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.
27 trang |
Chia sẻ: thientruc20 | Lượt xem: 409 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu 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, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
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