Tóm tắt Nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền hoạt động kinh doanh quá khứ đến việc dự báo dòng tiền trong tương lai: Rrường hợp các DN ngành dược phẩm niêm yết trên TTCK

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ NGUYỄN THỊ THU NGÂN NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA DÒNG TIỀN HOẠT ĐỘNG KINH DOANH QUÁ KHỨ ĐẾN VIỆC DỰ BÁO DÒNG TIỀN TRONG TƯƠNG LAI: TRƯỜNG HỢP CÁC DN NGÀNH DƯỢC PHẨM NIÊM YẾT TRÊN TTCK VIỆT NAM TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KẾ TOÁN Mã số: 60.34.03.01 Đà Nẵng – Năm 2018 Công trình được hoàn thành tại TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ, ĐHĐN Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS TRẦN ĐÌNH KHÔI NGUYÊN Phản biện 1: TS. Nguyễn Hữu Cường Phản biện 2: PGS.TS. Võ Văn Nhị Luận văn đã được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ Kế toán họp tại Trường Đại học Kinh tế, Đại học Đà Nẵng vào ngày 18 tháng 8 năm 2018. Có thể tìm hiểu luận văn tại:  Trung tâm Thông tin-Học liệu, Đại học Đà Nẵng  Thư viện trường Đại học Kinh tế, ĐHĐN 1 PHẦN MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Thông tin về dòng tiền luôn đóng vai trò then chốt trong hầu hết các quyết định tài chính của các doanh nghiệp (DN). Dự báo dòng tiền trong tương lai rất quan trọng đối với việc phân tích tính thanh khoản và khả năng thanh toán cũng như giúp cho việc định giá công ty. Đã có nhiều công trình nghiên cứu với ng chứng thực nghiệm liên quan nhưng có sự không thống nhất đòi hỏi cần có nhiều nghiên cứu với những phạm vi về không gian và thời gian khác nhau. Với bất kỳ ngành nào thì việc dự báo dòng tiền trong tương lai của các DN luôn là điều rất cần thiết cho các nhà quản trị cũng như các nhà đầu tư để có những quyết định đúng đắn. Tuy nhiên công tác dự báo dòng tiền ở Việt Nam chưa thực sự thực hiện đầy đủ, chỉ mới dừng ở lập dự toán tiền mặt hay dự toán ngân quỹ với những giả định nhất định; chưa thực sự đánh giá đúng mức những nhân tố ảnh hưởng tới dòng tiền của doanh nghiệp. Vì vậy, luận văn chọn đề tài “Nghiên cứu ảnh hưởng của dòng tiền hoạt động kinh doanh quá khứ đến việc dự báo dòng tiền trong tương lai: Trường hợp các DN ngành dược phẩm niêm yết trên TTCK Việt Nam” làm đề tài nghiên cứu của mình. 2. 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 HĐKD của các DN ngành dược phẩm, y tế niêm yết trên TTCK Việt Nam trên cơ sở dòng tiền HĐKD quá khứ. Từ đó, xác định mô hình có khả năng dự báo tốt nhất dòng tiền HĐKD tương lai đối với các DN ngành dược phẩm, y tế niêm yết trên TTCK Việt Nam. - Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đưa ra một số hàm ý liên quan đến công tác dự báo dòng tiền tương lai; cung cấp thông tin cho các 2 nhà đầu tư, các đối tượng liên quan nh m hỗ trợ việc dự báo dòng tiền đối với các DN ngành dược phẩm, y tế niêm yết trên TTCK Việt Nam. 3. Câu hỏi nghiên cứu Trên cơ sở mục tiêu nghiên cứu, luận văn đặt ra các câu hỏi nghiên cứu cụ thể như sau: - Dòng tiền từ HĐKD quá khứ có khả năng dự áo đáng kể dòng tiền từ HĐKD trong tương lai hay không? - Các thành phần dòng tiền HĐKD quá khứ kết hợp với các thông tin kế toán dồn tích gộp chung hay cụ thể có khả năng dự báo đáng kể dòng tiền từ HĐKD trong tương lai hay không? - Mô hình nào có khả năng dự báo tốt nhất dòng tiền từ HĐKD của các DN ngành dược phẩm, y tế niêm yết trên TTCK Việt Nam? 4. Đối tƣợng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu: Luận văn nghiên cứu khả năng của các thông tin kế toán (dòng tiền HĐKD, các thành phần dòng tiền HĐKD, các thành phần kế toán dồn tích gộp chung và cụ thể) trong quá khứ trong việc dự báo dòng tiền HĐKD trong tương lai đối với các DN ngành dược phẩm, y tế niêm yết trên TTCK Việt Nam. - Phạm vi nghiên cứu: + Phạm vi về không gian: Các doanh nghiệp ngành dược 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 2008 – 2017. 5. Phƣơng pháp nghiên cứu - Mẫu nghiên cứu: luận văn chọn mẫu gồm 19 doanh nghiệp niêm yết thuộc ngành dược phẩm, y tế trên sàn HOSE và HNX có công bố đầy đủ BCTC trong giai đoạn 2008 - 2017. 3 - Phương pháp xử lí số liệu: Dữ liệu được xử lý theo dạng bảng (panel data) và được hồi quy theo 3 mô hình OLS, FEM và REM để kiểm định khả năng dự báo của các mô hình nghiên cứu. 6. Bố cục đề tài Phần mở đầu Chƣơng 1: Cơ sở lý luận về dòng tiền và dự báo dòng tiền trong tƣơng lai Chƣơng 2: Phƣơng pháp nghiên cứu Chƣơng 3: Kết quả nghiên cứu và hàm ý từ kết quả nghiên cứu Kết luận 7. Tổng quan tài liệu nghiên cứu Trong số những nghiên cứu đầu tiên về dòng tiền được thực hiện là các nghiên cứu của Bowen và cộng sự (1986), Greenberg và cộng sự (1986), tiếp theo có các nghiên cứu của Dechow (1994), Barth và cộng sự (2001) Tổng hợp những nghiên cứu về dự báo dòng tiền, có thể thấy được những nhân tố thường được sử dụng để dự báo dòng tiền tương lai gồm thu nhập quá khứ, dòng tiền HĐKD quá khứ, kết hợp dòng tiền quá khứ với các thành phần kế toán dồn tích. Tại Việt Nam, mặc dù chưa nhiều nhưng cũng có một vài nghiên cứu về dòng tiền. Điển hình có nghiên cứu của Nguyễn Thanh Hiếu (2015), Nguyễn Thị Uyên Uyên và Từ Thị Kim Thoa (2015). 4 CHƢƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ DÕNG TIỀN VÀ DỰ BÁO DÕNG TIỀN TRONG TƢƠNG LAI 1.1. VAI TRÕ CỦA THÔNG TIN VỀ DÕNG TIỀN VÀ BÁO CÁO LƢU CHUYỂN TIỀN TỆ TRONG DỰ BÁO DÕNG TIỀN 1.1.1. Vai trò của thông tin về dòng tiền Có thể thấy vai trò của thông tin về dòng tiền được thể hiện ở những khía cạnh sau: - Dòng tiền quyết định khả năng thanh toán của doanh nghiệp. - Dòng tiền ảnh hưởng đến chính sách chi trả cổ tức của doanh nghiệp. Các DN chỉ có thể chi trả cổ tức khi có tiền, nếu lượng tiền khan hiếm thì mức chi trả cổ tức sẽ giảm hoặc không có. - Thông tin dòng tiền có tác dụng dự báo khả năng phá sản. 1.1.2. Báo cáo lƣu chuyển tiền tệ a. Đặc điểm dòng tiền trong Báo cáo lưu chuyển tiền tệ Trong ba dòng tiền trên BCLCTT thì dòng tiền từ HĐKD được xem là quan trọng nhất. Tình hình tài chính của DN khả quan khi và chỉ khi dòng tiền vào chủ yếu của DN được tạo ra từ hoạt động kinh doanh và ngược lại; nếu dòng tiền vào trong kỳ chủ yếu được tạo ra không phải hoạt động kinh doanh mà từ hoạt động đầu tư hay hoạt động tài chính thì có khả năng DN sẽ gặp khó khăn trong thanh toán và rủi ro trong kinh doanh. Theo Chuẩn mực kế toán Việt Nam số 24 (VAS 24), dòng tiền từ HĐKD được báo cáo theo một trong 2 phương pháp trực tiếp và gián tiếp. b. Vai trò của Báo cáo lưu chuyển tiền tệ trong dự báo dòng tiền Vai trò của BCLCTT thể hiện rõ trong Chuẩn mực kế toán Việt Nam số 24 (VAS 24). Về cơ ản, BCLCTT giúp cho các đối tượng sử dụng biết DN đã tạo ra tiền từ những nguồn nào và chi tiêu tiền cho những mục đích gì. Trên cơ sở đó, BCLCTT sẽ giúp các đối 5 tượng sử dụng đánh giá về khả năng trang trải công nợ, chi trả cổ tức trong tương lai của doanh nghiệp. 1.2. VAI TRÕ CỦA VIỆC DỰ BÁO DÕNG TIỀN TRONG TƢƠNG LAI Việc dự báo dòng tiền trong tương lai đóng vai trò quan trọng bởi dự báo dòng tiền giúp cho những người sử dụng thông tin kế toán như chủ sở hữu, nhà cung cấp tín dụng, nhà đầu tư có thể ra các quyết định hợp lý.  Dự báo dòng tiền trong tương lai hữu ích trong việc xác định giá trị DN.  Dự báo dòng tiền giúp đảm bảo an toàn cho các khoản vay và đầu tư vốn.  Dự báo dòng tiền giúp làm giảm sự sai lệch của thông tin kế toán theo cơ sở dồn tích. 1.3. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ DỰ BÁO DÒNG TIỀN HĐKD TRONG TƢƠNG LAI 1.3.1. Một số nghiên cứu về dự báo dòng tiền trong tƣơng lai Nghiên cứu trước đây của Barth và cộng sự (2001) đã kiểm tra mối quan hệ dòng tiền quá khứ và các thành phần dồn tích quá khứ đối với dòng tiền tương lai. Và kết quả cho thấy các thành phần dồn tích đóng vai trò quan trọng trong việc dự đoán dòng tiền tương lai. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra r ng 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 cộng sự, 2005, 2008); Arthur và cộng sự (2010). Kết quả nghiên cứu của Cheng và cộng sự (2008) cho thấy các thành phần dòng tiền cốt lõi (doanh thu, giá vốn, chi phí hoạt động) ổn định hơn so với thành phần dòng tiền không cốt lõi. 6 1.3.2. Các mô hình nghiên cứu về khả năng dự báo dòng tiền trong tƣơng lai Có nhiều nghiên cứu được thực hiện liên quan đến công tác dự báo dòng tiền HĐKD trong tương lai đã đưa ra những mô hình khác nhau, luận văn giới thiệu một số mô hình điển hình của Lorek và Willinger (1996), Barth và cộng sự (2001), Cheng và cộng sự (2008). 1.4. KHOẢNG TRỐNG NGHIÊN CỨU Từ tổng quan nghiên cứu trên có thể thấy: - Hầu hết các nghiên cứu về dự áo dòng tiền HĐKD được thực hiện từ khá lâu và ở các nước phát triển như Mỹ, Úc, - Các nghiên cứu được thực hiện ở các quốc gia khác nhau nên kết quả nghiên cứu sẽ có ý nghĩa khác nhau. - Đa số các nghiên cứu thực hiện cho các DN niêm yết nói chung, không phân iệt theo ngành. - Công tác dự áo dòng tiền được xem là rất quan trọng nhưng ở Việt Nam còn thiếu và yếu. - Theo Chuẩn mực kế toán Việt Nam số 24 (VAS 24) chỉ mới khẳng định vai trò của thông tin về dòng tiền HĐKD trong việc giúp người sử dụng dự đoán dòng tiền HĐKD trong tương lai nhưng chưa đưa ra các phương pháp cụ thể để dự áo dòng tiền. Từ những vấn đề nêu trên có thể thấy cần thiết tiếp tục thực hiện những nghiên cứu liên quan đến công tác dự áo dòng tiền tại Việt Nam trong những năm gần đây và nghiên cứu cho những ngành cụ thể để có thể cung cấp cho người sử dụng những thông tin cần thiết phục vụ quá trình ra quyết định. 7 CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. ĐẶC ĐIỂM CÁC DOANH NGHIỆP THUỘC NGÀNH DƢỢC PHẨM, Y TẾ TẠI VIỆT NAM 2.2. XÁC ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU a. Mô hình dự báo dòng tiền tương lai từ dòng tiền HĐKD quá khứ Mô hình ước lượng: CFOt = α + βCFOt-k + ε (1) b. Mô hình dự báo dòng tiền từ các thành phần dòng tiền HĐKD Mô hình ước lượng: CFOt = α + β1C_SALESt-k + β2C_COGSt-k + β3C_INTt-k + β4C_TAXt-k + β5C_OTHERt-k + ε (2) c. Mô hình dự báo dòng tiền từ dòng tiền HĐKD quá khứ kết hợp với các thành phần kế toán dồn tích gộp chung Mô hình ước lượng: CFOt = α + β1C_SALESt-k + β2C_COGSt-k + β3C_INTt-k + β4C_TAXt-k + β5C_OTHERt-k + β6ACCt-k + ε (3) d. Mô hình dự báo dòng tiền từ dòng tiền HĐKD quá khứ kết hợp với các thành phần kế toán dồn tích cụ thể Mô hình ước lượng: CFOt = α + β1CFOt-k + β2∆ARt-k + β3∆APt-k + β4∆INVt-k + β5DEPRt-k + β6OTHERt-k + ε (4) Các iến trong mô hình được chia cho tổng tài sản ình quân để loại trừ sự khác iệt về quy mô, cấu trúc vốn của các DN (Cheng và cộng sự, 2007; Arthur và cộng sự, 2010). 8 2.3. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.3.1. Thiết kế đo lƣờng các biến Dữ liệu phục vụ nghiên cứu của luận văn được thu thập từ BCTC của các DN ngành dược phẩm, y tế niêm yết trên HOSE và HNX thông qua Công ty Stoxplus. Các iến được lựa chọn chủ yếu dựa trên nghiên cứu của Cheng và cộng sự (2008) được trình ày trong ảng 2.1. 2.3.2. Chọn mẫu và thu thập dữ liệu Nguồn dữ liệu: Dữ liệu luận văn sử dụng trong nghiên cứu được khai thác từ Công ty Truyền thông Tài chính StoxPlus. Chọn mẫu: Luận văn chọn 19 công ty niêm yết ổn định trên HOSE và HNX và công ố BCTC đầy đủ trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2017 (190 quan sát), có niên độ kế toán từ 1/1 đến 31/12 và có thông tin về dòng tiền HĐKD liên tục trong thời gian nghiên cứu. 2.3.3. Các phƣơng pháp ƣớc lƣợng Luận văn thực hiện ước lượng với 3 mô hình hồi quy OLS, FEM, REM và so sánh kết quả kiểm định để chọn ra mô hình phù hợp. Để lựa chọn giữa FEM và REM thì Luận văn sẽ sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp hơn để thảo luận kết quả. CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HÀM Ý 3.1. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1.1. Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu Nghiên cứu chọn mẫu gồm 19 doanh nghiệp ngành dược phẩm, y tế niêm yết trên 2 sàn chứng khoán HOSE và HNX. Bảng 3.1 thể hiện kết quả thống kê mô tả dữ liệu cho các biến hồi quy của nghiên cứu. 9 3.1.2. Phân tích tƣơng quan giữa các biến Kết quả ma trận tương quan tương quan giữa các iến trong các mô hình được thể hiện trong các ảng 3.2, 3.3, và 3.4. 3.1.3. Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu a. Kết quả hồi quy mô hình dự báo dòng tiền HĐKD từ dòng tiền trong quá khứ (mô hình dòng tiền Mô hình ước lượng: CFOt = α + βCFOt-k + ε (1) Mô hình chi tiết với k là các độ trễ 1, 2, 3 năm. Kết quả hồi quy OLS, FEM, REM cho mô hình dòng tiền với độ trễ 1 năm được thể hiện trong ảng 3.5. - Giá trị ý nghĩa thống kê Prob (F-Statistic) đều nhỏ hơn 0.05 cho thấy dòng tiền HĐKD trong quá khứ trễ 1 năm là thông tin quan trọng, có khả năng dự báo dòng tiền năm sau. Hệ số DW lần lượt là 2.053, 2.094 và 2.053 cho thấy mô hình dòng tiền với độ trễ 1 năm theo 3 phương pháp hồi quy không có tự tương quan, giả thiết hồi quy về tính độc lập của phần dư được thỏa mãn. - Kiểm định Hausman cho giá trị Prob<0.05 nên hồi quy FEM phù hợp để giải thích kết quả hơn so với REM và OLS. Kết quả hồi quy cho thấy dòng tiền năm trước có quan hệ cùng chiều với dòng tiền năm sau. Trong đó, hồi quy FEM cho giá trị R2 điều chỉnh là 0.245 tức là dòng tiền năm trước giải thích được 24.5% dòng tiền năm sau. Bảng 3.6 trình bày kết quả hồi quy OLS, FEM và REM của mô hình dòng tiền với độ trễ 2 năm. Kết quả hồi quy cho thấy mô hình dòng tiền trễ 2 năm có khả năng dự báo dòng tiền trong tương lai (Prob <0.05), hệ số DW cũng n m trong giới hạn không xảy ra hiện tượng tự tương quan. Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi (Kiểm định Breusch - Pagan Lagrangian Multiplier) cho giá trị Prob>0.05 nên kết luận mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi. 10 - Kiểm định Hausman cho kết quả hồi quy FEM phù hợp hơn REM và OLS (Prob>0.05). Tuy nhiên, theo hồi quy FEM, R2 điều chỉnh là 23.6 % nhưng các hệ số hồi quy của các biến CFOt-1 và CFOt-2 lại không có ý nghĩa thống kê. Kết quả hồi quy OLS và REM không có sự khác biệt đáng kể và mô hình giải thích được 9.6% dòng tiền tương lai. Cụ thể, dòng tiền HĐKD 1 năm trước tăng 1.000.000 đồng thì dòng tiền năm sau tăng 272.000 đồng. Kết quả này không thống nhất với các kết quả nghiên cứu trước (Nguyễn Thanh Hiếu, 2015; Cheng và cộng sự, 2008;) cho r ng các dòng tiền có độ trễ 1 năm, 2 năm đều có ý nghĩa trong việc dự bào dòng tiền. Kết quả hồi quy mô hình dòng tiền trễ 3 năm thể hiện trong bảng 3.7 cũng tương tự kết quả hồi quy mô hình dòng tiền trễ 2 năm. Các số liệu thống kê cho thấy mô hình có khả năng dự báo dòng tiền tương lai (Prob<0.05 và 1<DW<3). Tuy nhiên, các hệ số hồi quy theo FEM không có ý nghĩa thống kê (Prob lần lượt là 0.433, 0.623, 0214). Theo kết quả hồi quy OLS và REM thì dòng tiền trễ 1 năm có quan hệ chặt chẽ với dòng tiền năm sau (hệ số hồi quy 0.222, Prob<0.05). b. Kết quả hồi quy mô hình dự báo dòng tiền từ HĐKD từ các thành phần dòng tiền HĐKD trong quá khứ (mô hình các thành phần dòng tiền) Mô hình ước lượng: CFOt = α + β1C_SALESt-k + β2C_COGSt-k + β3C_INTt-k + β4C_TAXt-k + β5C_OTHERt-k + ε (2) Mô hình chi tiết với k là các độ trễ 1, 2, 3 năm. Kết quả kiểm định hệ số phương sai phóng đại ( ảng 3.18) cũng cho thấy hệ số VIF của C_SALES, C_COGS và C_OTHER đều lớn hơn 10. Tuy nhiên, các hệ số tương quan của C_SALES, C_COGS và C_OTHER đều có ý nghĩa thống kê. Theo Hoàng Trọng và Chu 11 Thị Mộng Ngọc (2013) đa cộng tuyến có thể khiến cho đánh giá về tác động của từng iến độc lập lên iến phụ thuộc có thể ị sai lệch nhưng không làm giảm hệ số R2 hiệu chỉnh, tức là tác động gộp của tất cả các iến độc lập lên iến phụ thuộc không ị ảnh hưởng xấu của đa cộng tuyến. Do đó, hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra được xem là không quá nghiêm trọng. Kết quả hồi quy OLS, FEM, REM cho mô hình dự báo dòng tiền HĐKD từ các thành phần dòng tiền trong quá khứ được trình bày trong các bảng 3.9, 3.10, 3.11. Kết quả hồi quy mô hình các thành phần dòng tiền với độ trễ 1 năm (bảng 3.9) cho thấy: - Mô hình phù hợp để dự báo dòng tiền tương lai (Pro = 0.000 cho cả 3 phương pháp hồi quy) và không có hiện tượng tự tương quan (hệ số DW đều n m trong giới hạn 1<DW<3), không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (hệ số Prob>0.05). - Theo kết quả kiểm định Hausman, hồi quy FEM phù hợp hơn để giải thích kết quả (Prob<0.05). Mô hình giải thích được 34.2% sự biến động của dòng tiền năm sau (cao hơn 2.8% so với REM và OLS). Kết quả hồi quy cho thấy dòng tiền liên quan đến doanh thu (C_SALES), giá vốn hàng bán (C_COGS), dòng tiền khác (C_OTHER) 1 năm trước có quan hệ cùng chiều với dòng tiền năm sau (các hệ số hồi quy đều dương). Điều đó có nghĩa là khi dòng tiền liên quan đến doanh thu và giá vốn năm trước tăng thì dòng tiền HĐKD năm sau tăng. Trong đó, dòng tiền liên quan đến doanh thu có khả năng dự áo cao hơn so với dòng tiền liên quan đến giá vốn (hệ số hồi quy lần lượt là 0.188 và 0.163), dòng tiền khác có khả năng dự báo thấp nhấp (hệ số hồi quy: 0.079). Chiều ảnh hưởng ngược lại với dòng tiền liên quan đến chi phí lãi vay (C_INT) và thuế (C_TAX). Nếu dòng tiền liên quan đến lãi vay và thuế 1 năm trước 12 tăng thì dòng tiền HĐKD năm sau sẽ giảm. Đặc biệt, dòng tiền liên quan đến lãi vay và thuế có tính ổn định cao hơn hẳn so với C_SALES và C_COGS (khả năng dự áo cao hơn) (hệ số hồi quy lần lượt là 1.174 và 2.617). Bảng 3.10 trình bày kết quả hồi quy mô hình các thành phần dòng tiền với độ trễ 2 năm. - Số liệu thống kê theo cả 3 phương pháp hồi quy cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê, phù hợp để dự báo dòng tiền tương lai (Prob = 0.000) và không xảy ra hiện tượng tự tương quan (1<DW<3). Mô hình cũng không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (hệ số Prob>0.05). - Kết quả kiểm định Hausman cho thấy hồi quy REM phù hợp để giải thích hơn so với FEM. Kết quả hồi quy chỉ ra r ng chỉ có C_INTt-1, C_TAXt-1, C_TAXt-2 có ý nghĩa trong việc dự báo dòng tiền năm sau và có quan hệ ngược chiều với dòng tiền HĐKD. Mô hình khả năng dự báo 32% sự biến thiên của dòng tiền tương lai. Kết quả hồi quy mô hình các thành phần dòng tiền với độ trễ 3 năm ( ảng 3.11): - Hệ số Prob của mô hình b ng 0.000 và hệ số DW n m trong giới hạn 1<DW<3 cho thấy mô hình phù hợp để dự báo dòng tiền tương lai và không có xảy ra hiện tượng tự tương quan giữa các biến, không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (hệ số Prob>0.05). - Kết quả kiểm định Hausman cho thấy REM phù hợp hơn FEM (Prob>0.05). Kết quả hồi quy theo phương pháp OLS và REM không có sự khác biệt đáng kể (chỉ khác biệt nhỏ ở mức ý nghĩa của hệ số hồi quy) và cho biết dòng tiền liên quan đến chi phí lãi vay trễ 1 năm (C_INTt-1) và dòng tiền liên quan đến thuế trễ 1, 2, 3 năm (C_TAXt-1, C_TAXt-2, C_TAXt-3) là các thành phần dòng tiền có khả năng dự báo dòng tiền HĐKD trong tương lai và có quan hệ 13 ngược chiều (ngoại trừ C_TAXt-3). Kết quả này không đồng nhất với nghiên cứu của Cheng và cộng sự (2008), các tác giả này cho r ng dòng tiền liên quan đến thuế có tính ổn định thấp vì nó phụ thuộc vào nguồn thu nhập chịu thuế và việc quản trị lợi nhuận liên quan đến thuế của doanh nghiệp. c. Kết quả hồi quy mô hình dự báo dòng tiền trên cơ sở kết hợp các thành phần dòng tiền HĐKD quá khứ với thành phần kế toán dồn tích gộp chung Mô hình ước lượng: CFOt = α + β1C_SALESt-k + β2C_COGSt-k + β3C_INTt-k + β4C_TAXt-k + β5C_OTHERt-k + β6ACCt-k + ε (3) Mô hình chi tiết với k là các độ trễ 1, 2, 3 năm. Kết quả hồi quy mô hình các thành phần dòng tiền kết hợp với thành phần dồn tích gộp chung với độ trễ 1 năm thể hiện trên bảng 3.12: - Giá trị ý nghĩa thống kê Prob = 0.000 cho thấy mô hình 3a phù hợp để dự báo dòng tiền tương lai. Ngoài ra, hệ số DW n m trong giới hạn không