cấp nhằm hưởng các khoản chiết khấu thanh toán cao hơn khi thanh toán tiền. Xác lập mối quan hệ đối tác tin cậy, tạo dựng niềm tin lâu dài đối với nhà cung cấp nhằm tăng uy tính trong làm ăn. - Tăng cường quản trị tốt khoản phải thu sẽ có tác động lớn đến quản trị khoản phải trả. Nếu quản trị khoản phải thu của doanh nghiệp được thực hiện tốt thì doanh nghiệp sẽ chủ động hơn trong việc quản trị khoản phải trả 3.3.4. Đối với quản trị vốn tiền mặt - Quản trị dòng tiền vào. + Xác định mức dự trữ vốn bằng tiền hợp lý + Tăng tốc thu hồi tiền - Quản lý dòng tiền ra. + Quản lý chặt chẽ các khoản chi bằng tiền + Tất cả các khoản chi tiền mặt đều phải thông qua quỹ không được chi ngoài quỹ + Chủ động lập kế hoạch vốn bằng tiền + Tăng cường mua sắm các thiết bị theo dõi, các đồ dùng cất giữ tiền mặt một cách an toàn, tránh trường hợp bị kẻ gian đột nhập 21 3.3.5. Đối với quản trị tài sản ngắn hạn - Nên xây dựng và lựa chọn các phương án, chiến lược kinh doanh tối ưu - Sử dụng tài sản một cách tiết kiệm, chống lãng phí thông qua việc triển khai các định mức kinh tế kỹ thuật tiên tiến cho doanh nghiệp. - Nâng cao tốc độ chu chuyển tài sản bằng các giải pháp kĩ thuật phù hợp với doanh nghiệp. 3.3.6. Một số kiến nghị khác Mặc dù hai biến tỷ số nợ (DR) và biến tỷ số thanh toán nợ ngắn hạn (C ) không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu. Nhưng khi xét về kết quả đạt được về mối quan hệ tương quan giữa hai biến này đến biến ( OS) đại diện cho khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép, cả hai biến đều chỉ ra mối quan hệ ngược lại so với giả thiết H5 và giả thiết H7 đã nêu ra. Từ đó tác giả đưa ra gợi ý cho các nhà quản trị nên giành sự quan tâm đến việc ưu tiên gia tăng và sử dụng các nguồn nợ, đặc biệt là nợ ngắn hạn trước trong trình tự tiếp cận vốn cho doanh nghiệp. 22 KẾT LUẬN Nghiên cứu này đã khảo sát 25 doanh nghiệp ngành thép niên yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2014 đến năm 2016. Kết quả đạt được nhờ sự hỗ trợ của phần mềm Stata13, lựa chọn các mô hình phân tích hồi quy phù hợp thông qua các kiểm định cần thiết để lựa chọn mô hình và tiến hành phân tích hồi quy, kiểm tra xử lí các khuyết tật cho mô hình được chọn để cho ra kết quả. Nghiên cứu này đã cho thấy các doanh nghiệp ngành thép niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam có thể quản trị vốn lưu động của mình theo cách nào là tốt nhất để gia tăng khả năng sinh lời. Kết quả đã cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa kỳ thu tiền bình quân (ACP), kỳ thanh toán bình quân (APP), chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC), hệ số sinh lợi vốn lưu động (WCP) đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết với mức độ tin cậy lên đến 99%. Ngoài ra, biến kỳ chuyển đổi hàng tồn kho (ICP) và biến tỷ trọng tài sản ngắn hạn (CTR) có mối quan hện thuận chiều đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép với mức độ tin cậy 95% và 90%. Bên cạnh đó, biến tỷ số nợ (DR) và biến tỷ số thanh toán nợ ngắn hạn (C ) chưa thể hiện mối tác động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép. Kết quả nghiên cứu đã cho thấy mức độ tác động của các yếu tố vốn lưu động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp ngành thép là như thế nào và để cải thiện khả năng sinh lời thì các doanh nghiệp ngành thép cần phải làm gì. Do kiến thức và thời gian nghiên cứu của tác giả còn hạn chế, nên việc mắc phải một số thiếu sót trong bài nghiên cứu là không thể tránh khỏi. Nghiên cứu này có thể xem là giá trị tham khảo cho các doanh nghiệp và các cá nhân có mối quan tâm đến vấn nghiên cứu này. 23 1. Những đóng góp của nghiên cứu - Bài nghiên cứu đã hệ thống lại các lý thuyết về quản trị vốn lưu động, mối quan hệ giưa quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lời của các doanh nghiệp. Xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến sự