Mối quan hệ giữa khả năng thanh toán và khả năng sinh lợi: Nghiên cứu điển hình các công ty cổ phần ngành Bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC THĂNG LONG ---o0o---

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

ĐỀ TÀI:

MỐI QUAN HỆ GIỮA KHẢ NĂNG THANH TOÁN VÀ KHẢ NĂNG SINH LỜI: NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM.

SINH VIÊN THỰC HIỆN MÃ SINH VIÊN CHUYÊN NGÀNH

: TRẦN THỊ THANH VÂN : A18915 : TÀI CHÍNH

HÀ NỘI - 2014

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC THĂNG LONG ---o0o---

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

ĐỀ TÀI:

MỐI QUAN HỆ GIỮA KHẢ NĂNG THANH TOÁN VÀ KHẢ NĂNG SINH LỜI: NGHIÊN CỨU ĐIỂN HÌNH CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM.

Giáo viên hƣớng dẫn

: Th.s Chu Thị Thu Thủy

Sinh viên thực hiện

: Trần Thị Thanh Vân

Mã sinh viên

: A18915

Chuyên ngành

: Tài chính

HÀ NỘI - 2014

LỜI CẢM ƠN

Trong thời gian thực hiện và hoàn thành Khóa luận tốt nghiệp, em đã nhận được sự giúp đỡ cũng như động viên từ nhiều phía. Trước tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới giáo viên hướng dẫn của em – ThS. Chu Thị Thu Thủy. Cô chính là người đã tận tình chỉ bảo, trực tiếp hướng dẫn em trong suốt thời gian nghiên cứu và thực hiện khóa luận này. Ngoài ra, em cũng mong muốn thông qua khóa luận này, gửi lời cảm ơn sâu sắc đến các thầy giáo, cô giáo đang giảng dạy tại trường Đại học Thăng Long, những người đã truyền đạt cho em các kiến thức về kinh tế từ những môn học cơ bản nhất, giúp em có được nền tảng về chuyên ngành học như hiện tại để có thể hoàn thành đề tài nghiên cứu này. Cuối cùng, em xin cảm ơn gia đình và những người bạn của em đã luôn bên cạnh, giúp đỡ và ủng hộ em trong suốt thời gian thực hiện khóa luận.

Hà Nội, ngày tháng năm 2014

Sinh viên

Trần Thị Thanh Vân

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan Khóa luận tốt nghiệp này là do tự bản thân thực hiện có sự hỗ trợ từ giáo viên hướng dẫn và không sao chép các công trình nghiên cứu của ngươi khác. Các dữ liệu thông tin thứ cấp sử dụng trong Khóa luận là có nguồn gốc và được trích dẫn rõ ràng.

Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm về lời cam đoan này!

Sinh viên

Trần Thị Thanh Vân

MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU

CHƢƠNG 1: MỞ ĐẦU ................................................................................................. 1

1.1. Tính cấp thiết của đề tài ....................................................................................... 1

1.2. Câu hỏi nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu ...................................................... 3

1.3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu ....................................................................... 4

1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu ..................................................................................... 4

1.5. Kết cấu của đề tài .................................................................................................. 5

CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG THANH TOÁN TRONG MỐI QUAN HỆ VỚI KHẢ NĂNG SINH LỜI ........................................... 6

2.1. Tổng quan chung về khả năng thanh toán ......................................................... 6

2.1.1. Khái niệm về khả năng thanh toán ..................................................................... 6

2.1.2. Chỉ tiêu đo lường KNTT của doanh nghiệp ....................................................... 9

2.1.2.1. Khả năng thanh toán trong ngắn hạn ................................................................ 9

2.1.2.1. Khả năng thanh toán trong dài hạn ................................................................. 14

2.2. Tổng quan chung về khả năng sinh lợi ............................................................. 17

2.2.1. Khái niệm khả năng sinh lợi ............................................................................. 17

2.2.2. Chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời của doanh nghiệp .................................. 18

2.3. Mối quan hệ giữa khả năng thanh toán và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp ............................................................................................................................ 21

2.3.1. Lý thuyết đánh đổi (trade -off theory) ............................................................... 21

2.3.2. Giả thuyết củaHirigoyen (Hirigoyen hypothesis)............................................. 25

CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ...................................................... 27

3.1. Quy trình nghiên cứu ......................................................................................... 27

3.2. Phƣơng pháp thu thập số liệu và xử lý số liệu ................................................. 29

3.2.1. Phương pháp thu thập số liệu ........................................................................... 29

3.2.2. Phương pháp xử lý số liệu ................................................................................ 29

3.3. Các biến nghiên cứu và đo lƣờng các biến nghiên cứu ................................... 31

3.3.1. Biến đại diện cho KNSL .................................................................................... 31

3.3.2. Biến đại diện cho KNTT .................................................................................... 32

3.3.3. Mô hình nghiên cứu .......................................................................................... 32

3.3.4. Các giả thuyết nghiên cứu ................................................................................ 33

3.4. Mô tả mẫu nghiên cứu ........................................................................................ 35

3.4.1. Đặc trưng của ngành bất động sản .................................................................. 35

3.4.2. Thiết kế mẫu ...................................................................................................... 36

CHƢƠNG 4: THỰC TRẠNG VỀ KHẢ NĂNG THANH TOÁN VÀ KHẢ NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM .................................. 37

4.1. Thực trạng khả năng thanh toán ...................................................................... 37

4.1.1. Khả năng thanh toán ngắn hạn ........................................................................ 37

4.1.1.1. Khả năng thanh toán hiện hành ....................................................................... 37

4.1.1.2. Khả năng thanh toán nhanh ............................................................................. 39

4.1.1.3. Khả năng thanh toán bằng tiền ........................................................................ 41

4.1.1.4. Thời gian quay vòng của tiền ........................................................................... 43

4.1.2. Khả năng thanh toán dài hạn ........................................................................... 45

4.1.2.1. Tỷ số nợ trên Tổng tài sản ................................................................................ 45

4.1.2.2. Tỷ số tài sản dài hạn trên nợ dài hạn ............................................................... 47

4.2. Thực trạng khả năng sinh lợi ............................................................................ 48

4.2.1. Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) ........................................................... 48

4.2.2. Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) .................................................... 50

4.2.3. Tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư (ROI) ............................................................. 51

CHƢƠNG 5: NỘI DUNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ............................................ 54

5.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu ....................................................................... 54

5.2. Kết quả kiểm tra dữ liệu .................................................................................... 57

5.2.1. Kiểm định đa cộng tuyến ................................................................................... 57

5.2.2. Kiểm định tự tương quan .................................................................................. 58

5.3. Phân tích hệ số tƣơng quan Pearson (r) ........................................................... 59

5.4. Phân tích hồi quy tuyến tính .............................................................................. 62

5.4.1. Đánh giá tác động của KNTT đến KNSL ......................................................... 62

5.4.1.1. Đánh giá độ phù hợp của mô hình (R2) ............................................................ 62

5.4.1.2. Kiểm định độ phù hợp của mô hình ................................................................. 62

5.4.1.3. Kiểm định các nhân tố tác động ....................................................................... 64

5.4.2. Đánh giá tác động của KNSL đến KNTT ......................................................... 69

5.4.2.1. Đánh giá độ phù hợp của mô hình (R2) ............................................................ 69

5.4.2.2. Kiểm định độ phù hợp của mô hình ................................................................. 70

5.4.2.3. Kiểm định các nhân tố tác động ....................................................................... 71

5.4.3. Kết quả của mô hình .......................................................................................... 76

CHƢƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KIẾN NGHỊ ............................................ 78

6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu ............................................................................... 78

6.2. Một số hạn chế của đề tài nghiên cứu ............................................................... 79

6.3. Một số kiến nghị .................................................................................................. 79

DANH MỤC VIẾT TẮT

Kí hiệu viết tắt ACP ACIDR APP BĐS CCC CR CSH EAT HNX HOSE ICP KNTT KNSL LDR LR ROA ROE ROI TTCK GDP QR TSNH TSDH Tên đầy đủ Thời gian thu tiền trung bình Khả năng thanh toán bằng tiền Thời gian trả nợ trung bình Bất động sản Thời gian quay vòng tiền Khả năng thanh toán hiện hành Chủ sở hữu Lợi nhuận sau thuế Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh Thời gian lưu kho trung bình Khả năng thanh toán Khả năng sinh lợi Tỷ số nợ dài hạn trên tài sản dài hạn Tỷ số tài sản dài hạn trên nợ dài hạn Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu Tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư ban đầu Thị trường Chứng khoán Tổng thu nhập quốc nội Khả năng thanh toán nhanh Tài sản ngắn hạn Tài sản dài hạn

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU, HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ, CÔNG THỨC

Bảng 4. 1 Thống kê tỷ số KNTT hiện hành giai đoạn 2011-2013 ................................ 37

Bảng 4. 2 Thống kê KNTT hiện hành giai đoạn 2011-2013 ......................................... 39

Bảng 4. 3 Thống kê KNTT bằng tiền giai đoạn 2011 - 2013 ........................................ 42

Bảng 4. 4 Thống kê thời gian quay vòng tiền giai đoạn 2011-2013 ............................. 43

Bảng 4. 5 Thống kê thời gian thu tiền, thời gian lưu kho, thời gian trả tiền trung bình giai đoạn 2011-2013 ...................................................................................................... 43

Bảng 4. 6 Thống kê tỷ số nợ trên tổng tài sản giai đoạn 2011-2013 ............................. 45

Bảng 4. 7 Thống kê tỷ số tài sản dài hạn trên nợ dài hạn giai đoạn 2011-2013 ........... 47

Bảng 4. 8 Thống kê ROA giai đoạn 2011-2013 ............................................................ 48

Bảng 4. 9 Thống kê ROE giai đoạn 2011-2013 ............................................................ 50

Bảng 4. 10 Thống kê ROI giai đoạn 2011-2013 ........................................................... 51

Bảng 5. 1 Kết quả thống kê mô tả ................................................................................. 54

Bảng 5. 2 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho các biến độc lập ................................ 57

Bảng 5. 3 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho các biến độc lập ................................ 57

Bảng 5. 4 Kết quả kiểm định tự tương quan của 3 mô hình .......................................... 58

Bảng 5. 5 Kết quả kiểm định tự tương quan của 3 mô hình .......................................... 58

Bảng 5. 6 Ma trận hệ số tương quan Pearson (r) ........................................................... 59 Bảng 5. 7 Kết quả đánh giá độ phù hợp (R2) của 3 mô hình ......................................... 62

Bảng 5. 8 Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình (Sig.) của 3 mô hình ............... 63

Bảng 5. 9 Bảng kết quả phân tích hồi quy mô hình với biến phụ thuộc ROA .............. 64

Bảng 5. 10 Bảng kết quả phân tích hồi quy mô hình với biến phụ thuộc ROE ............ 65

Bảng 5. 11 Bảng kết quả phân tích hồi quy mô hình với biến phụ thuộc ROI ............. 66

Bảng 5. 12 Tổng kết kết quả phân tích ảnh hưởng của KNTT lên KNSL của doanh nghiệp dựa trên số liệu thực tế của các công ty cổ phần ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam (2009 – 2013) .................................................................................... 69 Bảng 5. 13 Kết quả đánh giá độ phù hợp (R2) của 4 mô hình ....................................... 70

Bảng 5. 14 Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình (Sig.) của 4 mô hình ............. 70

Bảng 5. 15 Bảng kết quả phân tích hồi quy mô hình với biến phụ thuộc QR ............... 71

Bảng 5. 16 Bảng kết quả phân tích hồi quy mô hình với biến phụ thuộc ACIDR ........ 72

Bảng 5. 17 Bảng kết quả phân tích hồi quy mô hình với biến phụ thuộc CCC ............ 73

Bảng 5. 18 Bảng kết quả phân tích hồi quy mô hình với biến phụ thuộc LDR ............ 74

Hình 2. 1 Thời gian quay vòng của tiền ........................................................................ 13

Hình 4. 1 Doanh nghiệp có hàng tồn kho lớn nhất trên sàn chứng khoán .................... 41

Phụ lục 0. 1 Danh sách mã chứng khoán các Công ty Cổ phần ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam ..................................................................................................... 83

Phụ lục 0. 2 Thống kê KNTT hiện hành và KNTT nhanh của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (2009-2013) ............................. 85

Phụ lục 0. 3 Thống kê thời gian quay vòng tiền của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (2009-2013) ............................................... 89

Phụ lục 0. 4 Thống kê KNTT bằng tiền của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (2009-2013) .................................................... 92

Phụ lục 0. 5 Thống kê tỷ số nợ dài hạn trên TSDH và tỷ số TSDH trên nợ dài hạn của các doanh nghiệp ngành BDDS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam (2009- 2013) .............................................................................................................................. 95

Phụ lục 0. 6 Tỷ lệ sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ lệ sinh lợi trên vốn CSH (ROE) của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam ................... 99

Phụ lục 0. 7 Tỷ lệ sinh lợi trên vốn đầu tư ban đầu (ROI) của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam ........................................................................... 103

Sơ đồ 3. 1 Quy trình nghiên cứu ................................................................................... 27

Sơ đồ 3. 2 Mô hình nghiên mối quan hệ giữa KNTT và KNSL của các công ty cổ phần ngành BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam ....................................... 32

LỜI MỞ ĐẦU

Ảnh hưởng nặng nề từ cuộc khủng khoảng kinh tế toàn cầu năm 2008, năm 2014 vẫn là năm mà nền kinh tế Việt Nam rơi vào trạng thái trì trệ, tăng trưởng kém và cũng là giai đoạn bất ổn kinh tế vĩ mô kéo dài. Mặc dù vậy, trong năm 2013 và những tháng đầu năm 2014, nền kinh tế trong nước đã có những biến chuyển tích cực. Năm 2013 kết thúc với với tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) ước tính tăng 5,42% so với năm 2012. Mức tăng trưởng này tuy thấp hơn mục tiêu tăng 5,5% đề ra nhưng cao hơn mức tăng 5,25% của năm 2012 và có tín hiệu phục hồi. Về chỉ số giá tiêu dùng (CPI) 2013, đây là năm có CPI tăng thấp nhất trong 10 năm trở lại đây khi cả năm chỉ tăng 6,04% so năm 2012. Về xuất nhập khẩu năm 2013, kim ngạch xuất khẩu cả năm ước đạt 132,2 tỷ USD, tăng 15,4% so với năm 2012. Kim ngạch hàng hóa nhập khẩu năm 2013 đạt 131,3 tỷ USD, tăng 15,4% so với năm trước. Như vậy, Việt Nam tiếp tục xuất siêu hơn 0,9 tỷ USD, sau khi đã xuất siêu 780 triệu USD vào 2012. Tổng mức hàng hóa bán lẻ và doanh thu dịch vụ tiêu dùng năm 2013 ước đạt 2618 nghìn tỷ đồng, tăng 12,6% so với năm 2012 và là mức tăng thấp nhất trong vòng 4 năm trở lại đây. Nếu loại trừ yếu tố giá tổng mức bán lẻ và doanh thu dịch vụ năm 2013 tăng 5,6%. Theo Tổng cục Thống kê, tổng chi ngân sách Nhà nước năm 2013 ước tính đạt 986,2 nghìn tỷ đồng trong khi tổng thu ngân sách Nhà nước ước tính đạt 790,8 nghìn tỷ đồng. Từ các con số trên, bội chi ngân sách 2013 là 195,4 nghìn tỷ đồng. Theo Tổng cục Thống kê, tỷ lệ bội chi ngân sách Nhà nước năm nay ở mức 5,3% GDP, vượt mức 4,8% đã dự toán đề ra từ đầu năm. Sang năm 2014, Tổng sản phẩm trong nước (GDP) quý I/2014 ước tính tăng 4,96% so với cùng kỳ năm 2013, cao hơn mức tăng cùng kỳ của 3 năm trở lại đây. Xét về góc độ sử dụng GDP của quý I năm nay, tiêu dùng cuối cùng tăng 5,06% so với cùng kỳ năm 2013 và đóng góp 4,04 điểm phần trăm vào mức tăng chung, trong đó tiêu dùng cuối cùng của dân cư tăng 4,92%, cao hơn mức tăng cùng kỳ một số năm gần đây; tích lũy tài sản tăng 3,24%, đóng góp 0,62 điểm phần trăm; chênh lệch xuất nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ đóng góp 0,3 điểm phần trăm do xuất siêu. Độ mở của nền kinh tế quý I tăng nhanh trong 5 năm trở lại đây, từ mức 155,6% của quý I/2010 tăng lên 194,3% trong quý I/2014. Tuy nhiên, sẽ vẫn còn những khó khăn thách thức đặt ra trong năm 2014 đòi hỏi cần phải có sự phối hợp nhịp nhàng giữa các chính sách tiền tệ và tài khóa để đảm bảo nền kinh tế ổn định và phát triển.

Trong hoàn cảnh nền kinh tế toàn cầu nói chung và của Việt Nam nói riêng còn phải đối mặt với nhiều khó khăn như hiện nay, ngành bất động sản- một trong những ngành chủ chốt thúc đẩy sự tăng trưởng của toàn bộ nền kinh tế cũng bị ảnh hưởng rất lớn. Nhìn lại ngành BĐS Việt Nam giai đoạn 2008-2014, có thể thấy có rất nhiều biến

động. Năm 2008, đứng trước thực trạng bong bóng thị trường BĐS ngày càng lớn với tỷ lệ lạm hát tăng cao, Chính phủ đã phải tiến hành điều tiết thị trường cùng với việc kiểm soát tín dụng chặt chẽ. Tuy nhiên ngay sau đó thị trường BĐS miền Nam bị ảnh hưởng và suy giảm cả về số lượng giao dịch lẫn và giá trị, thị trường BĐS ở miền Bắc bị ảnh hưởng không đáng kể do có đủ vốn. Giao dịch chững lại nhưng giá cả chỉ sụt giảm 10%. Sang năm 2009, Nghị định 71 và 69 hướng dẫn thi hành Luật Đất đai có sửa đổi và việc thu thuế sử dụng đất càng làm cho thị trường ảm đạm hơn. Năm 2011, tăng trưởng tín dụng bị giới hạn ở mức 20%, dư nợ tín dụng cho vay đối với lĩnh vực phi sản xuất bị giới hạn ở mức 16%. Các chính sách của chính phủ về kiềm chế lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô càng làm cho thị trường BĐS ngày một đình trệ. Năm 2012, các doanh nghiệp BĐS cạnh tranh rất khốc liệt. Hàng loạt công ty dịch vụ môi giới BĐS đóng cửa trong khi các nhà đầu tư tuyên bố phá sản hoặc phải rao bán dự án. Năm 2013, ngành BĐS tiếp tục gặp khó khăn trong bối cảnh giao dịch ảm đạm, hàng tồn kho cao và nợ xấu chưa được giải quyết.trong tình hình này, chính phủ ban hành một loạt các biện pháp để thúc đẩy thị trường. Đến cuối năm 2013, những tồn đọng thị trường đã bước đầu được giải quyết và một số điểm sáng đã được hé lộ. Những tháng đầu năm 2014, ngành BĐS có nhiều biến chuyển rất tích cực.Tuy nhiên sau đó có sự kiện hạ đặt giàn khoan cùng một số nguyên nhân nội tại khiến thị trường BĐS lại rơi vào khó khăn.

Với mục đích đưa ra được cái nhìn bao quát về các hoạt động cũng như tình hình thực tế của ngành BĐS tại Việt Nam hiện nay mà cụ thể là các vấn đề xung quanh khả năng thanh toán và khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp, tác giả đã lựa chọn thực hiện đề tài cho Khóa luận tốt nghiệp của mình là “Mối quan hệ giữa khả năng thanh toán và khả năng sinh lợi: Nghiên cứu điển hình các công ty cổ phần ngành BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam”.

Nội dung Khóa luận được chia thành sáu chương như sau:

Chương 1: Mở đầu

Chương 2: Tổng quan lý thuyết về KNTT trong mối quan hệ với KNSL

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Thực trạng khả năng thanh toán và khả năng sinh lợi trong các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Chương 5: Nội dung kết quả nghiên cứu

Chương 6: Kết luận và một số kiến nghị

CHƢƠNG 1: MỞ ĐẦU

1.1. Tính cấp thiết của đề tài

Nền kinh tế thế giới đang trong giai đoạn khủng hoảng, các ngành công nghiệp chịu ảnh hưởng nặng nề từ cuộc suy thoái này, trong đó có ngành bất động sản. Nhận định bất động sản là một ngành xương sống của nền kinh tế Việt Nam là hoàn toàn chuẩn xác. Trong mấy thập niên vừa qua, thực tế trên thế giới và ở nước ta cho thấy, bất động sản phát triển lành mạnh, ổn định sẽ kéo theo sự thịnh vượng của nền kinh tế. Ngược lại, thị trường bất động sản bị khủng hoảng cũng kéo theo sự khủng hoảng của nền kinh tế. Tỷ trọng BĐS trong tổng số của cải của xã hội ở các nước tuy khác nhau nhưng đều chiếm trên dưới 40% lượng của cải vật chất của mỗi nước. Các hoạt động liên quan đến BĐS chiếm tới 30% tổng hoạt động của nền kinh tế. Có thể thể nói ngành BĐS có tỷ trọng khá lớn trong cơ cấu nền kinh tế của nước ta và đang có xu hướng ngày càng tăng cao. Những năm vừa qua, mặc dù kinh tế còn gặp nhiều khó khăn song ngành BĐS đã có dấu hiệu phục hồi trở lại, cho thấy tiềm năng phát triển của ngành. Tính đến 14/03/2014, vốn hóa thị trường của các công ty đạt 125 nghìn tỷ đồng, chiếm 10,6 % tổng vốn hóa thị trường, chỉ số ngành BĐS đã có đợt tăng giá cao hơn thị trường với mức tăng trung bình là 30,8% so với đầu năm, trong khi VN-Index và HNX-Index tăng lần lượt là 18,3% và 24,5 %. Tất cả các chỉ số kinh tế và chỉ số luồng tiền trước 01/05/2014 đều thịnh vượng. Điển hình là chỉ số chứng khoán đã vượt qua 600 điểm; nguồn tiền ngân hàng vào thị trường BĐS đã tăng hơn 30% từ 200 lên 268 ngàn tỷ đồng; tiền từ kiều hối đã vượt qua mức 10 tỷ USD, nguồn tiền trong dân đã quay lại thị trường; hiện tượng chênh lệch giá mua đã xuất hiện và các dự án đã bán được sản phẩm (kể cả dự án trầm lắng rất lâu). Những con số đó đã phần nào cho thấy tiềm năng đáng kể của ngành sau những ảnh hưởng nặng nề từ cuộc khủng hoảng kinh tế toàn cầu năm 2008.

Trong nền kinh tế thị trường, cùng với những thành công đã đạt được vẫn tồn tại những khó khăn mà rất nhiều doanh nghiệp kinh doanh trong lĩnh vực BĐS đang gặp phải trong quá trình hoạt động, làm kìm hãm sự tăng trưởng như sự thiếu hụt vốn để thực hiện dự án, việc mất cân bằng cung cầu, mức giá cả không hợp lý, những chính sách không phù hợp với tình hình thực tế, sự suy giảm niềm tin vào thị trường, các rủi ro tài chính như không trả được nợ hay không đảm bảo được KNTT và KNSL…Nguyên nhân dẫn đến tình trạng này có thể là do sự thiếu hiểu biết, không nắm vững kiến thức xung quanh vấn đề quản lý vốn lưu động cũng như các yếu tố tác động lên KNTT và KNSL của doanh nghiệp. Do đó đặt ra yêu cầu phải tìm hiểu mối quan hệ giữa KNTT và KNSL nhằm giúp doanh nghiệp có thể đảm bảo được khả năng

thanh khoản cũng như tối đa hóa lợi nhuận. Hiểu được mối quan hệ giữa KNTT và KNSL cũng có nghĩa là doanh nghiệp sẽ có thể thực hiện tốt chức năng tài chính.

Chức năng tài chính là đảm nhận việc giao dịch và ghi nhận các hoạt động tài chính, đặc biệt là trong quản lý ngân quỹ (chức năng vận hành). Bên cạnh đó, chức năng tài chính còn song song đảm nhận việc hỗ trợ ban quản trị phản ứng và điều chỉnh các nguồn tài chính tuỳ theo nhu cầu, tuân thủ các đòi hỏi tài chính và cân đối mục tiêu hoạt động của doanh nghiệp với mục tiêu của các cổ đông (chức năng hỗ trợ). Hai đòi hỏi tài chính cơ bản đó là khả năng thanh toán và khả năng sinh lợi.

KNTT và KNSL đóng một vai trò rất quan trọng trong tình hình tài chính của một doanh nghiệp. Mục đích chính của các công ty là tạo ra lợi nhuận, có lợi nhuận thì công ty mới có thể tiếp tục duy trì hoạt động sản xuất kinh doanh. Vì vậy cải thiện và nâng cao KNSL luôn luôn là mối quan tâm hàng đầu đối vối các nhà quản lý. Bên cạnh việc nâng cao lợi nhuận, doanh nghiệp cũng phải đảm bảo được KNTT để có thể đáp ứng được các nghĩa vụ nợ khi đến hạn. Ngoài ra, các cổ đôngcũng quan tâm đến KNTT của công ty. Các nhà cung cấp hàng hóa sẽ kiểm tra tính thanh khoản của công ty trước khi tiến hành bán hàng. Các nhân viên cũng cần quan tâm về khả năng thanh khoản của công ty để biết liệu các công ty có thể đáp ứng được nhân viên những nhu cầu liên quan đến nghĩa vụ trả lương. Do đó, công ty cần duy trì KNTT đồng thời gia tăng được lợi nhuận trong hoạt động kinh doanh. Để làm được điều này trước hết cần hiểu rõ về mối quan hệ giữa KNTT và KNSL nhằm đưa ra được nhữngchính sách,những quyết định tài chính đúng đắn phù hợp với tình hình của doanh nghiệp, xu hướng phát triển chung của ngành; kích thích sự tăng trưởng cho ngành BĐS nói riêng và toàn bộ nền kinh tế nói chung.

Đã có nhiều nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa KNTT và KNSL của

công ty. Cụ thể:

Nghiên cứu của Dong (2010) trong nghiên cứu về quản trị vốn lưu động các công ty cổ phần niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2006-2008 đã chỉ ra rằng KNTT có tác động đáng kể đến KNSL. Trong nghiên cứu này, tác giả đã chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa KNTT và KNSL: Khi thời gian luân chuyển vốn bằng tiền tăng (chu kì chuyển đổi tiền mặt) thì KNSL có xu hướng giảm.

Nghiên cứu của Saswata Chatterjee (2010) với mẫu nghiên cứu gồm 30 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán London giai đoạn 2006-2008 đã chỉ ra tầm quan trọng của vốn lưu động trong các hoạt động của tất cả các tổ chức.Vốn lưu động có tác động trực tiếp đến KNTT và KNSL. Tác giả đã chỉ ra rằng tỷ suất sinh lời tăng khi công ty giảm quy mô vốn lưu động. Tuy nhiên, nếu các công ty muốn tăng hoặc cải thiện tính thanh khoản, đánh đổi lại công ty phải tăng vốn lưu động.

Nghiên cứu của Mahmood và Qayyum (2010) thì chỉ ra mối quan hệ giữa KNSL và việc duy trì KNTT trong quản lý vốn lưu động. KNSL có liên quan đến mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận của các cổ đông và đầu tư vào tài sản ngắn hạn chỉ được thực hiện nếu lợi nhuận đạt được ở mức chấp nhận được. Trong khi tính thanh khoản là cần thiết cho một công ty để tiếp tục hoạt động kinh doanh, một công ty có thể chọn nắm giữ tiền mặt hơn cần thiết cho nhu cầu hoạt động hoặc giao dịch vì lý do phòng ngừa hoặc đầu cơ.

Lazaridis và Tryfonidis (2006) nghiên cứu mối quan hệ của KNSL doanh nghiệp và quản lý vốn lưu động với mẫu nghiên cứu là các công ty niêm yết tại thị trường chứng khoán Athens. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng KNTT có tác động đáng kể đến tỷ suất sinh lời trên doanh thu (hiệu quả sản xuất kinh doanh). Hơn nữa, người quản lý có thể tăng khả năng sinh lời bằng cách sử dụng tối ưu các thành phần của vốn lưu động. Ngoài ra, còn rất nhiều nghiên cứu khác đã được thực hiện để tìm hiểu mối quan hệ giữa KNTT và KNSL.

Tóm lại, có thể nói việc tìm hiểu mối liên quan giữa KNTT và KNSL là việc làm hết sức cần thiết và có ý nghĩa thực tế thúc đẩy sự phát triển của mỗi doanh nghiệp.Với kiến thức lý luận cơ bản tiếp thu được ở nhà trường và quá trình tìm hiểu ngành bất động sản ở Việt Nam, tác giả mạnh dạn đi sâu nghiên cứu đề tài: “Mối quan

hệ giữa KNTT và KNSL: Nghiên cứu điển hình tại các công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam”.

1.2. Câu hỏi nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu

 Câu hỏi nghiên cứu: Nghiên cứu trả lời cho câu hỏi:

Các chỉ tiêu dùng để đo lường KNTT và KNSL là gì?

Liệu có tồn tại mối quan hệ giữa KNTT và KNSL hay không?

Mối quan hệ giữa KNTT và KNSL là như thế nào?

KNTT tác động qua lại như thế nào với KNSL trên khía cạnh tài chính doanh

nghiệp?

 Mục tiêu nghiên cứu

Hệ thống hóa những vấn đề có tính lý luận về KNTT và KNSL.

Phân tíchthực trạng KNTT và KNSL tại các công ty cổ phần ngành bất động sản

Việt Nam.

Để đo lường mức độ liên quan giữa KNSL và KNTT.

Để tìm hiểu những tác động của KNTT lên KNSL và ngược lại.

1.3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

 Đối tượng nghiên cứu: KNTT và KNSL của doanh nghiệp và mối quan hệ giữa

KNTT và KNSL.

 Phạm vi nghiên cứu:Các công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên thị

trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2009 đến 2013.

1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu

 Phương pháp định tính

 Nghiên cứu cơ sở lý thuyết liên quan đến vấn đề nghiên cứu từ đó nhận diện

mối quan hệ giữa KNTT và KNSL.

 Sử dụng một số tư liệu được công bố công khai của các công ty cổ phần ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam; phân tích nguồn tư liệu có sẵn đã được cơ quan có thẩm quyền kiểm duyệt nhằm thu được những thông tin đáng tin cậy và khoa học.

 Phương pháp định lượng

 Phương pháp thống kê mô tả và thống kê suy luận

Phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mô tả và thống kê suy luận cùng cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo. Cùng với việc phân tích đồ họa đơn giản, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số liệu. Để hiểu được các hiện tượng xảy ra và đưa ra kết luận đúng đắn, cần phải biết được các phương pháp cơ bản của mô tả dữ liệu như thống kê dữ liệu bằng các đồ thị, biểu diễn dữ liệu thành bảng tóm tắt số liệu,…

 Phương pháp phân tích hồi quy

Đây là một phương pháp thống kê mà giá trị kì vọng của một hay nhiều biến ngẫu nhiên được dự đoán dựa vào điều kiện của các biến ngẫu nhiên (đã tính toán) khác.

Bước đầu tiên trong phương pháp này là lựa chọn nhóm đối tượng nghiên cứu. Sau khi thu thập các dữ liệu liên quan, đưa ra giả thiết nghiên cứu, sẽ xác định các biến độc lập và các biến phụ thuộc, thiết lập mô hình hồi quy, tiến hành quá trình thực nghiệm, quan sát các kết quả thu được, đưa ra nhận xét và giải thích cho các kết quả này và cuối cùng là kết luận. Giả thiết đưa ra ban đầu có thể được chấp nhận hoặc bị bác bỏ dựa vào các kết quả thống kê được.

Phần mềm thống kê được sử dụng là SPSS. Nghiên cứu sẽ sử dụng báo cáo tài chính (2009-2013) đã được kiểm toán của 58 công ty ngành bất động sản niêm yết trên TTCK Việt Nam.

1.5. Kết cấu của đề tài

Bài nghiên cứu gồm có 6 chương.

Chương 1. Mở đầu giúp người đọc có cái nhìn tổng quan về bài nghiên cứu: giải thích lí do tiến hành nghiên cứu, mục đích nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu.

Chương 2. Tổng quan lý thuyết về KNTT trong mối quan hệ với KNSL trình bày một cách tổng quan lý thuyết về KNTT trong mối quan hệ với KNSL bao gồm các khái niệm, các chỉ tiêu đo lường, các nhân tố ảnh hưởng đến KNTT và KNSL, mối quan hệ giữa KNTT và KNSL trong hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp.

Chương 3. Phương pháp nghiên cứu sẽ trình bày cụ thể về phương pháp nghiên cứu của tác giả gồm có quy trình nghiên cứu, các phương pháp thu thập và xử lý số liệu, các biến nghiên cứu và đo lường các biến nghiên cứu, các giả thuyết nghiên cứu.

Chương 4. Thực trạng khả năng thanh toán và khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam mang đến những đánh giá và nhận xét cụ thể về tình hình khả năng thanh toán và khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp được sử dụng làm mẫu nghiên cứu.

Chương 5. Nội dung kết quả nghiên cứu đưa ra kết quả nghiên cứu: thống kê mô tả mẫu nghiên cứu, phân tích tương quan R và phân tích hồi quy tuyến tính. Từ đó đưa ra kết quả và giải thích mô hình.

Chương 6. Kết luận và một số kiến nghị đưa ra kết luận và một số kiến nghị về

việc nghiên cứu mối quan hệ giữa KNTT và KNSL từ những kết quả thu được.

CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ KHẢ NĂNG THANH TOÁN

TRONG MỐI QUAN HỆ VỚI KHẢ NĂNG SINH LỜI

2.1. Tổng quan chung về khả năng thanh toán

2.1.1. Khái niệm về khả năng thanh toán

Khả năng thanh toán là khả năng bảo đảm trả được các khoản nợ đến hạn bất cứ lúc nào. Khả năng thanh toán là kết quả của sự cân bằng giữa các luồng thu và chi hay giữa nguồn vốn kinh tế (capital) và nguồn lực sẵn có (resource). Investopedia định nghĩa khả năng thanh toán “là khả năng đáp ứng các chi tiêu cố định trong dài hạn và có đủ lượng tiền cần thiết để mở rộng và phát triển”. Với mỗi đối tượng cụ thể, nó lại có một cách định nghĩa khác nhau:

Đối với doanh nghiệp: KNTT là khả năng doanh nghiệp có thể hoàn trả các

khoản nợ đến hạn.

Trong kinh tế thị trường: KNTT chỉ khả năng của những người tiêu thụ có đủ sức

mua bằng tiền để mua hàng hóa trên thị trường.

Duy trì KNTT là rất quan trọng đối với mọi tổ chức, nghĩa là nghĩa vụ trả các khoản nợ hiện hành trong kinh doanh, nghĩa vụ thanh toán bao gồm chi phí hoạt động và chi phí tài chính, là nợ ngắn hạn nhưng trở thành dài hạn. Chỉ số KNTT được sử dụng để quản lý KNTT trong mọi tổ chức theo hình thức chỉ số KNTT hiện hành, chỉ số KNTT nhanh và chỉ số KNTT bằng tiền. Vì vậy, doanh nghiệp xem xét có đủ tài sản có tính thanh khoản (tiền mặt, tiền gửi Ngân hàng) để đáp ứng tiến độ thanh toán bằng cách so sánh tiền mặt và các khoản tương đương tiền với nghĩa vụ thanh toán. Chỉ số KNTT làm việc với tiền mặt và tài sản có thể chuyển đổi thành tiền (cùng được gọi là tài sản "ngắn hạn") của một doanh nghiệp ở một bên và các nghĩa vụ thanh toán ngay lập tức (nợ ngắn hạn) ở phía bên kia. Tài sản có thể chuyển đổi thành tiền chủ yếu bao gồm các khoản phải thu từ khách hàng, hàng tồn kho của thành phẩm và nguyên liệu thô. Nghĩa vụ thanh toán bao gồm phí cho nhà cung cấp, chi phí vận hành và chi phí tài chính phải được thanh toán ngay và trở thành trả nhiều lần dưới hình thức nợ dài hạn.

Chỉ số KNTT đo lường khả năng thực hiện các nghĩa vụ thanh toán của một doanh nghiệp bằng cách so sánh tiền mặt và các khoản tương đương tiền với nghĩa vụ thanh toán. Nếu tiền mặt và các khoản tương đương tiền ko đủ đảm bảo nghĩa vụ thanh toán, nó chỉ ra rằng các doanh nghiệp có thể phải đối mặt với khó khăn trong việc đáp ứng các nghĩa vụ tài chính ngắn hạn của họ. Điều này có thể, lần lượt, ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh và lợi nhuận của công ty.

Chuẩn mực kế toán quốc tế (IFRS, 2006) chỉ ra thực tế là KNTT đề cập đến tiền mặt có sẵn trong tương lai gần, sau khi thực hiện các nghĩa vụ tài chính tương ứng với khoảng thời gian đó. Rủi ro thanh khoản bao gồm xác suất mà tổ chức không thể thực hiện thanh toán các khoản nợ của mình cho các chủ nợ, như một kết quả của những thay đổi trong tỷ lệ các khoản tín dụng dài hạn và tín dụng ngắn hạn và sự không tương quan với cơ cấu nợ của tổ chức (Stoica, 2000 ).

Morris và Shin (2010) định nghĩa khái niệm KNTT như "tiền mặt có thể thực

hiện trên bảng cân đối để thanh toán các khoản nợ ngắn hạn”.

Theo Shim và Siegel (2000, trang 46-47) thanh khoản kế toán là khả năng công ty hoàn trả nợ ngắn hạn khi đáo hạn (trong vòng một năm). Duy trì tốt KNTT là mục tiêu chủ yếu của công ty, đó là một điều kiện mà nếu không có nó không thể được đạt tính liên tục của một doanh nghiệp.

Khả năng thanh toán và thanh khoản là hai khái niệm có liên quan chặt chẽ và phản ánh trên hành động của chính sách vốn lưu động của công ty. Một mức độ thanh khoản thấp có thể dẫn đến tăng chi phí tài chính và kết quả là mất khả năng thanh toán với nghĩa vụ của mình (Maness &Zietlow, năm 2005, trang 25)

Theo nhiều nhà nghiên cứu ở trường đại học, khả năng thanh toán với mỗi doanh nghiệp dựa trên tình hình bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp đó. Để đánh giá trạng thái thanh khoản, điều đặc biệt quan trọng là tổ chức bằng cách phân loại tài sản có và nợ phải trả (Basno & Dardac, 2004). Thông thường các công ty mong muốn giữ cho KNTT cao hơn 1.00. Điều đó sẽ chứng minh khả năng các công ty để trả các khoản nợ ngắn hạn đã cam kết, với việc thanh lý tài sản ngắn hạn. Bất kỳ tỷ lệ dưới 1.0 có thể có nghĩa rằng các doanh nghiệpkhông thể được tạo ra tiền mặt đủ để đáp ứng các nghĩa vụ ngắn hạn (Morrel, 2007, trang 62). Tuy nhiên như Matarazzo (2003, trang 54) đã nhấn mạnh, "nếu một nhà phân tích quan sát bảng cân đối của công ty và đối mặt với một tỷ lệ thanh khoản thấp hơn 1.00 thì ông không, về nguyên tắc, coi nó là không trả được nợ đúng hạn”. Tỷ lệ thanh khoản sẽ, theo tác giả, thích hợp nhất được hiểu là một chỉ số về mức độ độc lập của công ty đối với các chủ nợ và khả năng phải đối mặt với khủng hoảng và khó khăn đột xuất.

Theo Matarazzo (2003, trang 55), KNTT cao không phải là luôn luôn là một dấu hiệu của sự quản lý yếu kém về tài chính. Nếu tỷ số KNTT hiện thời cao trong khi nợ phải trả ngắn hạn thấp, nó có thể là một dấu hiệu của một chính sách khôn ngoan, tránh chi phí tài chính của khoản vay ngân hàng, hoặc thậm chí là một chiến lược để có chiết khấu tốt với các nhà cung cấp cho các khoản phải trả. Nó cũng có thể là trường hợp hàng tồn kho cao là một phần của đặc điểm hoạt động của công ty. Ví dụ, các công ty cần phải duy trì một mức giá trị cổ phiếu đáng kể, đáp ứng yêu cầu của

khách hàng một cách nhanh chóng, như trường hợp của các công ty thương mại. Một ví dụ khác là các công ty mà cổ phiếu có giá trị cao, như các đại lý điện tử, xe,…(Pimentel và cộng sự , 2005, trang 87).

Sự quan tâm của các chủ doanh nghiệp và nhà quản lý trên toàn thế giới là để đưa ra một chiến lược quản lý để hoạt động hàng ngày của họ đáp ứng các nghĩa vụ theo đúng thời hạn và tăng lợi nhuận và sự giàu có của cổ đông. Quản lý KNTT, trong nhiều trường hợp, được xem xét là từ quan điểm của quản lý vốn lưu động vì hầu hết các chỉ số được sử dụng để đo lường KNTT của công ty là một chức năng của các thành phần vốn lưu động.

Quản lý KNTT rất quan trọng, nó ảnh hưởng đến lợi nhuận của công ty trong kinh doanh nên không thể không quan tâm. Một phần quan trọng trong việc quản lý vốn lưu động là yêu cầu trong việc duy trì KNTT trong hoạt động hằng ngày để đảm bảo quá trình sản xuất kinh doanh diễn ra thường xuyên, liên tục. Một công ty phải đảm bảo rằng KNTT đủ để có thể đáp ứng nghĩa vụ ngắn hạn (không quá dư thừa hoặc thiếu hụt). Nghiên cứu về KNTT có tầm quan trọng lớn và phải thực hiện phân tích cả các yếu tố bên trong và bên ngoài do mối quan hệ chặt chẽ của KNTT với hoạt động hàng ngày của một doanh nghiệp. Tuy nhiên có thể nhận thấy rằng, yêu cầu thanh khoản của một công ty phụ thuộc vào tính chất đặc thù của công ty và không có quy định cụ thể về việc xác định mức tối ưu của thanh khoản mà một công ty có thể duy trì để đảm bảo tác động tích cực đến lợi nhuận của nó.

Thanh khoản và quản lý thanh khoản ảnh hưởng lớn đến sự tăng trưởng và lợi nhuận của một công ty. Điều này là do việc dư thừa hoặc thiếu hụt lượng tài sản có tính thanh khoản cao để đáp ứng khả năng thanh toán có thể gây gián đoạn các hoạt động hàng ngày của tổ chức. Mối quan hệ giữa KNTT và KNSL đã thu hút rất nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu. Kỹ thuật WCM (quản lý vốn lưu động) xuất hiện với triết lý của việc sử dụng nguồn vốn dài hạn nên đầu tư toàn bộ vào các tài sản ngắn hạn và nguồn vốn ngắn hạn chỉ được sử dụng cho các tình huống khẩn cấp. Tính năng riêng biệt của WCM thận trọng là tăng KNTT và ít rủi ro hơn nhưng quan tâm nhiều hơn tới việc phải đảm bảo được nguồn vốn cho các tài sản ngắn hạn thời vụ (không thường xuyên). Công ty lớn hơn thường tập trung vào doanh thu nhiều hơn trên cơ sở lượng tiền mặt ít hơn dẫn đến có nhiều vấn đề về dòng tiền hơn và tính thời vụ trong khi các công ty nhỏ hơn tập trung chủ yếu là quản lý hàng tồn kho và các chính sách quản lý tín dụng với lợi nhuận thấp.

Như vậy, tóm lại khả năng thanh toán của doanh nghiệp là năng lực về tài chính mà doanh nghiệp có được để đáp ứng nhu cầu thanh toán các khoản nợ cho các cá nhân, tổ chức có quan hệ đối với doanh nghiệp vay hoặc nợ. Khả năng thanh toán là

một trong những công cụ mạnh được sử dụng nhằm đánh giá các khả năng của doanh nghiệp để đáp ứng được những nhiệm vụ tài chính dài hạn hay ngắn hạn của doanh nghiệp. Về cơ bản, quá trình này gọi là xác định tổng thu nhập được tạo ra bởi doanh nghiệp, miễn các loại thuế nợ và bất kỳ loại chi phí khấu hao mà không dùng tiền mặt. Con số này được so sánh với tổng số nhiệm vụ dài hạn mà doanh nghiệp hiện tại đang nắm giữ. Các nhà đầu tư và người cho vay thường quan tâm và để ý đặc biệt đến các tỷ lệ khả năng thanh toán như một phương tiện đánh giá xếp hạng tín dụng và đánh giá mức độ rủi ro hiện tại của một doanh nghiệp.

2.1.2. Chỉ tiêu đo lường KNTT của doanh nghiệp

Phân tích chỉ số là một trong những cách thông thường trong đó sử dụng báo cáo tài chính để đánh giá các công ty và tạo ra các tiêu chuẩn mà ý nghĩa về mặt tài chính đã được giải thích đơn giản (George H.Pink, G.Mark Holmes, 2005). Sau đây là các phương pháp để tính chỉ số KNTT trong tổ chức kinh doanh. Chúng ta có thể xác định chỉ số KNTT công ty bằng cách sử dụng phương pháp phân tích tỷ lệ.

2.1.2.1. Khả năng thanh toán trong ngắn hạn

 Vốn lƣu động ròng

Vốn lƣu động ròng = Tài sản ngắn hạn (TSLĐ) – Nợ ngắn hạn

Để đánh giá khả năng thanh toán các khoản nợ ngắn hạn khi đến hạn, các nhà phân tích quan tâm đến chỉ tiêu vốn lưu động ròng. Chỉ tiêu này phản ánh phần tài sản lưu động được tài trợ từ nguồn vốn cơ bản, lâu dài mà không phải chi trả trong thời gian ngắn, vốn lưu động ròng càng lớn phản ánh khả năng chi trả đối với các khoản nợ ngắn hạn đến hạn trả càng cao. Đây cũng là một yếu tố quan trọng và cần thiết cho việc đánh giá cân bằng tài chính của doanh nghiệp. Vốn lưu động ròng được xác định là phần chênh lệch giữa tổng tài sản lưu động và tổng nợ ngắn hạn, hoặc phần chênh lệch giữa vốn thường xuyên ổn định với TSCĐ ròng. Tài sản lưu động nên có các thuộc tính sau: đa dạng, thời gian đáo hạn còn lại thích hợp cho nhu cầu lưu chuyển tiền tệ của mỗi tổ chức; dễ dàng bán ra thị trường hoặc chuyển đổi thành tiền mặt và rủi ro tín dụng tối thiểu (2005 Ngân hàng Jamaica Xuất bản: Tháng Hai 1996). Khả năng đáp ứng nghĩa vụ thanh toán, mở rộng quy mô sản xuất kinh doanh và khả năng nắm bắt thời cơ lợi nhuận của nhiều doanh nghiệp phụ thuộc phần lớn vào vốn lưu động ròng.

 Hệ số KNTT hiện hành

Tài sản lƣu động (TSNH) Khả năng thanh toán hiện hành = Nợ ngắn hạn

TSLĐ thông thường bao gồm tiền, các chứng khoán ngắn hạn dễ chuyển nhượng (tương đương tiền), các khoản phải thu và dự trữ (tồn kho); còn nợ ngắn hạn thường bao gồm các khoản vay ngắn hạn ngân hàng thương mại và các tổ chức tín dụng khác, các khoản phải trả nhà cung cấp, các khoản phải trả, phải nộp khác…Tài sản lưu động và nợ ngắn hạn đều có thời hạn nhất định - tới 1 năm. Tỷ số khả năng thanh toán hiện hành là thước đo KNTT ngắn hạn của doanh nghiệp, nó cho biết mức độ các khoản nợ của các chủ nợ ngắn hạn được trang trải bằng các tài sản có thể chuyển thành tiền trong một giai đoạn tương đương với thời hạn của các khoản nợ đó. Nó thể hiện mức độ đảm bảo của tài sản lưu động đối với nợ ngắn hạn mà không cần tới một khoản vay mượn thêm.

Để đánh giá tình hình khả năng thanh toán của doanh nghiệp sau khi tính toán, ta

so sánh với tỷ số thanh toán bình quân ngành, tỷ số thanh toán năm trước và 1.

 KNTT hiện hành > 1: giá trị tài sản ngắn hạn của công ty lớn hơn giá trị nợ ngắn hạn, hay nói cách khác là tài sản lưu động của doanh nghiệp đủ đảm bảo cho việc thanh toán các khoản nợ ngắn hạn. Điều này cho thấy, tình hìnhkhả năng thanh toán của doanh nghiệp tốt. Và ngược lại, nếu KNTT ngắn hạn < 1 thì doanh nghiệp không đủ khả năng thanh toán nợ ngắn hạn. Tuy nhiên, nếu con số này quá cao thì có nghĩa là doanh nghiệp đã đầu tư quá nhiều vào TSNH so với nhu cầu. Thường thì phần vượt quá sẽ không tính thêm lợi nhuận, nên việc đầu tư đó sẽ kém hiệu quả. Do đó, doanh nghiệp cần phải phân bổ vốn hợp lý.

 Nếu KNTTHH năm nay < KNTTHH năm trước: điều này cho chúng ta thấy rằng khả năng TTNH năm nay giảm đi so với năm trước. Do đó, để hiểu rõ thêm về điều này ta cần so sánh với tỷ số thanh toán bình quân ngành.

 Tỷ số KNTT hiện hành so với tỷ số thanh toán bình quân ngành không quá

chênh lệch là tốt.

 Hệ số KNTT nhanh

(Tài sản lƣu động - Kho) Khả năng thanh toán nhanh = Nợ ngắn hạn

Tỷ số KNTT nhanh là tỷ số giữa các tài sản quay vòng nhanh với nợ ngắn hạn. Tài sản quay vòng nhanh là những tài sản có thể nhanh chóng chuyển đổi thành tiền, bao gồm: tiền mặt, chứng khoán ngắn hạn và các khoản phải thu. TS dự trữ (Kho) là các tài sản khó chuyển thành tiền hơn so với tổng tài sản lưu động và dễ bị lỗ nhất nếu được bán. Đó là điều lo ngại chính đối với 1 tổ chức, bởi vì, nếu họ cần phải bán hàng tồn kho, họ cũng cần một khách hàng mua hàng tồn kho đó (Chinmoy Gosh 2009). Do vậy, tỷ số KNTT nhanh cho biết khả năng hoàn trả các khoản nợ ngắn hạn không phụ

thuộc vào việc bán TS dự trữ (Kho) chia cho nợ ngắn hạn hay nói cách khác hệ số KNTT nhanh cho biết doanh nghiệp có bao nhiêu đồng vốn bằng tiền hoặc các khoản tương đương tiền để thanh toán ngay cho một đồng nợ ngắn hạn.

 Hệ số khả năng thanh toán bằng tiền

Tiền và các khoản tƣơng đƣơng tiền Khả năng thanh toán bằng tiền = Nợ ngắn hạn

Ngoài hệ số KNTT hiện hành và KNTT nhanh, để đánh giá KNTT một cách khắt khe hơn nữa, ta sử dụng hệ số KNTT bằng tiền. Hệ số này cho biết doanh nghiệp có bao nhiêu đồng vốn bằng tiền để sẵn sàng thanh toán cho một đồng nợ ngắn hạn.

 Hệ số khả năng thanh toán lãi vay

Lợi nhuận thuần hoạt động kinh doanh Khả năng thanh toán lãi vay = Lãi vay

Hệ số khả năng thanh toán lãi vay phản ánh được những khả năng trang trảicác khoản vay của doanh nghiệp từ lợi nhuận thu được thông qua hoạt động sản xuất kinh doanh. Xuất phát từ ý nghĩa đó, qua việc đánh giá hệ số khả năng thanh toán lãi vay thì ta thấy được mức độ hiệu quả của việc sử dụng đòn bẩy tài chính của doanh nghiệp. Hệ số khả năng thanh toán lãi cao hay thấp nói chung phụ thuộc vào khả năng sinh lợi và mức độ sử dụng nợ. Nếu khả năng sinh lợi của doanh nghiệp chỉ có giới hạn trong khi công ty sử dụng quá nhiều nợ thì hệ số khả năng thanh toán lãi vay sẽ giảm.

Ta có thể thấy, rõ ràng khi khả năng thanh toán lãi vay càng cao thì khả năng thanh toán lãi của doanh nghiệp cho các chủ nợ của mình càng lớn. Khả năng trả lãi vay của doanh nghiệp thấp thể hiện khả năng sinh lợi của tài sản thấp. Khả năng thanh toán lãi vay thấp cho thấy một tình trạng nguy hiểm, suy giảm trong hoạt động kinh tế có thể làm giảm lãi trước thuế và lãi vay xuống dưới mức nợ lãi mà công ty phải trả, do đó dẫn tới mất khả năng thanh toán và vỡ nợ. Tuy nhiên rủi ro này được hạn chế bởi thực tế Lãi trước thuế và lãi vay không phải là nguồn duy nhất để thanh toán lãi. Các doanh nghiệp cũng có thể tạo ra nguồn tiền mặt từ khấu hao và có thể sử dụng nguồn vốn đó để trả nợ lãi. Những gì mà một doanh nghiệp cần phải đạt tới là tạo ra một độ an toàn hợp lý, bảo đảm khả năng thanh toán cho các chủ nợ của mình.

 Nói chung hệ số này phải lớn hơn 1 thì doanh nghiệp mới có khả năng sử dụng

lợi nhuận từ hoạt động sản xuất kinh doanh để trang trải lãi vay.

 Nếu tỷ số này nhỏ hơn 1 thì có hai khả năng:

Doanh nghiệp vay nợ quá nhiều và sử dụng nợ vay kém hiệu quả khiến cho lợi

nhuận làm ra không đủ trả lãi vay.

Khả năng sinh lợi của doanh nghiệp quá thấp khiến cho lợi nhuận làm ra quá

thấp không đủ trả lãi vay.

Một số tài liệu xếp hệ số khả năng thanh toán lãi vay vào chỉ tiêu khả năng thanh toán trong dài hạn. Tuy nhiên, vì lãi vay của doanh nghiệp thường được trả theo tháng, theo quý hoặc vào cuối mỗi một năm kinh doanh nên tác giả xếp chỉ số này vàomục khả năng thanh toán trong ngắn hạn.

 Nghĩa vụ với Ngân sách Nhà nƣớc

Số tiền đã nộp trong kỳ Tỷ lệ thanh toán với ngân sách nhà nƣớc = Tổng số tiền phải nộp trong kỳ

Hàng năm doanh nghiệp phải thực hiện nghĩa vụ của mình đối với Ngân sách Nhà nước về các khoản nộp như: Thuế giá trị gia tăng, thuế tiêu thụ đặc biệt, thuế xuất nhập khẩu, thuế thu nhập doanh nghiệp và các khoản thuế phải nộp khác,…Việc phân tích tình hình thanh toán với Ngân sách Nhà nước sẽ giúp ta đánh giá được tình hình thực hiện nghĩa vụ của công ty đối với Nhà nước.

 Hệ số dòng tiền/ nợ vay đến hạn trả

Hệ số dòng tiền trên nợ vay đến hạn trả (cash flow to maturing debt) cho biết khả

năng tạo tiền để thanh toán các khoản nợ vay đến hạn trả của doanh nghiệp

Hệ số dòng tiền trên = nợ vay đến hạn trả Lƣu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh Nợ vay đến hạn trả cuối kì

Chỉ số lưu chuyển tiền thuần từ hoạt động kinh doanh thể hiện số tiền sẽ được tạo

ra từ hoạt động kinh doanh (nếu hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp được duy trì

tốt) vì vậy sẽ giúp nhà phân tích đánh giá khả năng hoàn trả nợ vay đến hạn từ bản thân

hoạt động kinh doanh mà không cần có thêm các nguồn tài trợ khác của doanh nghiệp.

Hệ số dòng tiền trên nợ vay đến hạn trả âm chứng tỏ công ty không tạo ra tiền để trả nợ vay đến hạn trả, điều này cho thấy doanh nghiệp gặp nhiều khó khăn trong việc thanh toán các khoản nợ đến hạn, không có khả năng chủ động tự trả nợ vay đến hạn bằng tiền do công ty tạo ra.

 Thời gian quay vòng của tiền

Khả năng thanh toán nợ ngắn hạn còn được thể hiện ở độ dài chu kì vận động của vốn. Thời gian quay vòng của tiền tính từ lúc doanh nghiệp bắt đầu bỏ tiền vào hoạt động kinh doanh tới lúc thu tiền về.

= + - Thời gian quay vòng của tiền Thời gian lƣu kho hàng bình quân Kì thu tiền bình quân Kì trả tiền bình quân

Chỉ tiêu thời gian quay vòng của tiền cho ta thấy nếu thời gian quay vòng nhanh, hay thời gian quay vòng tiền ngắn sẽ làm giảm nhu cầu vốn lưu động và tăng cường khả năng thanh toán cho doanh nghiệp. Muốn rút ngắn thời gian quay vòng của tiền thì kéo dài kì trả tiền bình quân và cần rút ngắn thời gian lưu kho hàng hóa, rút ngắn kì thu tiền bình quân.

Mua hàng Trả tiền mua hàng Bán hàng

Kì trả tiền

bình quân

Kì thu tiền

Thời gian lưu kho hàng bình quân

bình quân

Thu tiền bán hàng

Thời gian quay vòng của tiền

Hình 2. 1 Thời gian quay vòng của tiền

 Thời gian lƣu kho hàng bình quân (vòng quay hàng tồn kho) hay còn gọi là số

ngày một vòng quay hàng tồn kho

= Giá trị hàng tồn kho bình quân x Thời gian kì phân tích Giá vốn hàng bán Thời gian lƣu kho hàng bình quân

Chỉ tiêu này cho biết thời gian cần thiết để tiêu thụ số hàng tồn kho bình quân trong kì của doanh nghiệp. Hàng tồn kho thường chiếm tỉ lệ đáng kể trong tổng tài sản ngắn hạn của các doanh nghiệp sản xuất và thương mại. Dự trữ hàng tồn kho sẽ làm doanh nghiệp phát sinh các chi phí bảo quản hàng tồn kho, có thể phải gánh chịu các thiệt hại hư hỏng, thất thoát hàng hóa trong quá trình dự trữ. Đặc biệt là doanh nghiệp phải chịu chi phí cơ hội trong việc sử dụng vốn, do có một lượng vốn đọng lại trong hàng tồn kho. Tuy nhiên, để không bị lỡ các cơ hội tạo thêm doanh thu các doanh

nghiệp vẫn thường dự trữ một lượng hàng tồn kho nhất định nhằm đảm bảo đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

 Kì thu tiền bình quân hay còn gọi là số ngày của một vòng quay nợ phải thu

khách hàng được xác định theo công thức:

= Kì thu tiền bình quân Nợ phải thu khách hàng bình quân x Thời gian phân tích Doanh thu thuần bán hàng & cung cấp dịch vụ

Chỉ số này dùng để đo lường hiệu quả và chất lượng quản lý khoản phải thu. Trong hoạt động kinh doanh, phát sinh thêm nợ phải thu khách hàng là điều không thể tránh khỏi. Doanh nghiệp bán hàng trả chậm là một trong các biện pháp nhằm thu hút thêm khách hàng, tăng cường doanh thu cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, nếu khách hàng nợ nhiều trong thời gian dài sẽ chiếm dụng nhiều vốn của doanh nghiệp, vì vậy sẽ ảnh hưởng không tốt tới dòng tiền và suy giảm khả năng thanh toán của doanh nghiệp, tức là hệ số kì thu tiền bình quan cao. Ngược lại, nếu hệ số này thấp chứng tỏ rằng doanh nghiệp đang ít bán chịu hàng hóa hoặc thời hạn bán chịu tương đối ngắn, dưới 30 ngày.

 Kì trả tiền bình quân hay còn gọi là chỉ số vòng quay các khoản phải trả

= Kì trả tiền bình quân Nợ phải trả ngƣời bán bình quân x Thời gian phân tích Giá vốn hàng bán

Chỉ số này phản ánh khả năng chiếm dụng vốn của doanh nghiệp đối với nhà cung cấp, chỉ số này cao chứng tỏ doanh nghiệp đang chiếm khá nhiều vốn và thanh toán chậm cho nhà cung cấp, sẽ tiềm ẩn rủi ro về khả năng thanh toán, điều này ảnh hưởng không tốt đến việc xếp hạng tín dụng của doanh nghiệp. Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp lưu ý đến việc sử dụng chỉ số này một cách hợp lý cũng như chiếm dụng khoản vốn sẽ giúp doanh nghiệp giảm chi phí về vốn, đồng thời thể hiện uy tín về quan hệ thanh toán đối với nhà cung cấp và chất lượng sản phẩm với khách hàng.

2.1.2.1. Khả năng thanh toán trong dài hạn

 Hệ số nợ trên tổng tài sản, thường gọi là hệ số nợ (D/A) (thường tính bằng %),

đo lường mức độ sử dụng nợ của doanh nghiệp để tài trợ cho tổng tài sản

Tổng nợ Hệ số nợ trên tài sản = x 100% Tổng tài sản

Hệ số nợ trên tổng tài sản phản ánh mức độ sử dụng nợ của doanh nghiệp. Nó cho biết mức độ sử dụng nợ để tài trợ cho tài sản của doanh nghiệp, nợ chiếm bao

nhiêu phần trăm trong tổng nguồn vốn của doanh nghiệp (do tổng tài sản bằng tổng nguồn vốn).

Hệ số nợ trên tổng tài sản nói chung thường nằm trong khoảng 50% đến 70%. Hệ số này thấp có nghĩa là doanh nghiệp có khả năng tự chủ tài chính và khả năng vay của doanh nghiệp cao, tức là ít sử dụng nợ để đầu tư cho tài sản, tuy nhiên, mặt trái của nó là doanh nghiệp chưa tận dụng được hết lợi thế của đòn bẩy tài chính và tự mình đánh mất đi cơ hội tiết kiệm thuế từ việc sử dụng nợ.

Ngược lại, nếu hệ số nợ trên tài sản lại quá cao có nghĩa là doanh nghiệp đang quá phụ thuộc vào nợ vay và khả năng tự chủ tài chính cũng như khả năng vay thêm để đầu tư thấp, tức là sử dụng quá nhiều nợ để đầu tư cho tài sản.

Thông thường, các nhà cổ đông thích công ty có hệ số nợ trên tổng tài sản cao để sử dụng được hết khả năng đòn bẩy tài chính nói chung làm gia tăng khả năng sinh lời cho cổ đông. Ngược lại, các nhà đầu tư lại muốn công ty có hệ số nợ trên tổng tài sản thấp vì như thế công ty có khả năng trả nợ cao hơn.

Chỉ tiêu này là cơ sở để đánh giá khả năng đảm bảo của doanh nghiệp đối với nợ vay dài hạn. Nó cho biết khả năng thanh toán lãi của doanh nghiệp và mức độan toàn có thể đối với người cấp tín dụng.

 Tỷ số:

Tài sản dài hạn Tỷ số = Nợ dài hạn

Tài sản dài hạn thường bao gồm các khoản phải thu dài hạn, tài sản cố định, các khoản đầu tư tài chính dài hạn; còn nợ dài hạn thường bao gồm các khoản phải trả dài hạn người bán, các khoản vay và nợ dài hạn ngân hàng thương mại và các tổ chức tài chính, doanh thu chưa thực hiện,…Tỷ số tài sản dài hạn trên nợ dài hạn là thước đo KNTT nợ dài hạn của doanh nghiệp, cho thấy mức độ các khoản nợ dài hạn được trang trải bằng tài sản dài hạn trong thời gian tương đương với thời hạn của khoản nợ đó hay mức độ đảm bảo của tài sản dài hạn đối với các khoản nợ dài hạn.

 Tỷ số:

Nợ Tỷ số = Vốn chủ sở hữu

Các nhà cho vay dài hạn một mặt quan tâm đến khả năng trả lãi, mặt khác họ chú trọng đến sự cân bằng hợp lý giữa nợ phải trả và nguồn vốn chủ sở hữu, bởi vì điều này ảnh hưởng đến sự đảm bảo các khoản tín dụng của người cho vay. Tỷ số này nói lên cứ một đồng nợ vay hiện đang được đảm bảo bằng bao nhiêu đồng vốn chủ sở hữu.

Khi tỷ số nợ trên vốn CSH càng cao thì khả năng chủ động trong thanh toán các khoản nợ của doanh nghiệp càng thấp, do đó doanh nghiệp cần xem xét các rủi ro thanh toán như các trường hợp không thanh toán được nợ, thanh toán quá hạn dẫn tới chi phí lãi vay tăng cao… có thể gặp phải khi vay nợ quá nhiều để có thể đưa ra được các chính sáchđiều hành hợp lý.

 Khả năng thanh toán nợ dài hạn đến hạn phải trả

Khả năng thanh toán nợ dài hạn đến hạn phải trả: là chỉ tiêu cho biết khả năng thanh toán nợ dài hạn đến hạn phải trả của doanh nghiệp trong năm tới bằng nguồn vốn khấu hao thu hồi dự kiến và lợi nhuận sau thuế. Chỉ tiêu này càng cao thì chứng tỏ doanh nghiệp có đủ khả năng thanh toán các khoản tiền gốc vay dài hạn đến hạn phải trả và ngược lại.

= Hệ số khả năng thanh toán nợ dài hạn phải trả Lợi nhuận sau thuế + Vốn khấu hao thu hồi Nợ dài hạn đến hạn phải trả

(Nguồn: Sách Báo cáo tài chính – TS.Phạm Thị Thủy)

Chỉ tiêu này được sử dụng dựa trên quan điểm là:

 Các khoản tiền vay dài hạn của doanh nghiệp dùng để đầu tư tài sản dài hạn.

 Gốc tiền vay dài hạn được thanh toán cho các tổ chức tín dụng theo từng năm

đã quy định trong hợp đồng vay.

 Doanh nghiệp áp dụng phương pháp khấu hao bình quân với tài sản cố định để

thu hồi vốn đầu tư.

 Hệ số nợ trên tài sản đảm bảo

Hệ số nợ trên tài sản đảm bảo thể hiện sát thực và độ thận trọng hơn khả năng

bảo vệ cho các chủ nợ trong trường hợp doanh nghiệp mất khả năng thanh toán

= Hệ số nợ trên tài sản đảm bảo Nợ phải trả Tổng tài sản – TS Vô hình + Quyền sử dụng đất

(Nguồn: Sách Báo cáo tài chính – TS.Phạm Thị Thủy)

Trong thực tế, không phải tất cả các tài sản của doanh nghiệp đều có thể được sử dụng để thanh toán nợ khi doanh nghiệp phá sản. Khi hoạt động các tài sản vô hình rất có giá trị đối với doanh nghiệp, nhưng khi phá sản hầu hết các tài sản vô hình đều trở nên vô nghĩa, như thương hiệu, các phần mềm kế toán, lợi thế thương mại,… ngoại trừ quyền sử dụng đất. Do vậy, khi doanh nghiệp phá sản tất cả các tài sản sẽ được sử dụng để trả nợ là các tài sản hữu hình (tiền, hàng tồn kho, phải thu khách hàng, tài sản

cố định hữu hình,…) và quyền sử dụng đất của doanh nghiệp, các loại tài sản này được gọi là tài sản đảm bảo của doanh nghiệp.

Hệ số nợ trên tài sản đảm bảo thấp thì khả năng bảo vệ cho các chủ đầu tư, chủ

nợ khi doanh nghiệp phá sản càng cao và ngược lại.

2.2. Tổng quan chung về khả năng sinh lợi

2.2.1. Khái niệm khả năng sinh lợi

KNSL của doanh nghiệp có thể hiểu là phần lợi nhuận thu được khi đầu tư của doanh nghiệp. Có thể đo lường KNSL của doanh nghiệp dựa trên các số liệu kế toán thể hiện qua các năm trong quá khứ tới hiện tại. Các nhà đầu tư và người cấp tín dụng đều có mối quan tâm lớn đối với việc đánh giá KNSL của doanh nghiệp vì nó gắn liền với lợi ích của họ trong hiện tại và cả tương lai.

KNSL là một loại chỉ số tài chính được sử dụng để đánh giá khả năng của một doanh nghiệp trong việc tạo ra thu nhập trong một thời gian nhất định trên cơ sở chi phí bỏ ra. Đối với hầu hết các chỉ số này, nếu có một giá trị tương đối cao hơn tỷ lệ của đối thủ cạnh tranh hoặc tỷ lệ tương tự từ một khoảng thời gian trước đó có nghĩa là công ty đang kinh doanh hiệu quả (www.investopedia.com, 2010).

KNSL có thể được định nghĩa như là thước đo cuối cùng của thành công của một công ty trong hoạt động sản xuất kinh doanh. Sự thành công này được xác định bởi tầm quan trọng của lợi nhuận thuần kế toán (Pimentel và cộng sự, 2005 trang 86). KNSL tạo ra sức hấp dẫn đối với các nhà đầu tư khi đầu tư vào doanh nghiệp.

Đối với các doanh nghiệp, KNSL là kết quả của việc sử dụng tài sản và nguồn vốn một cách hiệu quả. Nhìn chung, KNSL cần đáp ứng được việc đảm bảo duy trì vốn cho doanh nghiệp tiếp tục hoạt động sản xuất kinh doanh và đóng góp vào việc tăng vốn đầu tư đồng thời trả được lãi vay và đảm bảo hoàn trả các khoản vay. Lợi nhuận thu được từ hoạt động kinh doanh trong năm có thể được trích cho các cổ đông hoặc duy trì dưới dạng vốn dự trữ. Nếu khả năng sinh lời không đủ lớn, doanh nghiệp sẽ không đủ khả năng để đáp ứng nhu cầu cho các hoạt động kinh doanh khác nhau của công ty. Thặng dư khi đó không đủ cho duy trì cân bằng tài chính.

Mọi doanh nghiệp đều quan tâm nhất đến KNSL vì KNSL là khả năng tạo ra lợi nhuận từ tất cả các hoạt động kinh doanh của một tổ chức, công ty, hoặc một doanh nghiệp. Nó cho thấy tính hiệu quả của việc quản lý có thể tạo ra lợi nhuận bằng cách sử dụng tất cả các nguồn lực sẵn có trên thị trường. Một trong những công cụ thường được sử dụng trong phân tích tỷ lệ tài chính là tỷ lệ KNSL, được sử dụng để xác định điểm mấu chốt của công ty. Tỷ lệ KNSL cho thấy hiệu quả và hiệu suất tổng thể của công ty. KNSL và hiệu quả quản lý thường được có liên quan tích cực: KNSL thấp có

thể đe dọa hiệu quả quản lý và ngược lại; hiệu quả quản lý kém có thể đe dọa KNSL. KNSL có liên quan đến mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận của các cổ đông và đầu tư vào tài sản ngắn hạn chỉ được thực hiện nếu đạt được một khoản lợi nhuận chấp nhận được. Trong khi tính thanh khoản là cần thiết cho một công ty để tiếp tục kinh doanh, một công ty có thể chọn để nắm giữ tiền mặt nhiều hơn nhu cầu cần thiết cho hoạt động hoặc giao dịch vì lý do phòng ngừa hoặc đầu cơ. Nó cũng có thể được gọi là tỷ lệ hoàn vốn đầu tư. Nếu có sẽ trở nên vô lý hơn đầu tư vào tài sản ngắn hạn, điều này sẽ ảnh hưởng xấu đến tỷ suất lợi nhuận trên vốn đầu tư (Vishnani & Shah, 2007). Mục đích cơ bản của việc quản lý vốn lưu động là việc kiểm soát nguồn lực tài chính ngắn hạn của một công ty bằng cách tạo ra một sự cân bằng được giữaKNSL của các công ty và rủi ro liên quan với KNSL đó (Ricci & Vito, 2000). KNSL được sử dụng phổ biến như thước đo hiệu quả tài chính của một công ty. Khái niệm về KNSL có thể được sử dụng trong hai ý nghĩa: thương mại/ lợi nhuận tư nhân và lợi nhuận công. Mặc dù việc sử dụng lợi nhuận công dựa trên khái niệm về chi phí và lợi ích của kinh tế học, ví dụ, chi phí cơ hội thực sự và những lợi ích cho xã hội như một tổng thể, dường như là một thước đo thích hợp hơn trong đánh giá hiệu suất của các doanh nghiệp công, thước đo lợi nhuận thương mại đã được sử dụng trong ở các doanh nghiệp Bangladesh. Điều này là do thực tế lợi nhuận thương mại được sử dụng rộng rãi để đo hiệu suất của các doanh nghiệp công ở Bangladesh và thậm chí cả ở các quốc gia khác trên thế giới như Ấn Độ, Anh, Pháp ,… Và cũng do sự thống nhất chung và dễ hiểu của đơn vị đo lường này. Hai loại chính của KNSL được tính: (i) lợi nhuận liên quan đến bán hàng và (ii) lợi nhuận liên quan đến đầu tư: Hệ số biên lợi nhuận gộp (GPM),hệ số biên lợi nhuận ròng (nom), lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và tỉ lệ hoàn vốn đầu tư (ROI) là những thước đo chính của KNSL. Do đó, lợi nhuận là một thước đo tuyệt đối và KNSL là thước đo tương đối hiệu quả trong hoạt động của doanh nghiệp.

2.2.2. Chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời của doanh nghiệp

Một công ty cần tạo ra lợi nhuận để tồn tại và phát triển trong một thời gian dài. Lợi nhuận là rất cần thiết, nhưng tất cả các quyết định quản lý không nên lấy lợi nhuận làm trung tâm mà còn phải chú ý tới các chi phí đối với khách hàng, nhân viên, nhà cung cấp hoặc trách nhiệm đối với xã hội. Lợi nhuận là chênh lệch giữa thu và chi trong một khoảng thời gian (thường là một năm). Lợi nhuận là "đầu ra" cuối cùng của một công ty, và nó sẽ không có tương lai nếu không tạo ra đủ lợi nhuận. Tỷ lệ KNSL được tính toán để đo lường hiệu quả hoạt động của công ty. Một số tỷ lệ được sử dụng để đo lường KNSL:

 Tỉ lệ hoàn vốn đầu tƣ (ROI)

Lợi nhuận sau thuế Tỷ lệ hoàn vốn đầu tƣ = Tổng tài sản

Tỷ lệ hoàn vốn đầu tư có thể dựa vào tổng tài sản hoặc tài sản thuần.Các quỹ được sử dụng trong tài sản ròng được gọi là vốn sử dụng. Tài sản thuần bằng tài sản cố định ròng cộng với tài sản lưu động ròng trừ đi nợ ngắn hạn không bao gồm khoản vay ngân hàng. Phương pháp tiếp cận thông thường tính toán tỷ lệ hoàn vốn là để phân chia lợi nhuận sau thuế (EAT) của đầu tư. Vốn đầu tư đề cập đến sự góp vốn vào quỹ được cung cấp bởi các cổ đông và người cho vay, trong khi lợi nhuận sau thuế đại diện cho phần thu nhập còn lại của các cổ đông.

Tỷ lệ này là chỉ tiêu, thước đo đánh giá tốt nhất thành quả hoạt động của công ty. Thước đo này cho phép so sánh thành quả và rủi ro giữa các công ty trong ngành, cho phép xác định khả năng thành công của công ty, thu hút tài trợ, tái chi trả chủ nợ và mang lại lợi nhuận cho các chủ sở hữu. Nó cũng cho phép so sánh thu nhập đạt được với quy mô hoạt động và quan trọng là dùng để phân tích tác động tài trợ như nợ, đòn bẩy tai chính. Bên cạnh đó, tỷ lệ này dùng để đo lường tính hiệu quả của công tác quản trị ở các khía cạnh kỹ năng, sự khéo léo và động cơ thúc đẩy của ban quản trị trong việc hoạch định chiến lược, lựa chọn hành động, đưa ra quyết định tài trợ, đầu tư, kinh doanh trong một giai đoạn. Đây là thước đo mức độ KNSL cũng như sức mạnh tài chính của doanh nghiệp. Tỷ số này còn giúp nhận diện các dự báo lạc quan và bi quan thái quá liên quan đến tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư của đối thủ cạnh tranh và đánh giá việc quản trị các nguồn tài trợ khi giá trị dự báo khác so với kì vọng. Ngoài việc dự báo thu nhập thì tỷ số này còn dùng để đánh giá tính hợp lý của dự báo từ các nguồn khác. Tỷ số sinh lợi trên vốn đầu tư đóng một vai trò rất quan trọng trong quá trình lập kế hoạch, hoạch định ngân sách, định giá và kiểm soát các hoạt động kinh doanh.

 Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Lợi nhuận sau thuế ROE = Vốn chủ sở hữu (Giá trị tài sản ròng)

Đây là chỉ số được các nhà đầu tư, cổ đông của doanh nghiệp quan tâm nhất vì nó phản ánh những gì mà họ sẽ được hưởng. Cổ đông thường thông thường được hưởng lợi nhuận còn lại. Tỷ lệ cổ tức là không cố định; các khoản thu nhập có thể được phân phối cho cổ đông hoặc giữ lại trong kinh doanh. Tuy nhiên, lợi nhuận sau thuế đại diện cho lợi nhuận của họ. Lợi nhuận trên vốn cổ phần của các cổ đông được tính toán để cho thấy KNSL trong đầu tư của họ. Vốn cổ phần của các cổ đông hoặc

giá trị tài sản ròng sẽ bao gồm vốn góp cổphần, thặng dư vốn, các quỹ và thặng dư lỗ lũy kế. Giá trị tài sản ròng cũng có thể được tính toán bằng cách lấytổng tài sản trừ đi tổng nợ phải trả. ROI là lợi nhuận ròng sau thuế chia ra từ vốn cổ phần của các cổ đônghay được đem lại từ giá trị tài sản ròng.

Tỷ số này càng lớn chứng tỏ hiệu quả sử dụng vốn đầu tư càng cao. Ta thường dùng chi phí cơ hội của việc cho vay trên thị trường tiền tệ (trái phiếu kho bạc, tiền gửi tiết kiệm,…) làm mốc so sánh với chỉ số trên để xác định hiệu quả vốn đầu tư tự có. Một doanh nghiệp phải có tỷ số cao hơn lãi suất tiết kiệm thì mới được coi là đạt hiệu quả.

Việc xem xét chỉ tiêu này có một ý nghĩa quan trọng là xác định mục tiêu kinh doanh của ban lãnh đạo doanh nghiệp là tối đa hóa lợi nhuận hay tối đa hóa quy mô. Nếu doanh nghiệp có tỷ số này ngày càng cao, lợi nhuận để lại càng lớn thì quy mô vốn tự có sẽ ngày càng tăng kết hợp với hoạt động đầu tư thận trọng thì tỷ lệ vốn CSH/ tổng nguồn vốn sẽ tăng dần, mức độ rủi ro cho vay của doanh nghiệp giảm. Ngược lại, nếu doanh nghiệp có tỷ số này thấp, khả năng tích lũy hạn chế, trong khi đó quy mô đầu tư thì mở rộng dẫn đến doanh nghiệp sẽ sử dụng nguồn vốn bên ngoài nhiều hơn làm cho tỷ trọng vốn CSH/ tổng nguồn vốn giảm, kinh doanh không bền vững làm tăng rủi ro khi cho vay. Tuy nhiên, tỷ số này sẽ không phản ánh đúng thực chất nếu doanh nghiệp hoạt động bằng vốn vay là chủ yếu, vốn CSH quá thấp.

 Lợi nhuận trên doanh thu (ROS)

Lợi nhuận sau thuế ROS = Doanh thu

Tỷ số này cho biết lợi nhuận chiếm bao nhiêu phần trăm trong doanh thu. Tỷ số này mang giá trị dương nghĩa là công ty kinh doanh có lãi; tỷ số càng lớn nghĩa là lãi càng lớn. Tỷ số mang giá trị âm nghĩa là công ty kinh doanh thua lỗ.

Tuy nhiên, tỷ số này phụ thuộc vào đặc điểm kinh doanh của từng ngành. Vì thế, khi theo dõi tình hình sinh lợi của công ty, người ta so sánh tỷ số này của công ty với tỷ số bình quân của toàn ngành mà công ty đó tham gia. Mặt khác, tỷ số này và số vòng quay tài sản có xu hướng ngược nhau. Do đó, khi đánh giá tỷ số này, người phân tích tài chính thường tìm hiểu nó trong sự kết hợp với số vòng quay tài sản.

 Lợi nhuận trên tài sản (ROA)

Lợi nhuận sau thuế + Chi phí lãi vay ROA = Tổng tài sản

Lợi nhuận ròng trên tài sản thể hiện thu nhập ròng thu được của một công ty trên tổng tài sản được sử dụng cho công ty đó. ROA cho thấy rằng các công ty với số tài sản lớn hơn sẽ có thể kiếm được mức thu nhập cao hơn. ROA đo lường khả năng quản lý tạo ra lợi nhuận trên nguồn lực công ty (tài sản). Số thu nhập được sử dụng trong tính toán này là thu nhập trước khi khấu trừ chi phí lãi vay, vì tiền lãi là lợi nhuận cho các chủ nợ - người cung cấp các nguồn lực cho công ty. Kết quả điều chỉnh số thu nhập liên quan tới thu nhập trước khi phân phối cho những người cung cấp kinh phí cho công ty. ROA được tính bằng cách chia lợi nhuận sau thuế cộng với chi phí lãi vay của công ty cho tổng tài sản đầu tư trung bình trong năm.

Khi xem xét chỉ tiêu này cần chú ý rằng đối với doanh nghiệp có quy mô tài sản lưu động quá lớn hoặc tỷ trọng vốn vay cao thì tỷ số này thường rất thấp do chi phí lãi vay cao làm lợi nhuận giảm. Tỷ lệ này tăng là tốt nếu công ty tăng vốn chủ sở hữu, giảm nợ vay làm giảm chi phí lãi vay thì lợi nhuận đạt được cao hơn. Tỷ lệ này tăng là dấu hiệu công ty làm ăn không hiệu quả nếu công ty giảm nợ vay do hoạt động kinh doanh bị thu hẹp, doanh thu lợi nhuận giảm nhưng giảm thấp hơn tốc độ giảm tổng tài sản. Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản giảm không phải là dấu hiệu tồi nếu việc giảm là do công ty tăng vốn CSH nên tổng nguồn vốn tăng tương ứng tổng tài sản tăng, nhưng lợi nhuận tăng với mức độ chậm hơn tăng tổng tài sản. Tỷ lệ này giảm là dấu hiệu tồi nếu công ty tăng nợ vay, vốn CSH giảm do kinh doanh thua lỗ hoặc hoạt động kinh doanh mở rộng đầu tư vào những lĩnh vực không hiệu quả nên lợi nhuận không tăng thậm chí còn giảm so với trước.

Tóm lại, có rất nhiều chỉ tiêu để đánh giá về KNTT cũng như KNSL của một doanh nghiệp. Tuy nhiên, trong bài nghiên cứu này, để tìm hiểu về mối quan hệ giữa KNTT và KNSL trong ngành bất động sản ở Việt Nam, tác giả sẽ chỉ lấy chỉ số KNTT hiện hành, KNTT nhanh, KNTT bằng tiền và thời gian quay vòng tiền để đại diện cho KNTT trong ngắn hạn, tỷ số KNTT nợ dài hạn (TSDH/ Nợ dài hạn và nợ dài hạn/TSDH) để đại diện cho KNTT dài hạn; chỉ số ROA, ROE, ROI đại diện cho KNSL để tiến hành thực nghiệm tìm hiểu mối tương quan giữa KNTT và KNSL.

2.3. Mối quan hệ giữa khả năng thanh toán và khả năng sinh lợi của doanh

nghiệp

Có nhiều nghiên cứuvà đánh giá khác nhau về mối quan hệ giữa khả năng thanh

toán và khả năng sinh lợi. Tuy nhiên có thể chia thành hai trường phái chính như sau:

2.3.1. Lý thuyết đánh đổi (trade -off theory)

Theo lý thuyết đánh đổi (TOT) công ty nên giữ tỷ lệ nợ đúng mức và luôn tồn tại một cấu trúc vốn tối ưu nhằm tối đa hóa giá trị doanh nghiệp. Một lý do lớn khiến các

doanh nghiệp không thể tài trợ hoàn toàn bằng nợ vay là vì, bên cạnh sự hiện hữu lợi ích “lá chắn thuế” từ chi phí lãi vay, việc sử dụng tài trợ bằng nợ cũng phát sinh nhiều chi phí, điển hình nhất là các chi phí kiệt quệ tài chính bao gồm cả chi phí trực tiếp lẫn chi phí gián tiếp của việc phá sản có nguyên nhân từ nợ và chi phí đại diện giữa CSH với chủ nợ. Đó là một tỷ lệ đòn bẩy tối ưu cân bằng giữa chi phí và lợi ích của nợ, đảm bảo hạn chế tới mức thấp nhất những rủi ro kinh doanh mà vẫn giúp doanh nghiệp tận dụng được hiệu quả nguồn vốn nợ.

Với mỗi phần trăm tỷ lệ nợ tăng thêm, trong khi lợi ích tấm chắn thuế gia tăng thì chi phí kiệt quệ tài chính cũng gia tăng. Sẽ đến một lúc nào đó, khi mà với mỗi tỷ lệ nợ tăng thêm, hiện giá lợi ích từ tấm chắn thuế không cao hơn hiện giá chi phí kiệt quệ tài chính thì việc vay nợ không còn mang lại lợi ích cho doanh nghiệp. Chính vì điều này, các công ty luôn tìm cách tối ưu hóa tổng giá trị doanh nghiệp dựa trên nguyên tắc cân bằng này để xác định nên lựa chọn bao nhiêu nợ và bao nhiêu vốn cổ phần trong cấu trúc vốn của mình. Theo Castanias (1983) thì điểm xác định cấu trúc vốn tối ưu là tại đó với mỗi lượng nợ tăng thêm thì giá trị lợi ích biên từ tấm chắn thuế sẽ cân bằng với chi phí biên của kiệt quệ tài chính.

Trong lý thuyết này có hai trường phái là thuyết đánh đổi cấu trúc vốn tĩnh và thuyết đánh đổi cấu trúc vốn động. Theo thuyết đánh đổi cấu trúc vốn tĩnh của Jensen và Meckling (1976), Jensen (1986) thì doanh nghiệp có thể dễ dàng, nhanh chóng đạt tới tỷ lệ nợ tối ưu để tối đa hóa giá trị và trong suốt quá trình tồn tại, doanh nghiệp chỉ có một cấu trúc vốn tối ưu duy nhất. Còn theo quan điểm còn lại là thuyết đánh đổi cấu trúc vốn động (Stiglitz – 1973, Kane – 1984, Brennan và Schwart – 1984, Goldstein – 2001, Strebulaey – 2007) thì cấu trúc vốn tối ưu của doanh nghiệp sẽ biến động và thay đổi theo từng thời kỳ do tác động của sự kỳ vọng (về lãi suất, lạm phát tương lai) hay các chi phí điều chỉnh (thuế, nhu cầu vốn…) dẫn tới doanh nghiệp cần quá trình điều chỉnh lâu hơn để đạt được cấu trúc vốn tối ưu. Do đó, trong ngắn hạn, cấu trúc vốn của doanh nghiệp sẽ dao động quanh mức tối ưu và có xu hướng đạt mức tối ưu trong dài hạn.

Theo lý thuyết đánh đổi thì mỗi công ty khác nhau sẽ có tỷ lệ nợ khác nhau, cụ thể như việc giải thích thành công nhiều sự khác biệt trong cấu trúc vốn của các lĩnh vực công nghiệp. Ví dụ: những công ty có lợi nhuận cao, với đa số tài sản hữu hình như công ty thuộc về hàng không, có mức độ an toàn cao hơn sẽ có tỷ lệ nợ nhiều hơn. Trong khi đó, những công ty ít lợi nhuận, có nhiều tài sản vô hình, nhiều rủi ro lại huy động nguồn tài chính chủ yếu từ vốn CSH. Cũng theo thuyết này thì những công ty không vay nợ sẽ phát hành cổ phiếu, giữ lại cổ tức không chia, bán tài sản để nâng nguồn tiền mặt tái cân bằng cấu trúc vốn.

Như vậy, theo lý thuyết đánh đổi thì khi doanh nghiệp duy trì khả năng thanh toán cao thì đánh đổi lại lợi nhuận đạt được sẽ thấp nguyên nhân là do khi doanh nghiệp duy trì tài sản ngắn hạn cao thì khả năng sinh lời thấp do chi phí hoạt động cao, hơn nữa với việc duy trì nợ thấp cũng khiến doanh nghiệp chịu chi phí tài chính cao hơn, mặt khác lại không sử dụng được đòn bẩy tài chính cũng như khoản tiết kiệm chi phí từ lãi vay. Ngược lại, khi doanh nghiệp duy trì khả năng thanh toán ngắn hạn thấp thì đánh đổi với rủi ro tài chính cao thì khả năng sinh lời cũng cao. Điều này đã được minh chứng qua rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm, cụ thể:

Một nghiên cứu được thực hiện tại các công ty dầu khí ở Pakistan cho thấy KNTT chỉ ảnh hưởng đáng kể đến ROA trong khi không ảnh hưởng đến ROE và ROI; Kết quả chính của nghiên cứu cũng cho thấy rằng mỗi tỷ lệ KNTT (thay đổi) có ảnh hưởng đáng kể đến tình hình tài chính của các doanh nghiệp với mức độ khác nhau ở nơi đầu tiên. Họ cũng chỉ ra nguyên tắc đối lập giữa KNTT và KNSL: Có một sự đánh đổi giữa KNTT và KNSL của doanh nghiệp, cái này tăng thì cái kia sẽ giảm hay để đạt được nhiều hơn cái này sẽ phải từ bỏ một số cái khác.

Eljelly (2004) trong nghiên cứu về các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoánẢ Rập Xê-út đã chỉ ra mối quan hệ giữa khả năng thanh toán ngắn hạn và khả năng sinh lời thông qua phân tích hồi quy tương quan. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng thời gian quay vòng của tiền là thước đo cho khả năng thanh toán ngắn hạn. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng những công ty có thời gian quay vòng tiền ngắn thì có khả năng sinh lời cao hơn. Kết luận tương tự cũng được chỉ ra trong nghiên cứu của García-Teruel và Solano (2007) trên mẫu nghiên cứu 8872 doanh nghiệp.

Nghiên cứu của Raheman và Nasr (2007) cũng chỉ ra rằng khả năng thanh toán ngắn hạn và khả năng sinh lời của 94 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Paskistan có mối quan hệ ngược chiều nghĩa là khi khả năng thanh toán tăng thì khả năng sinh lời giảm xuống và ngược lại.

Shin Soenen (1998) đã phân tích một mẫu của các công ty Mỹ cũng báo cáo kết quả tương tự nhưng đã sử dụng chu kỳ kinh doanh thuần (NTC) là thước đo toàn diện về quản lý vốn lưu động. Trong nghiên cứu này, tác giảđã chỉ ra mối quan hệ ngượcchiều giữa NTC và KNSL. Tuy nhiên khi xem xét riêng từng ngành thì NTC không có tác động đáng kể đến KNSL

Deloof (2003) đã phân tích một mẫu của các công ty Bỉ, Wang (2002) đã phân tích một mẫu của các công ty Nhật Bản và Đài Loan, nhấn mạnh rằng cách quản lý vốn lưu động có tác động đáng kể đến KNSL của các doanh nghiệp và tăng KNSL bằng cách giảm các khoản phải thu và giảm hàng tồn kho. Chu kỳ chuyển đổi tiền

ngắn hơn và chu kỳ thương mại thuần liên quan đến hiệu quả hoạt động tốt hơn của các công ty. Hơn nữa, quản lý vốn lưu động hiệu quả là rất quan trọng để tạo ra giá trị cho các cổ đông.

Afza và Nazir (2007) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa chính sách vốn lưu động cấp tiến và thận trọng cho một mẫu lớn gồm 205 công ty trong 17 ngành niêm yết trên thị trường chứng khoán Karachi trong 1998-2005. Trong nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa KNSL và mức độ đầu tư vào vốn lưu động cũng như chính sách quản lý vốn lưu động của công ty.

Ganesan (2007) đã lựa chọn ngành công nghiệp thiết bị viễn thông để nghiên cứu hiệu quả quản lý vốn lưu động. Mẫu cho bài nghiên cứu của ông bao gồm báo cáo tài chính của 443 báo cáo tài chính hàng năm của 349 công ty thiết bị viễn thông cho giai đoạn 2001-2007. Các kiểm định thống kê sử dụng bao gồm tương quan, phân tích hồi quy và phân tích phương sai (ANOVA). Kết quả cho thấy số ngày của vốn lưu động ảnh hưởng tiêu cực đến KNSL của các doanh nghiệp nhưng trong thực tế nó không ảnh hưởng đến khả năng vận chuyển của các công ty trong ngành công nghiệp thiết bị viễn thông.

Mohammadi (2009) trong nghiên cứu của họ đã nghiên cứu tác động của quản lý vốn lưu động trên KNSL của công ty niêm yết tại thị trường chứng khoán Tehran giữa những năm 1996-2005 lấy 92 công ty làm mẫu. Kết quả nghiên cứu cho thấy có một mối quan hệ nghịch đảo giữa KNSL của các công ty và chu kỳ chuyển đổi tiền mặt và các thành phần của nó (thời gian quay vòng hàng tồn kho, thời gian thu nợ và thời gian trả nợ). Nó cũng nói lên rằng các công ty có KNSL thấp, có thời gian trả nợ ngắn.

Izadinia và Taki (2010) đã nghiên cứu tác động của quản lý vốn lưu động trên các KNSL tiềm năng ở các công ty được liệt kê ở thị trường chứng khoán Tehran trong giai đoạn 2001-2008. Trong nghiên cứu này, biến phụ thuộc ROA được coi là một tiêu chuẩn đo lường tiềm năng KNSL. Kết quả cho thấy có một mối quan hệ ngược chiều giữa các chu kỳ chuyển đổi tiền mặt với ROA. Ngoài ra, họ cho rằng đầu tư cao vào hàng tồn kho và các khoản phải thu sẽ dẫn đến KNSL thấp hơn ở các công ty.

Raheman (2007) nghiên cứu ảnh hưởng của các biến khác nhau của quản lý vốn lưu động bao gồm thời gian thu nợ trung bình, thời gian quay vòng hàng tồn kho, thời gian trả nợ trung bình, chu kỳ chuyển đổi tiền và KNTT hiện hành trên lợi nhuận thuần từ hoạt động của các doanh nghiệp Pakistan. Bằng cách sử dụng phân tích tương quan và hồi quy của Pearson, tác giả phát hiện ra rằng có một mối quan hệ ngược chiều giữa các biến trong quản lý vốn lưu động và KNSL. Tácgiả cũng nhận thấy rằng khi chu kỳ chuyển đổi tiền mặt tăng lên, nó dẫn đến giảm KNSL của các công ty và các nhà quản

lý có thể tăng giá trị cho các cổ đông bằng cách giảm chu kỳ chuyển đổi tiền đến một mức độ tối thiểu có thể.

Tóm lại, qua các nghiên cứu trên có thể nhận thấy rằng khả năng thanh toán và khả năng sinh lời có mối quan hệ tác động lẫn nhau ở nhiều bối cảnh khác nhau. Tuy nhiên các nghiên cứu trên mới chỉ đề cập đến mối quan hệ giữa khả năng thanh toán ngắn hạn và khả năng sinh lời, chưa đề cập đến khả năng sinh lời và khả năng thanh toán trong dài hạn. Như vậy, liệu lý thuyết đánh đổi giữa khả năng thanh toán và khả năng sinh lời còn đúng trong dài hạn?

2.3.2. Giả thuyết củaHirigoyen (Hirigoyen hypothesis)

Theo Hirigoyen thì sẽ có mối quan hệ tác động hai chiều giữa khả năng thanh toán và khả năng sinh lời, một doanh nghiệp có khả năng thanh toán thấp sẽ có thể có lợi nhuận cao và một doanh nghiệp có lợi nhuận thấp khó có thể đạt được mức khả năng thanh toán cao.

Một doanh nghiệp có KNTT thấp và KNSL cao khi tăng nợ vay sẽ làm gia tăng chi phí áp lực tài chính. Điều này sẽ làm tăng chi phí tài chính mà doanh nghiệp phải gánh chịu, vì vậy họ không còn được hưởng lợi thế nguồn vốn có chi phí rẻ nữa. Hơn thế nữa, khi các doanh nghiệp này gia tăng nợ vay thì rủi ro tài chính tăng, điều này dẫn đến chi phí lãi vay gánh chịu cao hơn. Chính vì vậy, những doanh nghiệp này buộc phải gia tăng nguồn vốn tín dụng thương mại, với việc sử dụng nhiều nguồn vốn tín dụng thương mại giá cả đầu vào sẽ đắt đỏ hơn và kéo theo việc gia tăng chi phí hoạt động của công ty. Như vậy, có thể thấy rằng khi duy trì KNTT thấp có thể dẫn đến tình trạng tài chính của doanh nghiệp ngày càng trở nên tồi tệ và rủi ro phá sản ở mức cao. Mặt khác, một doanh nghiệp có KNTT thấp kết hợp với KNSL cao có thể không tạo ra đủ tiền để tài trợ cho nhu cầu vốn lưu động, đầu tư tài sản cố định mới hay thanh toán các khoản nợ đến hạn, do đó dẫn đến mất khả năng thanh toán. Chính vì vậy Hirigoyen cho rằng KNTT và KNSL là hai điều kiện cần và đủ hỗ trợ cho nhau đểđảm bảo sự tồn tại, phát triển của một doanh nghiệp trong dài hạn cụ thể:

(1) KNSL đảm bảo sự phát triển của doanh nghiệp tuy nhiên KNSL phải đảm

bảo duy trì được KNTT của doanh nghiệp.

(2) KNTT cao sẽ giảm tổng rủi ro của doanh nghiệp nghĩa là vốn lưu động ròng tăng giúp giảm nguy cơ phá sản, tuy nhiên KNTT càng cao, mức độ an toàn lớn sẽ hạn chế KNSL của doanh nghiệp.

(3) KNTT và KNSL là hai điều kiện cần cân nhắc của bất kỳ một doanh nghiệp nào khi xây dựng chiến lược phát triển. Một doanh nghiệp đang trong thời kỳ phát

triển sẽ có sự cải tiến trong chiến lược tài chính, tác động đến chu kỳ kinh doanh từ đó tác động đến KNTT.

Từ nghiên cứu của mình, Hirigoyen kết luận rằng KNSL và KNTT là hai điều kiện cần vàđủ cho sự tồn tại của doanh nghiệp.Vì vậy việc thống nhất hai yếu tố này là mục tiêu cơ bản của bất kỳ doanh nghiệp nào.

Từ nghiên cứu của Hirigoyen, Pimentel và các cộng sự (2005) đã sử dụng mẫu các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Brazin giai đoạn 2000 đến 2003 để kiểm tra giả thuyết trên. Nghiên cứu nàyđã chỉ ra rằng khi các công ty duy trì khả năng thanh toán ngắn hạn cao thì dẫn đến khả năng sinh lời trên vốn chủ sở hữu thấp, nghĩa là KNTT có tác động ngược chiều đến KNSL. Kết quả này đã giải thích cho mối quan hệ giữa KNTT và KNSL trong ngắn hạn. Tuy nhiên khi kiểm tra giả thuyết của Hirigoyen trong trung và dài hạn, các tác giả đã bác bỏ giả thuyết của Hirigoyen là các công ty có KNTT thấp và KNSL cao sẽ gây ra tác động làm giảm KNSL hay các công ty có KNTT cao và KNSL thấp sẽ giảm KNTT với 72% mẫu không chấp thuận giả thuyết này.

Như vậy, có thể thấy có rất nhiều quan điểm khác nhau từ những nhà nghiên cứu trên thế giới về mối quan hệ giữa KNTT và KNSL. Một số cho rằng KNTT và KNSL có mối quan hệ ngược chiều, một số khác thì cho rằng KNTT và KNSL có mối quan hệ thuận chiều và có người thì cho rằng KNTT và KNSL có quan hệ cùng chiều trong ngắn hạn và ngược chiều trong trung và dài hạn. Bài nghiên cứu này sẽ xác minh mối liên hệ giữa KNTT và KNSL hay chính là để trả lời cho câu hỏi: KNTT tác động như thế nào đến KNSL trong các công ty cổ phần ngành BĐS được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam?

CHƢƠNG 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Quy trình nghiên cứu

Sơ đồ 3. 1 Quy trình nghiên cứu

Kiểm tra dữ liệu Thu thập và xử lý số liệu Xác định các chỉ tiêu cần phân tích Phân tích hệ số tương quan Pearson Phân tích thống kê mô tả

Kiểm định sự phù hợp và đưa ra kết quả nghiên cứu

Từ sơ đồ trên, ta thấy để tiến hành nghiên cứu mối quan hệ giữa KNTT và KNSL

trong doanh nghiệp cần tiến hành các bước sau:

Bước 1:Xác định các chỉ tiêu đại diện cho KNTT và KNSL của các Công ty Cổ

phần ngành BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Dựa vào những nền tảng lý thuyết, cơ sở lý luận về KNTT và KNSL và các chỉ tiêu dùng để đo lường KNTT và KNSL trong doanh nghiệp đã được nêu ở trên, đề tài nghiên cứu sẽ sử dụng các chỉ tiêu là: tỷ số KNTT hiện hành (CR), tỷ số KNTT nhanh (QR), tỷ số KNTT bằng tiền (ACIDR), tỷ số nợ dài hạntrênTSDH (LDR) đại diện cho KNTT; và sử dụng chỉ số lợi nhuận trên tổng tài sản(ROA), lợi nhuận trên vốn đầu tư (ROI), lợi nhuận trên vốn CSH (ROE) đại diện cho KNSL của các Công ty Cổ phần ngành BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.

Việc xác định rõ các chỉ tiêu cần phân tích như trên sẽ giúp cho việc thu thập số

liệu được tiến hành nhanh chóng, đầy đủ và chính xác hơn.

Bước 2: Thu thập dữ liệu và xử lý số liệu

Dựa trên các chỉ tiêu phân tích, các chỉ tiêu đo lường đã được xác định ở bước 1, ta sẽ tiến hành thu thập các số liệu liên quan của các Công ty cổ phần ngành BĐS niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam trong thời gian 5 năm từ 2009 đến 2013 thông qua các báo cáo tài chính đã được kiểm toán đầy đủ. Đối với các chỉ tiêu không có sẵn số liệu cụ thể, ta sẽ tiến hành tính toán thông qua qua các công thức đã được nêu trong phần phân tích các chỉ tiêu đo lường KNTT và KNSL của doanh nghiệp ở chương trước. Các số liệu thu thập được sẽ được sắp xếp một cách khoa học và hợp lý để thuận tiện cho việc chạy phần mềm.

Bước 3: Phân tích thống kê mô tả

Sau khi thu thập được đầy đủ các số liệu cần thiết, ta tiến hành phân tích thống kê mô tả, tức là đưa ra những đặc tính cơ bản nhất của các nhân tố được cho là đại diện

cho KNTT và KNSL của doanh nghiệp như giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình… Qua đó cũng thấy được khái quát tình hình hoạt động sản xuất kinh doanh của các công ty cổ phần ngành BĐS trong 5 năm từ 2009 đến 2013.

Bước 4: Kiểm tra dữ liệu trước khi phân tích hồi quy tuyến tính

Đây được coi là một bước có vai trò vô cùng quan trọng trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, xây dựng mô hình hồi quy. Trong bước này, ta sẽ kiểm tra tính chuẩn mực của dữ liệu thu thập được để giúp cho các kết quả hồi quy sau này có độ chính xác cao hơn.

 Kiểm định đa cộng tuyến

Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập trong mô hình, khiến cho các ước lượng hồi quy kém chính xác, khoảng tin cậy cho các hệ số hồi quy cũng rộng hơn, làm giảm ý nghĩa và tính hiệu quả của mô hình. Do đó cần phải tiến hành kiểm định đa cộng tuyến để có các biện pháp khắc phục hợp lý để tăng mức độ hiệu quả cho mô hình. Ta sẽ tiến hành kiểm định thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) và giá trị độ chấp nhận của biến Tolerance.

 Kiểm định tự tương quan

Hiện tượng tự tương quan xảy ra khi có sự tương quan giữa các sai số trong giả thiết của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển. Việc vi phạm giả thiết này sẽ khiến cho các ước lượng về phương sai, kiểm định t và kiểm định F không còn đáng tin cậy nữa. Trong nghiên cứu này, ta sẽ tiến hành kiểm định hiện tượng tự tương quan thông qua phương pháp Durbin-Watson.

Bước 5: Phân tích hệ số tương quan Pearson (r)

Tiến hành xác định mối tương quan giữa các biến thông qua hệ số tương quan r (Pearson Correlation Coefficient) là một bước khá quan trọng nhằm xác định mức độ tương quan giữa các biến để có thể lựa chọn ra các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với các biến phụ thuộc. Qua đó thấy được chiều tương quan và mức độ tương quan mạnh hay yếu giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập.

Bước 6: Kiểm định sự phù hợp của mô hình được xây dựng và đưa ra kết quả

nghiên cứu.

Độ phù hợp của mô hình sẽ được đánh giá, kiểm định dựa trên hệ số xác định R2 (R Square) và chỉ tiêu p-value (Sig.).Từ hệ số xác định R2 cho ta biết mức độ giải thích của mô hình và giá trị p-value sẽ giúp kiểm định, đánh giá được sự phù hợp hay ý nghĩa thống kê của toàn mô hình.Tiếp đó, ta sẽ tiến hành xây dựng mô hình hồi quy

tuyến tính bội để phản ảnh mối quan hệ giữa KNTT và KNSL trong doanh nghiệp; giải thích mô hình và đưa ra kết quả mô hình cuối cùng.

3.2. Phƣơng pháp thu thập số liệu và xử lý số liệu

3.2.1. Phương pháp thu thập số liệu

Để thực hiện đề tài nghiên cứu này, tác giả sử dụng nguồn dự liệu thứ cấp là chủ

yếu.

Nguồn dữ liệu thứ cấp được sử dụng là số liệu được thu thập từ các Báo cáo tài chính hợp nhất hàng năm đã được kiểm toán đầy đủ(gồm Bảng cân đối kế toán, Báo cáo hoạt động sản xuất kinh doanh, Báo cáo lưu chuyển tiền tệ và Bảng thuyết minh báo cáo tài chính) của 58 công ty cổ phần ngành BĐS được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở giao dịch thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) qua 5 năm từ năm 2009 đến 2013. Các báo cáo này được lấy từ cophieu68.com, cafef.vn, hsx.vn, hnx.vn, vietstock.vn và một số trang web chứng khoán khác. Dữ liệu được thu thập và xây dựng theo dạng bảng.

3.2.2. Phương pháp xử lý số liệu

Xử lý và phân tích số liệu hay dữ liệu nghiên cứu là một trong các bước cơ bản của một nghiên cứu khoa học. Các số liệu thu thập về sẽ được nhập và lưu trữ vào file dữ liệu với khung file số liệu phải thuận tiện cho việc kiểm soát dữ liệu, nhập dữ liệu vào phần mềm và chạy phần mềm. Kích cỡ mẫu của nghiên cứu là n = 274.

Sau khi có được hệ thống các số liệu cần thiết, ta sẽ tiến hành các bước phân tích số liệu theo 5 phương pháp tương ứng với 6 bước từ đơn giản đến phức tạp như sau (các bước này đều sẽ được tiến hành trên phần mềm SPSS):

 Phương pháp thống kê mô tả

Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Qua bước thống kê này sẽ cho ta các thuộc tính, chỉ số thống kê thông thường như giá trị nhỏ nhất (Minimum), giá trị lớn nhất (Maximum), giá trị trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (Standard Deviation).

 Phương pháp kiểm định đa cộng tuyến

Đa cộng tuyến xảy ra khi tồn tại mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập của mô hình hồi quy.Trong trường hợp đa cộng tuyến hoản toàn, ta sẽ không thể xác định được các hệ số của phương trình hồi quy mẫu.Còn trong trường hợp đa cộng tuyến không hoàn toàn, các ước lượng cho hệ số của phương trình hồi quy vẫn sẽ được xác định song tính hiệu quả của mô hình sẽ bị giảm sút. Khi đó, khoảng tin cậy của các hệ số hồi quy sẽ rộng hơn (ít có ý nghĩa hơn), sai số chuẩn có thể sẽ lớn, dấu của các hệ

số có thể trái với lý thuyết kinh tế hoặc thực tế, khó đánh giá ảnh hưởng riêng rẽ của từng biến giải thích… Do đó, để đảm bảo cho tính hiệu quả và chính xác của mô hình hồi quy, ta cần tiến hành kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến để có thể sớm phát hiện và đưa ra biện pháp khắc phục hợp lý.

Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ta sẽ sử dụng kiểm định Collinearity dialogistic và đánh giá thông qua hệ số Tolerance và VIF. Đối với hệ số VIF, khi giá trị này của một biến độc lập lớn hơn 10, tức là hệ số R2 lớn hơn 0,9 thì mức độ cộng tuyến của biến này với các biến độc lập còn lại được xem là cao; hoặc đối với hệ số Tolerance nhỏ hơn 0,1 thì có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.

 Phương pháp kiểm định tự tương quan

Khi các nhiễu ngẫu nhiên của mô hình hồi quy có tương quan với nhau, tức là ta đã mắc phải hiện tượng tự tương quan.Điều này sẽ khiến cho các lƣợng thức OLS cho hệ số hồi quy vẫn là các ước lượng tuyến tính không chệch nhưng có thể không còn hiệu quả nhất nữa, các ước lượng cho phương sai bị chệch khiến cho các kiểm định không còn đáng tin cậy. Ngoài ra, hiện tượng tự tương quan cũng sẽ khiến cho ƣớc lƣợng của hệ số xác định R (thể hiện cho phần trăm thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích qua mô hình) bị đánh giá cao hơn so với thực tế (hay độ thích hợp của mô hình bị phóng đại), do đó sẽ khiến cho mô hình không còn đáng tin cậy nữa.Từ đó đặt ra yêu cầu phải kiểm định tự tương quan để đảm bảo cho tính hiệu quả của mô hình giải thích. Kiểm định tự tương quan sẽ được tiến hành dựa trên hệ số Durbin-Watson (DW). Với kiểm định này, giá trị DW càng gần 2 thì khả năng không có tự tương quan càng cao, kết quả phân tích hồi quy sẽ có độ chính xác cao hơn.

 Phương pháp phân tích hệ số tương quan Pearson (r)

Hệ số tương quan r là một chỉ số thống kê đo lường mức độ, mối liên hệ tương quan giữa hai biến số bất kỳ. Hệ số này sẽ có giá trị từ -1 đến 1. Khi hệ số tương quan r bằng 0 hay gần bằng 0, tức là hai biến số không có liên hệ gì với nhau. Ngược lại, nếu hệ số bằng -1 hay 1 thì hai biến số đó sẽ có mối liên hệ tuyệt đối, chặt chẽ với nhau. Giá trị tuyệt đối của hệ số r giữa hai biến số càng lớn thì chúng càng dễ dàng có mối quan hệ tuyến tính mạnh với nhau.

 Phương pháp hồi quy tuyến tính

Phân tích hồi quy tuyến tính (Linear Regression Analysis) được coi là một trong những phương pháp phân tích số liệu thông dụng nhất trong lĩnh vực thống kê.Trong nghiên cứu này, ta sẽ chỉ tập trung tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội.

Hồi quy tuyến tính bội:

Là khảo sát có từ 3 biến trở lên, trong đó có 1 biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập; nghiên cứu mối liên hệ, quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Mô hình hồi quy tuyến tính bội k biến có dạng tổng quát như sau:

Yi = β0 + β2 X1i + β2X2i + β3X3i + … + βkXki + ei

Trong đó:

+ Yi : Giá trị biến phụ thuộc Y trong lần quan sát thứ i

+ X1i, X21, X3i, …, Xki : Giá trị biến độc lập X1, X2, X3, …,Xk trong lần quan sát

thứ i

+ β1, β2, β3, …, βk : Hệ số độ dốc

+ Β0 : Hệ số chặn

+ ei : Sai số ngẫu nhiên trong lần quan sát thứ i

Trong nghiên cứu này, ta sẽ sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS) để phân tích về mối tương quan, liên hệ giữa các biến nhân tố với cấu trúc vốn của các doanh nghiệp để kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu.

3.3. Các biến nghiên cứu và đo lƣờng các biến nghiên cứu

3.3.1. Biến đại diện cho KNSL

Trong nhiều nghiên cứu từ trước tới nay trên thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng về mối quan hệ giữa KNTT và KNSL của doanh nghiệp, chỉ tiêu đại diện cho KNSL được sử dụng phổ biến chính là chỉ số lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) và chỉ số lợi nhuận trên vốn đầu tư (ROI).

Để đo lường KNSL của công ty, chỉ số thông thường nhất là lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), thu được bằng cách chia lợi nhuận ròng trên tổng số vốn chủ sở hữu. Ngoài ra, chỉ số lợi nhuận trên vốn đầu tư (ROI) cũng thường được dùng làm thước đo KNSL trong các doanh nghiệp, tính toán được bằng cách lấy lợi nhuận ròng chia vốn đầu tư ban đầu. Tuy nhiên một số công ty trong mẫu nghiên cứu cho vốn chủ sở hữu có giá trị rất nhỏ do đó để đi bao quát vấn đề này lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) có thể được sử dụng như một thước đo của lợi nhuận. Chỉ số này thu được bằng cách chia lợi nhuận (bao gồm cả chi phí lãi vay) cho tổng tài sản của công ty. Không giống như ROE và ROI, ROA không phải là một thước đo hiệu quả tạo ra lợi nhuận công ty từ đầu tư vốn, do đó nó không thể được sử dụng để so sánh hiệu suất của các công ty có các loại hình đầu tư khác, chẳng hạn như trái phiếu. ROA cũng không phải là chỉ số tốt nhất để so sánh hiệu suất của các công ty trong ngành công nghiệp khác nhau, vì các yếu tố quy mô và yêu cầu về vốn có thể khác nhau, tuy nhiên

tỷ lệ này là tốt để so sánh lợi nhuận giữa các công ty trong cùng ngành.ROA có thể được sử dụng trên nghiên cứu của tôi bởi vì tất cả các công ty thuộc mẫu hoạt động trong cùng ngành.Vì vậy bằng cách phân tích ROA khác nhau của công ty tôi sẽ có thể xác minh, liệu KNSL trong một mặt nào đó có liên quan đến KNTT.ROE, ROI sẽ không đưa ra được một so sánh hoàn hảo vì mức vốn chủ sở hữu nhỏ và tiêu cực của một số công ty sẽ tạo ra các chỉ số bị bóp méo về KNSL.

Tóm lại, trong nghiên cứu này, ba biến được sử dụng để đại diện cho KNSL của các công ty cổ phần ngành BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam là: ROA,ROE và ROI.

3.3.2. Biến đại diện cho KNTT

Các chỉ số KNTT được cho rằng sẽ ảnh hưởng tới KNSL của doanh nghiệp được xem xét trong mô hình, bao gồm các biến sau: tỷ số KNTT hiện hành (CR), khả năng thanh toán nhanh (QR), khả năng thanh toán bằng tiền (ACIDR), thời gian quay vòng tiền (CCC) và tỷ số nợ dài hạn trên tài sản dài hạn (LDR).

Để đo lường mức độ thanh khoản của công ty, tỷ lệ KNTT hiện hành (CR) đã được lựa chọn. Tỷ lệ này đo quy mô của các tài sản ngắn hạn so với các khoản nợ ngắn hạn. Cả hai giá trị này đều có thể dễ dàng tìm thấy trên bảng cân đối của các báo cáo hàng năm. Một chỉ số khác của KNTT là KNTT nhanh (QR), thu được bằng cách chia tài sản ngắn hạn trừ đi hàng tồn kho cho nợ ngắn hạn. Đối với một số công ty hàng tồn kho không thể dễ dàng chuyển đổi bằng tiền mặt, do đó tỷ lệ KNTT nhanh sẽ là một thước đo tốt hơn về KNTT. Để có thể đánh giá một cách khắt khe và đầy đủ hơn nữa KNTT ngắn hạn của công ty, tác giả sử dụng KNTT bằng tiền (ACIDR), thu được bằng cách chia tiền và các khoản tương đương tiền cho nợ ngắn hạn. Một chỉ tiêu không thể không đề cập đến trong KNTT ngắn hạn đó là thời gian quay vòng tiền (CCC) được tính toán bằng cách lấy thời gian thu tiền trung bình cộng với thời gian lưu kho trung bình rồi trừ đi thời gian trả nợ trung bình. Ngoài ra, tác giả còn sử dụng khả năng thanh toán nợ dài hạn trong bài nghiên cứu này thông qua tỷ lệ nợ dài hạn trên TSDH (LDR) để tiến hành kiểm tra thực nghiệm về mối quan hệ giữa KNTT và KNSL.

3.3.3. Mô hình nghiên cứu

Sơ đồ 3. 2 Mô hình nghiên mối quan hệ giữa KNTT và KNSL của các công ty cổ phần ngành BĐS niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam

Tỷ số KNTT

nhanh (QR) Tỷ số KNTT bằng tiền (ACIDR) Tỷ số KNTT hiện hành (CR) gian Thời quay vòng tiền (CCC) Tỷ số nợ dài hạn trên TSDH (LDR)

KNTT trong dài hạn KNTT trong ngắn hạn

Khả năng thanh toán

Khả năng sinh lời

Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) Tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư (ROI) Tỷ suất sinh lời trên vốn CSH (ROE)

Dựa trên cơ sở lý luận, các lý thuyết đã nghiên cứu ở trên, ta xây dựng được 3

phương trình sau:

ROAi= α0 + α1xCRi + α2xQRi + α3xLRi + α4xXi + ei

ROEi = β0 + β1xCRi + β2xQRi + β3xLRi + β4xXi + ui

ROIi = 0 +1xCRi +2xQRi+ 3xLRi+ 4xXi+ vi

QRi = a0 + a1xROA+a2xROE+a3xROI + oi

ACIDRi = b0 + b1xROA+ b2xROE+ b3xROI + mi

CCCi = c0 + c1xROA+ c2xROE+ c3xROI + ni

LDRi = d0 + d1xROA+ d2xROE+ d3xROI + li

3.3.4. Các giả thuyết nghiên cứu

Từ các lý luận ở trên, tác giả xây dựng được các giả thuyết như sau:

 Giả thuyết 1:

H0: Không có mối quan hệ giữa KNTT của doanh nghiệp với ROA của doanh

nghiệp.

H1: Có mối quan hệ giữa KNTT của doanh nghiệp với ROA của doanh nghiệp.

 Giả thuyết 2:

H0: Không có mối quan hệ giữa KNTT của doanh nghiệp với ROE của doanh

nghiệp.

H1: Có mối quan hệ giữa KNTT của doanh nghiệp với ROE của doanh nghiệp.

 Giả thuyết 3:

H0: Không có mối quan hệ giữa KNTT của doanh nghiệp với ROI của doanh

nghiệp.

H1: Có mối quan hệ giữa KNTT của doanh nghiệp với ROI của doanh nghiệp.

 Giả thuyết 4:

H0: Không có mối quan hệ giữa KNSL của doanh nghiệp với KNTT nhanh của

doanh nghiệp.

H1: Có mối quan hệ giữa KNSL của doanh nghiệp với KNTT nhanh của doanh

nghiệp.

 Giả thuyết 5:

H0: Không có mối quan hệ giữa KNSL của doanh nghiệp với KNTT bằng tiền

của doanh nghiệp.

H1: Có mối quan hệ giữa KNSL của doanh nghiệp với KNTT bằng tiền của

doanh nghiệp.

 Giả thuyết 6:

H0: Không có mối quan hệ giữa KNSL của doanh nghiệp với thời gian quay

vòng tiền của doanh nghiệp.

H1: Có mối quan hệ giữa KNSL của doanh nghiệp với thời gian quay vòng tiền

của doanh nghiệp.

 Giả thuyết 7:

H0: Không có mối quan hệ giữa KNSL của doanh nghiệp với tỷ lệ nợ dài hạn

trên TSDH của doanh nghiệp.

H1: Có mối quan hệ giữa KNSL với tỷ lệ nợ dài hạn trên TSDH của doanh

nghiệp.

 Giả thuyết 8:

H0: Không có mối quan hệ giữa KNTT của doanh nghiệp với KNSL của doanh

nghiệp.

H1: Có mối quan hệ giữa KNTT của doanh nghiệp với KNSL của doanh nghiệp.

3.4. Mô tả mẫu nghiên cứu

3.4.1. Đặc trưng của ngành bất động sản

BĐS khác với các loại hàng hóa khác do chúng không chỉ được mua bán trực tiếp mà còn là đối tượng của nhiều loại giao dịch khác như cho thuê, thế chấp hay chuyển nhượng quyền sử dụng. Do đó, thị trường BĐS không chỉ bao gồm các mối quan hệ giữa người mua và người bán trong lĩnh vực này mà đồng thời còn là nơi mà các giao dịch liên quan khác như cho thuê, thế chấp, bảo hiểm và chuyển giao quyền sử dụng được thực hiện.

Thị trường BĐS là một trong những thị trường quan trọng nhất của nền kinh tế do thị trường này liên quan trực tiếp đến một lượng tài sản cực lớn cả về quy mô, tính chất cũng như giá trị. Sự phát triển và quản lý tốt thị trường BĐS sẽ góp phần kích thích sản xuất và gia tăng Ngân sách Nhà nước đồng thời hỗ trợ tăng trưởng nhu cầu nhà ở của dân cư tại đô thị và nông thôn.

Thịtrường bất động sản Việt Nam khá phân tán . Hiện trên thị trường chứng khoán có khoảng 60 doanh nghiệp hoạtđộng trong lĩnhvực BĐS được niêm yết.Tuy nhiên, bên cạnh đó vẫn còn 1 số lượng đáng kể các doanh nghiệp BĐS, thậm chí là một số doanh nghiệp lớn vẫn chưa niêm yết trên sàn.

Trong các nhóm doanh nghiệp cùng ngành, VIC hiện đang là doanh nghiệp có vốn hóa thị trường lớn nhất và đồng thời cũng có mức doanh thu và lợi nhuận cao nhất trong năm 2012 và 2013.

Tính đến thời điểm tháng 3 năm 2014, thị trường BĐS Việt Nam đã trải qua ba lần lập đỉnh và ba lần đáy. Cơn sốt gần nhất của thị trường được ghi nhận trong giai đoạn năm 2007 và năm 2008. Kể từ đó, FDI vào lĩnh vực BĐS liên tục sụt giảm và thị trường đang phải trải qua giai đoạn khó khăn với lượng giao dịch thấp, hàng tồn kho cao và những khoản nợ xấu chưa được giải quyết.

Do sản phẩm BĐS có nhiều mối quan hệ với các loại hàng hóa khác, từ đó tạo

nên nhiều đặc trưng riêng của thị trường này:

Thị trƣờng BĐS mang tính vùng và địa phƣơng sâu sắc. Đặc tính của BĐS là gắn liền với các điều kiện tự nhiên, kinh tế, xã hội theo khu vực cụ thể. Do đó, cung cầu đối với BĐS ở các khu vực có sự đa dạng và phong phú từ số lượng, phong cách, thiết kế, chất lượng cho đến quy mô và trình độ phát triển. Bên cạnh đó, BĐS phụ thuộc nhiều vào tâm lý, thói quen và sở thích; chính vì vậy, cung cầu BĐS ở từng vùng và từng khu vực cũng có những đặc điểm riêng. Người ta không thể di chuyển BĐS từ nơi này sang nơi khác, cũng như không thể di chuyển đặc điểm tâm lý và thị hiếu từ khu vực này sang khu vực khác.

Thị trƣờng bất động sản có mối quan hệ chặt chẽ với thị trƣờng vốn.Điều này bắt nguồn từ việc BĐS là một sản phẩm có giá trị cao do chi phí đắt đỏ của đất đai và xây dựng. Việc thay đổi chức năng và đặc tính của một sản phẩm BĐS là rất khó khăn, từ đó dẫn đến những thách thức trong việc chuyển hướng đầu tư và hướng khai thác của công trình BĐS đó. Hơn nữa, việc mua bán các loại BĐS thường không đơn giản và nhanh chóng như các loại hàng hóa khác. Do đó, việc đầu tư vào lĩnh vực BĐS đòi hỏi phải có một lượng vốn dồi dào lâu dài và thường có sự tham gia của các ngân hàng hoặc định chế tài chính. Trên thực tế, ngành BĐS không thể phát triển mạnh và bền vững khi không có một thịtrường vốnđầu tư lành mạnh và ổnđịnh đikèm . Nhiều cuộc khủng hoảng tài chính trên thế giới diễn ra đều đã dẫnđến các cuộckhủng hoảng ở thịtrường BĐS . Và ngược lại, một khi BĐS sụt giảm giá trị một cách nhanh chóng sẽ dẫn đến việc phát sinh các khoản nợ xấu và từ đó kéo theo cáctổ chức tài chính vào vòng xoáy khủng hoảng. Vì vậy, việc phân tích ngành BĐS cần phải đặt trong bối cảnh kinh tế nhấtđịnh cho từng thời kỳ.

Thị trƣờng BĐS chịu sự chi phối mạnh mẽ của luật pháp và chính sách của chính phủ.Các hoạt động liên quan đến BĐS thường có ảnh hưởng mạnh mẽ đến các hoạt động kinh tế và xã hội do đó Nhà nước đặc biệt quan tâm đến ngành BĐS. Nhà nước ban hành các chính sách, chủ trương nhằm quản lý hoạt động của thị trường BĐS. Bên cạnh đó, một dự án BĐS không chỉ chịu tác động bởi những đặc điểm riêng của nó mà còn bởi các hoạt động kinh tế xã hội liên quan.Vì vậy, quyết định đầu tư vào BĐS cần xem xét sự ảnh hưởng qua lại tới các công trình khác. Do những tác động rất lớn đến hoạt động kinh tế và xã hội, chính phủ cần giữ vai trò quản lý và điều tiết ngành này.

Nhìn chung, trong dài hạn ngành BĐS có triển vọng tích cực nhờ vào sự cải thiện của các yếu tố vĩ mô, sự gia tăng nguồn vốn huy động đến từ các thị trường khác khi TPP được ký kết, tốc độ đô thị hóa và tăng trưởng dân số nhanh, quy hoạch đô thị và cơ sở hạ tầng được cải thiện…Tuy nhiên bên cạnh đó vẫn còn tồn tại nhiều điều cần khắc phục như thiếu hụt nguồn vốn, mất cân đối cung cầu, những chính sách không phù hợp, chưa có sự quản lý hiệu quả các khoản vay,…

3.4.2. Thiết kế mẫu

Mẫu được sử dụng cho nghiên cứu đề tài được lấy từ các Báo cáo tài chính hợp nhất của 58 Công ty Cổ phần ngành BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong vòng 5 năm từ 2009 – 2013, gồm 274 quan sát về khả năng thanh toán và tỷ suất sinh lời của các doanh nghiệp.

CHƢƠNG 4: THỰC TRẠNG VỀ KHẢ NĂNG THANH TOÁN VÀ KHẢ

NĂNG SINH LỜI CỦA CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN NGÀNH BẤT ĐỘNG SẢN NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Để có cái nhìn chi tiết hơn về các chỉ tiêu đo lường KNTT và KNSL của các công ty ngành BĐS niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tác giả sẽ đi sâu phân tích từng chỉ tiêu đo lường thông qua số liệu thu thập và tính toán được.

4.1. Thực trạng khả năng thanh toán

4.1.1. Khả năng thanh toán ngắn hạn

Thông qua số liệu tác giả thu thập được của 58 công ty ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam có thể thấy tình hình KNTT của các công ty như sau:

4.1.1.1. Khả năng thanh toán hiện hành

Bảng 4. 1 Thống kê tỷ số KNTT hiện hành giai đoạn 2011-2013

Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013

Số công ty Số công ty Số công ty Tỷ lệ (%) Tỷ lệ (%) Tỷ lệ (%)

Từ 0 đến <1 11 18,97 6 10,35 6 10,35

Từ 1 đến 2,4 31 53,45 34 58,62 34 58,62

Lớn hơn 2,4 16 27,58 18 31,08 18 31,08

Tổng 58 100 58 100 58 100

Nguồn: HNX & HOSE

Qua bảng thống 4.2, có thể nhận thấy rằng đa số các công ty đều có chỉ số KNTT hiện hành lớn hơn 1 và tập trung chủ yếu ở mức từ 1 đến 2,4. Nhìn chung thì tỷ lệ KNTT hiện hành của các công ty là tương đối cao và khá ổn định qua các năm. Năm 2011, tỷ lệ số công ty có KNTT lớn hơn 1 là 81,03%. Năm 2012, tỷ lệ này tăng lên là 89,70% , cao hơn so với năm 2011 là 8,67%. Năm 2011, tỷ lệ các công ty có chỉ số KNTT nhỏ hơn 1 là 18,97% và năm 2012 giảm xuống còn 10,35%. Năm 2013 có tỷ trọng các công ty thuộc các nhóm KNTT giống năm 2012. Qua đó ta thấy các doanh nghiệp ngành BĐS hầu hết đều có khả năng thanh toán đối với các khoản nợ trong ngắn hạn hay nói cách khác là tài sản ngắn hạn của doanh nghiệp có đủ khả năng trang

trải cho các khoản nợ ngắn hạn. Các doanh nghiệp BĐS có xu hướng dịch chuyển từ nhóm có KNTT hiện hành nhỏ hơn 1 sang nhóm có KNTT hiện hành trong khoảng từ 1 đến 2,4 và lớn hơn 2,4. Cụ thể năm 2011 số lượng các công ty có KNTT hiện hành nhỏ hơn 1 là 11, năm 2012 và 2013 chỉ còn 6 công ty trong khi số lượng các công ty có KNTT hiện hành trong khoảng 1 đến 2,4 và trên 2,4 của năm 2014 lần lượt là 34 và 18 cao hơn so với số lượng các công ty nhóm này năm 2011 là 31 và 16. Nguyên nhân là do trong giai đoạn này thị trường BĐS trầm lắng, các công trình thực hiện xong không bán được hoặc đang thi công dở dang bị gián đoạn do thiếu vốn khiến lượng hàng tồn kho tăng lên kéo theo TSNH tăng dẫn đến KNTT hiện hành cao. Công ty có chỉ KNTT hiện hành cao nhất là Công ty cổ phần Phát triển hạ tầng Vĩnh Phúc (IDV) với mức trung bình trong 3 năm là 6,96948. Bến cạnh đó, nhóm các công ty có tỷ lệ KNTT hiện hành nhỏ hơn 1 có mức KNSL thấp hơn nhóm công ty có KNTT hiện hành trong khoảng từ 1 đến 2,4 và lớn hơn 2,4. Cụ thể, nhóm có KNTT hiện hành nhỏ hơn 1 có ROA=1,75%, ROE=1,84%, ROI=0,18%; nhóm có KNTT hiện hành nằm trong khoảng từ 1 đến 2,4 có ROA=3,91%, ROE=4,96%, ROI=1,78%; nhóm có KNTT hiện hành lớn hơn 1 có ROA=1,88%, ROE=2,43%, ROI=0,89% (các số liệu tính trung bình trong 3 năm từ 2011 đến 2013). Dễ dàng nhận thấy các chỉ số về KNSL của nhóm có KNTT hiện hành nhỏ hơn 1 đều thấp hơn so với 2 nhóm còn lại.

Nói chung, khả năng thanh toán hiện hành của các doanh nghiệp ngành BĐS tương đối cao. Bên cạnh đó, vẫn có một số công ty có KNTT hiện hành thấp ví dụ như công ty có Công ty cổ phần Đầu tư Căn nhà mơ ước (DRH) hay Công ty cổ phần Đầu tư xây dựng và Phát triển đô thị Sông Đà (SDU) với tỷ số KNTT hiện hành trung bình 3 năm tương ứng là 0,6578 và 0,6157. Tỷ lệ KNTT hiện hành thấp chứng tỏ các công ty này sẽ gặp khó khăn trong việc đáp ứng các nghĩa vụ đến hạn và phải có những chiến lược hợp lý hơn để cải thiện tình trạng này. Ngược lại, một số công ty lại có chỉ số KNTT hiện hành quá cao ví dụ như có Công ty cổ phần Phát triển hạ tầng Vĩnh Phúc (IDV) hay Công ty cổ phần Phát triển Bất động sản Phát Đạt (PDR) với tỷ số KNTT hiện hành bình quân trong 3 năm lần lượt là 6,9695 và 6,3116. Nguyên nhân có thể là do các doanh nghiệp này quá chú trọng đầu tư vào tài sản ngắn hạn, vượt xa so với nhu cầu. Trong khi đó, phần đầu tư vượt quá lại không tạo ra thêm lợi nhuận khiến việc đầu tư trở nên kém hiệu quả. Mặt khác, có thể do tỷ trọng hàng tồn kho của các doanh nghiệp BĐS lớn khiến tỷ số này cao. Để tìm hiểu rõ hơn, tôi sẽ phân tích cụ thể tỷ số KNTT nhanh của các doanh nghiệp.

4.1.1.2. Khả năng thanh toán nhanh

Bảng 4. 2 Thống kê KNTT hiện hành giai đoạn 2011-2013

Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013

Số công ty Số công ty Số công ty Tỷ lệ (%) Tỷ lệ (%) Tỷ lệ (%)

Từ 0 đến <1 42 72,41 42 72,41 39 67,24

Từ 1 trở lên 16 27,59 16 27,59 19 32,76

Tổng 58 100 58 100 58 100

Nguồn: HNX & HOSE

Từ biểu đồ 4.1, ta có thể nhận thấy hầu hết các công ty ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam trong giai đoạn 2011-2013 có chỉ số KNTT nhỏ hơn 1. Cụ thể, năm 2011và 2012 tỷ lệ các công ty có KNTT nhanh nhỏ hơn 1 chiếm 72,41%, năm 2013 con số này giảm nhẹ còn 67,24%. Công ty có chỉ số KNTT nhanh thấp nhất là công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Du lịch Vinaconex (VCR) với chỉ số KNTT nhanh trung bình 3 năm là 0,133428. Tỷ lệ các công ty có KNTT nhanh lớn hơn 1 có xu hướng tăng nhưng không nhiều: năm 2011 và năm 2012 là 27,59%, năm 2013 tăng lên là 32,76%, tương ứng tăng 5,17%. Nguyên nhân của sự tăng giảm này là do thời gian cuối năm 2013, lượng hàng tồn kho của các doanh nghiệp đã bắt đầu có dấu hiệu giảm đi dẫn đến tỷ số KNTT nhanh của các doanh nghiệp tăng. Như đã trình bày ở các chương trước. Chỉ số KNTT nhanh được tính bằng cách lấy tài sản ngắn hạn trừ đi dự trữ kho sau đó chia cho nợ ngắn hạn. KNTT nhanh cho biết khả năng thanh toán đối với các khoản nợ ngắn hạn không kể kho. Chỉ số KNTT hiện hành cao trong khi chỉ số KNTT nhanh thấp cho thấy lượng hàng tồn kho của các doanh nghiệp tương đối nhiều. Qua đó, ta thấy hàng tồn chiếm một tỷ trọng rất lớn trong cơ cấu của tài sản ngắn hạn. Với hiện trạng này nhiều doanh nghiệp sẽ còn phải vật lộn với đống hàng tồn kho cùng với gánh nặng nợ vay rất lớn.

Nhìn chung, KNTT nhanh của các doanh nghiệp ngành BĐS trong giai đoạn 2011-2013 chưa tốt hay nói cách khác hầu hết các doanh nghiệp chưa đủ khả năng hoàn trả các khoản nợ ngắn hạn. Các doanh nghiệp ngành BĐS có trọng hàng tồn kho lớn trong cơ cấu tài sản ngắn hạn cũng là điều hợp lý. Doanh nghiệp trong ngành này thường có hàng tồn kho cao hơn so với các ngành khác vì vòng quay BĐS vốn khá chậm. Một dự án BĐS có thể phải làm 5 đến 10 năm, thậm chí có thể lâu hơn. Trong

quá trình này, sản phẩm sẽ bị thể hiện là hàng tồn kho, sau đó sẽ được giảm dần cùng doanh thu thực hiện. Hơn nữa, do tính đặc thù của mặt hàng này trong nhiều trường hợp căn hộ hoặc đất nền sau khi bán nhưng vẫn không thể hạch toán vào doanh thu. Do vậy, hàng tồn kho vẫn hiện diện trên báo cáo tài chính. Tuy nhiên, khi nhìn vào số liệu trên báo cáo tài chính của nhiều doanh nghiệp chúng ta cũng không khỏi giật mình bởi con số hàng tồn kho cứ tăng lên hàng ngày và chiếm một phần rất lớn trong tài sản. Do trên thực tế nhiều doanh nghiệp do đầu tư dàn trải và rất nhiều dự án không khả thi, dẫn đến khi bán hàng gặp rất nhiều khó khăn và hàng nghìn tỷ đồng đang bị chôn vùi vào đống hàng tồn kho không biết đến bao giờ có thể bán được có thể mang đến nhiều rủi ro, ảnh hưởng đến KNTT của doanh nghiệp.

Doanh nghiệp bất động sản có hàng tồn kho lớn nhất năm 2013 là VIN Group (VIC) với 18992 tỷ đồng, trong đó 99% là bất động sản đang xây dựng để bán. Con số hàng tồn kho này lớn hơn khá nhiều so với vốn chủ sở hữu. Tuy nhiên, con số này cũng không phải quá lớn so với tổng tài sản 75772 tỷ đồng của tập đoàn này. Doanh nghiệp bất động sản có hàng tồn kho lớn thứ nhì trên sàn chứng khoán là công ty Cổ phần Phát triển đô thị Kinh Bắc (KBC) với 7473 tỷ đồng. Số lượng lượng hàng tồn kho này bằng 60% tổng tài sản và gấp đôi so với vốn chủ sở hữu. Một doanh nghiệp khác cũng có số hàng tồn kho rất lớn là Bất động sản Phát Đạt (PDR). Tính đến cuối năm 2013, hàng tồn kho của PDR đã cao gấp 3,61 lần vốn chủ sở hữu và bằng 90% tổng tài sản. Ngoài các doanh nghiệp trên thì cũng có một loạt doanh nghiệp khác đang chìm ngập trong đống hàng tồn kho như Đầu Tư xây Dựng Bình Chánh (BCI), Sudico (SJS), Sacomreal (SCR), Quốc Cường Gia Lai, Đầu tư Công nghiệp Tân Tạo (ITA)…

Những doanh nghiệp bất bất động sản lớn đều có những dự án đầu tư “siêu khủng”. Chẳng hạn VIC đang thực hiện rất nhiều dự án bất động sản ở phân khúc “siêu sang” với vốn đầu tư hàng chục nghìn tỷ đồng mỗi dự án. Năm 2013, VIC là một trong những doanh nghiệp có kết quả kinh doanh rất tốt với lợi nhuận đạt 7149 tỷ đồng, bằng 82% tổng lợi nhuận của các doanh nghiệp bất động sản niêm yết trên sàn. VIC là một trong những điểm sáng hiếm hoi “cứu vớt” hình ảnh của ngành bất động sản trong năm 2013. KBC cũng đang sa lầy vào rất nhiều dự án khu công nghiệp với vốn đầu tư rất lớn. Hiện tại, nợ vay của KBC lên tới hơn 7000 tỷ đồng. Với mức lãi suất 12-13% như hiện nay thì mỗi năm KBC phải trả gần 1000 tỷ đồng tiền lãi, gần bằng doanh thu năm 2013 của doanh nghiệp này. PDR sau khi thành công với EveRich 1 đã sa lầy vào EverRich 2, 3. Hàng nghìn tỷ đồng của PDR và của ngân hàng “bảo trợ” đang nằm trong những dự án khủng của doanh nghiệp này. Với nợ vay ngắn hạn và dài hạn lên tới 3243 tỷ đồng thì riêng lãi suất của khoản vay này mỗi năm lên tới hơn 400 tỷ đồng, gấp 10 lần doanh thu năm 2013 của doanh nghiệp này.

Ngoài 3 doanh nghiệp kể trên thì những doanh nghiệp lớn trong thị trường bất động sản như SJS, SCR, BCI, QCG… cũng đang thực hiện những dự án rất lớn. Phần lớn nguồn vốn để thực hiện các dự án của doanh nghiệp này đều là nợ vay. Với việc sử dụng đòn bẩy tài chính lớn này trong khi đó dự án đầu tư kéo dài dẫn đến giá thành của bất động sản ngày càng tăng do lãi suất đang được tính vào giá thành.

Như vậy, nếu tính trạng này kéo dài thì có thể làm cho giá thành bất động sản tăng 10-20% mỗi năm. Giá bất động sản hiện nay vốn dĩ đang ở mức rất cao so với mặt bằng thu nhập. Chuyên gia tài chính chỉ ra rằng, dù tồn kho là nguyên liệu hay thành phẩm đều được xét vào vốn đọng. Nguy hiểm nhất là dòng vốn này đang phải trả lãi, bị xét vào nợ xấu hoặc đang là nợ gia hạn. Tồn kho tăng có thể do 2 nguyên nhân. Một là bán không được hàng. Hai là bị buộc phải tiếp tục rót vốn hoàn thiện dự án để bàn giao. Mấu chốt của vấn đề nằm ở chỗ các doanh nghiệp vẫn nuôi hy vọng chờ thị trường phục hồi và không chấp nhận giảm giá thêm. Do đó nếu giá vốn ngày càng tăng có thể giết chết doanh nghiệp một cách dần dần. Đây cũng là lý do khiến nợ xấu tăng mạnh và làm suy yếu sự phục hồi của nền kinh tế.

Hình 4. 1 Doanh nghiệp có hàng tồn kho lớn nhất trên sàn chứng khoán

Nguồn: CafeLand

4.1.1.3. Khả năng thanh toán bằng tiền

Tiền và các khoản tương đương tiền là tài sản thanh khoản cao nhất. Tỷ lệ KNTT bằng tiền là thước đo KNTT khắt khe hơn so với tỷ lệ KNTT hiện hành và KNTT nhanh. Tỷ lệ tiền mặt và TS tương đương tiền so với nợ ngắn hạn hay tỷ lệ KNTT

bằng tiền, được coi là chỉ số hiệu quả nhất để kiểm tra khả năng thanh toán của bất kỳ doanh nghiệp nào. Thống kê mô tả được thể hiện trong bảng dưới đây:

Bảng 4. 3 Thống kê KNTT bằng tiền giai đoạn 2011 - 2013

Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013

ACIDR

Số công ty Tỷ lệ (%) Số công ty Tỷ lệ (%) Số công ty Tỷ lệ (%)

Từ 0 đến < 0,22 49 84,49 47 81,03 46 79,31

Từ 0,22 đến <1 8 13,79 9 15,52 9 15,52

Lớn hơn 1 1 1,72 2 3,45 3 5,17

Tổng 58 100 58 100 58 100

Nguồn: HNX & HOSE

Biểu đồ 4. 1 Chỉ số KNTT bằng tiền của các công ty ngành BĐS niêm yết

trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2011-2013

081%

084%

079%

80%

70%

60%

50%

Năm 2011

Năm 2012

40%

Năm 2013

30%

016%

014%

20%

005%

10%

003%

002%

Từ 0 đến <0,22

Từ 0,22 đến 1

Lớn hơn 1

Nhìn vào biểu đồ 4.1.- thống kê KNTT bằng tiền của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam từ năm 2011 đến 2013, ta có thể nhận thấy hầu như các doanh nghiệp đều có chỉ số KNTT bằng tiền thấp. So với mức trung bình của các doanh nghiệp trong 5 năm thì tỷ lệ công ty có chỉ số KNTT bằng tiền cao hơn mức trung bình của ngành năm 2011 là 15,51%, năm 2012 là 18,97%, năm 2013 là 20,69%. Tỷ lệ KNTT bằng tiền thấp cho thấy các doanh nghiệp trong ngành BĐS thường không có lượng dự trữ tiền mặt lớn trong cơ cấu tài sản ngắn hạn, tỷ trọng trung bình là 0,22. Dự trữ tiền mặt ít sẽ ảnh hưởng đến nhiều mặt của doanh nghiệp như khiến chi

phí cơ hội thấp, chi phí giao dịch tăng, ảnh hưởng đến KNTT ngay làm rủi ro tín dụng tăng và uy tín tài chính của doanh nghiệp giảm. Bên cạnh đó, cũng có một vài công ty có KNTT bằng tiền tương đối cao (lớn hơn 1) ví dụ như công ty có mã chứng khoán SZL và TIX với mức KNTT bằng tiền trung bình trong 3 năm lần lượt là 1,51848 và 1,99054. Các doanh nghiệp này có khả năng thanh toán các khoản nợ ngắn hạn bằng lượng dự trữ tiền mặt của mình.

Nhìn chung, có thể thấy một điều là KNTT bằng tiền của các doanh nghiệp rất thấp. Nguyên nhân do các doanh nghiệp BĐS có lượng dự trữ tiền mặt và các khoản tương đương tiền thấp vì phải tập trung một lượng vốn lớn vào khoản mục hàng tồn kho và các tài sản ngắn hạn khác, đặc biệt là hàng tồn kho. Như đã nói ở trên, khi lượng dự trữ tiền mặt ở mức quá thấp sẽ làm giảm KNTT trong ngắn hạn, tăng rủi ro về tài chính đồng thời làm giảm lòng tin của các nhà đầu tư. Do đó, doanh nghiệp phải giữ một lượng tiền mặt sẵn có ở một mức độ hợp lý để vừa tăng hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh vừa đảm bảo được KNTT của mình.

4.1.1.4. Thời gian quay vòng của tiền

Bảng 4. 4 Thống kê thời gian quay vòng tiền giai đoạn 2011-2013

CCC (ngày) Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013

Số công ty Tỷ lệ Số công ty Tỷ lệ Số công ty Tỷ lệ

(%) (%) (%)

Nhỏ hơn 0 3 5,17 1 1,75 2 3,51

Từ 0 đến 3293 46 79,31 45 78,95 43 75,44

Trên 3293 9 15,52 11 19,30 12 21,05

Tổng 58 100 57 100 57 100

Nguồn: HNX & HOSE

Bảng 4. 5 Thống kê thời gian thu tiền, thời gian lƣu kho, thời gian trả tiền

trung bình giai đoạn 2011-2013

Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013

183,67 491,32 610,97 ACP (ngày)

1873,65 3661,06 5917,89 ICP(ngày)

192,19 253 388,60 APP(ngày)

Nguồn: HNX & HOSE

6000

5917,89

5000

3661,06

4000

ACP

3000

ICP

APP

1873,65

2000

610,97

1000

491,32

183,67

388,6

192,19

253

Năm 2011

Năm 2012

Năm 2013

Biểu đồ 4. 2 Chỉ số ACP, ICP, APP giai đoạn 2011 - 2013

Nhìn vào bảng 4.5., có thể thấy rằng ACP, ICP, APP của các doanh nghiệp BĐS đều tăng qua các năm. ACP năm 2011 là 183,67 ngày, năm 2012 tăng lên là 491,32 ngày và năm 2013 tiếp tục tăng tới 610,97 ngày. ICP năm 2011 là 1873,65 ngày, đến năm 2013 tăng lên tới 5917,89 ngày, tăng gấp gần 3,16 lần so với năm 2011. Con số ngày chứng tỏ thời gian thu tiền và thời gian lưu kho trung bình của các công ty ngành BĐS ngày càng dài. Nguyên nhân là do giai đoạn này, thị trường BĐS bị trì trệ, sản phẩm không bán được, các công trình thi công dở dang do thiếu vốn dẫn đến hàng tồn kho ngày càng tăng kéo theo lãi vay tăng và hậu quả là giá vốn tăng. Trong khi đó APP cũng tăng nhưng chỉ tăng với mức rất nhỏ. Năm 2013, APP là 388,6 ngày, tương ứng tăng 2,02 lần so với năm 2011. Hơn nữa, có thể thấy thời gian trả tiền trung bình ngắn hơn rất nhiều so với thời gian lưu kho trung bình do đó dẫn đến thời gian quay vòng tiền của doanh nghiệp ngày càng tăng.

Từ bảng 4.4.-thống kê thời gian quay vòng tiền giai đoạn 2012-2013, có thể thấy các doanh nghiệp BĐS có thời gian quay vòng tiền hầu hết đều lớn hơn 0 và tập trung trong khoảng từ 0 đến 3293 ngày. Các doanh nghiệp nhóm này trung bình chiếm tỷ lệ 77,90%. Ở mức trên 3293 ngày, có trung bình khoảng 18,62% số doanh nghiệp thuộc nhóm này và có xu hướng tăng qua các năm. Năm 2011, tỷ lệ các doanh nghiệp thuộc nhóm này năm 2011 là 15,52%, 2012 là 19,30% và năm 2013 là 21,05%. Từ đó, có thể thấy rằng các doanh nghiệp ngành BĐS có thời gian quay vòng tiền ngày càng tăng. Nguyên nhân là do thời gian lưu kho bình quân và thời gian thu tiền bình quân của doanh nghiệp tăng. Như đã nói ở trên, giai đoạn 2011-2013 là thời kỳ mà tồn kho BĐS ngày càng tăng, các dự án đang thi công của các doanh nghiệp bị bỏ dở vì thiếu vốn. Bên cạnh đó, giá cả BĐS ở

mức cao hơn thu nhập của người dân do đó càng tăng thêm tình trạng ứ đọng của thị trường này và dẫn đến thời gian thu hồi vốn đầu tư lâu. Ví dụ một số công ty có thời gian quay vòng tiền dài như Công ty cổ phần Đầu tư - Công nghiệp Tân Tạo (ITA) hay Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Du lịch Vinaconex (VCR) với CCC trung bình 3 năm tương ứng là 30444 ngày và 10180 ngày. Bên cạnh đó, có một số ít các công ty có CCC nhỏ hơn 0, các công ty này không cần sử dụng vốn lưu động mà còn có thể tạo ra doanh thu tài chính nhờ “chiếm dụng” được vốn lưu động của nhà cung ứng hay nói cách khác thời gian mà doanh nghiệp trả tiền cho nhà cung ứng còn lớn hơn thời gian mà doanh nghiệp thu được tiền từ khách hàng. Thời gian quay vòng tiền ngắn sẽ làm tăng KNTT cho doanh nghiệp. Số lượng công ty có CCC âm năm 2011 là 3 công ty, năm 2012 là 1 công ty và năm 2013 có 3 công ty. Có thể kể ra một số công ty như Công ty cổ phần Đầu tư xây dựng và Phát triển đô thị Sông Đà (SDU) (CCC2013=-17982 ngày) hay Công ty Công ty cổ phần Đầu tư tài chính Quốc tế và Phát triển doanh nghiệp (IDJ) (CCC2012=-62,89 ngày).

4.1.2. Khả năng thanh toán dài hạn

Có nhiều chỉ số dùng để đo lường KNTT trong dài hạn, tuy nhiên trong bài nghiên cứu này, tác giả chỉ sử dụng tỷ số nợ trên tổng tài sản và tỷ số tài sản dài hạn trên nợ dài hạn (X) để đo lường KNTT dài hạn. Thông qua số liệu thu thập và tính toán, tác giả tóm tắt được tình hình KNTT trong dài hạn của các công ty ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam như sau:

4.1.2.1. Tỷ số nợ trên Tổng tài sản

Bảng 4. 6 Thống kê tỷ số nợ trên tổng tài sản giai đoạn 2011-2013

trên Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013

Tỷ số nợ Tổng tài sản Số công ty Tỷ lệ lệ lệ

Số công ty Tỷ (%) Số công ty Tỷ (%) (%)

Từ 0 đến <50% 20 34,48 25 43,10 23 39,65

Từ 50% đến 70% 28 48,28 21 36,21 26 44,83

Trên 70% 10 17,24 12 20,69 9 15,52

Tổng 58 100 58 100 58 100

Nguồn: HNX & HOSE

Dựa vào bảng 4.6.thống kê tỷ số nợ trên tổng tài sản của các công ty cổ phần ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt nam, ta có thể thấy tỷ số này dao động chủ

yếu trong mức từ 50% đến 70% với tỷ trọng trung bình các doanh nghiệp nhóm này trong 3 năm là 43,1%. Nhóm doanh nghiệp có tỷ số nợ trên tổng tài sản thấp hơn 50% cũng chiếm tỷ lệ khá cao với mức trung bình 3 năm là 39,08%. Còn lại là các doanh ngiệp có tỷ số nợ trên tổng tài sản cao hơn 70%. Tỷ lệ các doanh nghiệp nhóm này biến động liên tục qua các năm, cụ thể năm 2011 chiếm tỷ lệ là 17,24%, năm 2012 tỷ lệ này tăng lên là 20,69% và sang năm 2013 tỷ lệ này giảm xuống còn 15,52%. Nguyên nhân do năm 2011, nền kinh tế gặp nhiều khó khăn, tỷ lệ lạm phát cao khiến cho hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp trì trệ nên chính phủ buộc phải thực hiện chính sách kiểm soát lạm phát, ổn định kinh tế vĩ mô bằng việc giới hạn dư nợ cho vay đối với các lĩnh vực phi sản xuất ở mức 16%. Biện pháp này đã xua tan đi kỳ vọng của các doanh nghiệp BĐS. Năm 2012 là một năm còn khó khăn hơn, các doanh nghiệp BĐS cạnh tranh khốc liệt hơn, hàng loạt các công ty trong ngành rơi vào tình trạng phá sản hoặc bị rao bán. Theo thống kê của Phòng Thương Mại và Công nghiệp Việt Nam (VCCI), trong những năm trước trung bình có khoảng 5000 đến 7000 doanh nghiệp phá sản, thấp hơn 8 lần so với con số năm 2012. Chính vì tình trạng kinh tế khó khăn như vậy khiến cho các doanh nghiệp thêm nợ nần chồng chất, đó là lý do tỷ lệ các doanh nghiệp BĐS có mức tỷ trọng nợ trên tổng tài sản trên 70% năm 2012 tăng lên là 20,69%, tăng 3,45% so với năm 2011. Điều đáng mừng là năm 2013, nhờ những hỗ trợ và chính sách đúng đắn của Chính phủ mà những tồn đọng của thị trường bước đầu được giải quyết và tỷ lệ nhóm các doanh nghiệp trên giảm xuống còn 15,52%.

Nhìn chung, với mức tỷ số nợ trên tổng tài sản ở mức 50% đến 70% chứng tỏ các doanh nghiệp ngành bất động sản sử dụng nguồn vốn đi vay bên ngoài khá lớn. Nếu hệ số này thấp cho thấy khả năng tự chủ tài chính cao vì ít sử dụng nợ để đầu tư cho tài sản nhưng cũng vì thế mà chưa tận dụng được lợi thế của đòn bẩy tài chính cũng như cơ hội tiết kiệm thuế. Có thể kể ra một vài công ty có tỷ số nợ trên tổng tài sản thấp như Tổng công ty Đầu tư Phát triển Nhà và Đô thị Nam Hà Nội (NHA) hay Công ty cổ phần Tập đoàn Đầu tư Thăng Long (TIG) với tỷ lệ nợ trên tổng tài sản trung bình 3 năm tương ứng là 22,87% và 24,81%. Bên cạnh đó, có những công ty lại có tỷ số này quá cao, các doanh nghiệp này quá phụ thuộc vào nợ vay khiến cho khả năng tự chủ tài chính cũng như khả năng vay thêm để đầu tư thấp. Điển hình như Công ty cổ phần Phát triển hạ tầng Vĩnh Phúc (IDV) hay Công ty cổ phần Xây dựng số 5 (SC5) với mức tỷ lệ nợ trên tổng tài sản bình quân giai đoạn 2011-2013 lần lượt là 83,57% và 84,99%.

4.1.2.2. Tỷ số tài sản dài hạn trên nợ dài hạn

Bảng 4. 7 Thống kê tỷ số tài sản dài hạn trên nợ dài hạn giai đoạn 2011-2013

Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013

Số công ty Tỷ lệ (%) Số công ty Tỷ lệ (%) Số công ty Tỷ lệ (%)

Từ 0 đến <1 13 23,64 17 30,36 15 26,79

Từ 1 đến 178,88 40 72,72 37 66,07 40 71,43

Trên 178,88 2 3,64 2 3,57 1 1,78

Tổng 55 100 56 100 56 100

Nguồn: HNX & HOSE

Từ bảng 4.4.5 trên, ta có thể tỷ số tài sản dài hạn trên nợ dài hạn của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam giai đoạn 2011-2013 là rất cao. Tỷ lệ số công ty có KNTT trong dài hạn lớn hơn 1 rất lớn. Cụ thể, từ năm 2011 đến năm 2013 tỷ lệ số công ty có tỷ số tài sản dài hạn trên nợ dài hạn lớn hơn 1 lần lượt là 76,36%, 69,64% và 73,21%. Ngoài ra, còn có một số công ty có KNTT trong dài hạn lơn hơn mức KNTT dài hạn trung bình của ngành là 178,88 - một con số rất lớn. Năm 2011, tỷ lệ các công ty này là 3,64%, năm 2012 là 3,57% và năm 2013 tỷ lệ này là 1,78%. Ví dụ điển hình như công ty Công ty cổ phần Đầu tư Căn nhà mơ ước (DRH) có tỷ số tài sản dài hạn trên nợ dài hạn trung bình trong 3 năm là 1979,33345 lần, gấp gần 11 lần tỷ số trung bình ngành. Bên cạnh đó, vẫn có một vài công ty có tỷ số tài sản dài hạn trên nợ dài hạn rất thấp ví dụ như công ty Công ty cổ phần Nhà Việt Nam (NVN) với tỷ lệ trung bình trong 3 năm là 0,04401 hay công ty Công ty cổ phần Đầu tư bất động sản Việt Nam (VNI) với mức tỷ lệ trung bình trong 3 năm là 0,06082. Các công ty này đang gặp khó khăn trong việc thanh toán các khoản nợ dài hạn hay nói cách khác tài sản dài hạn của những công ty này không đủ trang trải cho các khoản nợ dài hạn.

Nhìn chung, KNTT trong dài hạn của các doanh nghiệp trong giai đoạn này rất tốt. Mặc dù vây, tỷ lệ tài sản dài hạn trên nợ dài hạn quá cao là do công ty đầu tư quá nhiều vào tài sản dài hạn hoặc do công ty sử dụng các khoản vay ngắn hạn là chủ yếu. Đặc biệt, đối với các doanh nghiệp BĐS thì các khách hàng khi mua sản phẩm thường có một khoản ứng trước cho người bán nên khoản mục người mua trả tiền trước (nằm trong phần nợ ngắn hạn) thường lớn hơn các ngành khác.Trên báo cáo tài chính của các doanh nghiệp BĐS giá trị nợ dài hạn thường nhỏ hơn nhiều so với nợ ngắn hạn. Điều này sẽ khiến cho áp lực trả nợ ngắn hạn tăng, rủi ro trong KNTT ngắn hạn lớn.

Doanh nghiệp nên điều chỉnh lại cơ cấu vốn cho phù hợp để đảm bảo cân đối trong việc thanh toán các khoản nợ ngắn hạn cũng như trong dài hạn. Có như vậy, công ty mới có thể ổn định và phát triển trong tình trạng kinh tế khó khăn như hiện nay.

Qua những phân tích cụ thể các chỉ tiêu KNTT của doanh nghiệp BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam, ta có thể thấy rằng trong giai đoạn năm 2011-2013, tình hình thanh khoản của các doanh nghiệp vẫn chưa thực sự tốt. Tuy KNTT hiện hành và KNTT trong dài hạn của các doanh nghiệp ở mức rất cao cho thấy các doanh nghiệp có khả năng thực hiện nghĩa vụ trả nợ trong ngắn hạn cũng như trong dài hạn nhưng chỉ số này quá cao cũng cho thấy sự không hợp lý trong phân bổ vốn của mình. Bên cạnh đó, KNTT nhanh và KNTT bằng tiền của các doanh nghiệp ở mức tương đối thấp cho thấy lượng hàng tồn kho rất lớn và lượng dự trữ tiền và các khoản tương đương tiền thấp. Điều này chứng tỏ một điều mặc dù KNTT hiện hành là cao nhưng chủ yếu là do ảnh hưởng của tồn kho BĐS trong giai đoạn này quá lớn kéo theo nợ xấu tăng mạnh. Điều này khiến doanh nghiệp phải đối mặt với rủi ro thanh khoản cao. Giai đoạn 2011-2013 là thời kỳ mà lạm phát tăng cao cùng với việc leo dốc của tỷ giá USD/VND, thị trường BĐS đình trệ, nhiều doanh nghiệp bị phá sản trong bối cảnh giao dịch ảm đạm, hàng tồn kho cao và nợ xấu chưa được giải quyết. Phải đến cuối năm 2013, nhờ những nỗ lực của Chính phủ trong việc ban hành các chính sách cùng các gói hỗ trợ thì những tồn đọng của thị trường mới bắt đầu được cải thiện.

4.2. Thực trạng khả năng sinh lợi

4.2.1. Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA)

Qua thống kê và tính toán, ta có bảng thống kê ROA từ năm 2011 đến 2013 như

Bảng 4. 8 Thống kê ROA giai đoạn 2011-2013

Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013

ROA Số công ty Số công ty Tỷ lệ (%) Tỷ lệ (%) Số công ty Tỷ lệ (%)

< 0% 5 8,63 11 18,97 11 18,97

Từ 0 đến <5% 30 51,72 34 58,62 33 56,90

Từ 5% đến <10% 18 31,03 11 18,97 12 20,69

Từ 10% trở lên 5 8,62 2 3,44 2 3,44

Tổng 58 100 58 100 58 100

Nguồn: HNX & HOSE

8.63%

51.72%

31.03%

8.62%

Năm 2011

<0%

0 đến <5%

18.97%

58.62%

18.97%

3.44%

Năm 2012

5% đến <10%

10% trở lên

18.97%

56.9%

20.69%

3.44%

Năm 2013

20%

40%

60%

80%

100%

Biểu đồ 4. 3 Thống kê ROA từ năm 2011 đến 2013

Qua biểu đồ 4.2- thống kê ROA từ năm 2011 đến năm 2013 ta có thể thấy tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của các công ty ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam chủ yếu là trong khoảng từ 0% đến <5%. Tỷ lệ số công ty thuộc nhóm này luôn rất cao và dao động ở mức trên 50%. Đây là mức tỷ lệ không cao nhưng cũng tương đối tốt trong tình hình khó khăn như hiện nay. Có thể kể ra một vài công ty trong nhóm này trong năm 2013 như công ty có mã chứng khoán như ASM (ROA=4,642%), BCI (ROA=3,705%), D2D (ROA=4,123%),..Ở nhóm có mức tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản cao hơn, từ 5% đến 10% cũng có khá nhiều công ty đạt được. Có trung bình khoảng 23,7% các doanh nghiệp trong ngành đạt được mức này. Một vài doanh nghiệp có ROA tương đối cao, lớn hơn 10%, tuy nhiên con số này khá nhỏ và có xu hướng giảm. Tỷ lệ các doanh nghiệp thuộc nhóm này trong năm 2011 là 8,62%, năm 2012 và năm 2013 chỉ còn 3,44 %. Các doanh nghiệp trong nhóm này có mức thu nhập sau thuế tương đối cao ví dụ như công ty có mã chứng khoán REE với mức ROA trung bình trong 3 năm là 12,151% (EAT2013=975.754.197.638) hay TIX với mức ROA trung bình trong 3 năm là 10,273% (EAT2013=65.031.921.333).

Nhìn chung, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản có xu hướng giảm. Năm 2011, tỷ lệ các công ty có ROA nhỏ hơn 0 là 8,63%. Sang năm 2012 và 2012 tỷ lệ này tăng lên là 18,97%. Có thể kể ra một vài công ty năm trong nhóm này ví dụ như trong năm 2013 công ty có mã chứng khoán ITC có mức ROA= -11,29% hay LCG có mức ROA= - 12,84%. Năm 2011, ROA cao nhất đạt mức 20,94% (D11), năm 2012 là 10,913%

(TIX) và năm 2013 tỷ lệ này là 14,852% (REE). Nguyên nhân là do năm 2012 , ngành BĐS lâm vào tình trạng khủng hoảng vì giá nhà đất nhiều nơi giảm mạnh, thị trường đóng băng trên diện rộng, hàng loạt các công ty BĐS bị phá sản,…điều này ảnh hưởng rất lớn tới hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp trong ngành. Có thể nói, các công ty có khả năng sinh lợi trên tổng tài sản cao thường là những công ty hoạt động hiệu quả hay nói cách khác là biết sử dụng nguồn lực (tài sản) của công ty để tạo ra lợi nhuận. Tuy nhiên, điều đó chỉ đúng trong trường hợp công ty tăng vốn CSH, giảm nợ vay khiến chi phí lãi vay giảm thì lợi nhuận thu về mới cao. Ví dụ như công ty Công ty cổ phần Đầu tư và Phát triển Đa Quốc Gia (IDI) với ROA năm 2013 tăng 23,52%, vốn CSH tăng 39,209 tỷ và chi phí lãi vay giảm 14,917 tỷ so với năm 2012 hay Công ty cổ phần Tập đoàn Đầu tư Thăng Long (TIG) với ROA năm 2013 tăng 1,61%, vốn CSH tăng 9,144 tỷ và chi phí lãi vay giảm xuống 0,84 tỷ so với năm 2012. Mặt khác, nếu tỷ lệ này tăng sẽ là dấu hiệu công ty làm ăn kém hiệu quả khi quy mô hoạt động của công ty bị thu hẹp do hoạt động kinh doanh của công ty không tốt khiến lợi nhuận giảm nhưng giảm ít hơn mức độ giảm của tổng tài sản. Tuy nhiên, không có công ty nào trong ngành BĐS có ROA tăng mà rơi vào tình trạng này. Đối với những công ty có ROA giảm có thể do công ty kinh doanh thua lỗ hoặc không xem xét trước khi mở rộng đầu tư vào các lĩnh vực dẫn đến kinh doanh không hiệu quả khiến cho lợi nhuận giảm.

4.2.2. Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Bảng 4. 9 Thống kê ROE giai đoạn 2011-2013

Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013

ROE

Số công ty Tỷ lệ (%) Số công ty Tỷ lệ (%) Số công ty Tỷ lệ (%)

<0% 7 12,07 12 20,69 11 18,96

Từ 0 đến <5% 23 39,65 27 46,56 28 48,28

Từ 5% đến <10% 11 18,97 10 17,24 5 8,62

Từ 10% trở lên 17 29,31 9 15,51 14 24,14

Tổng 58 100 58 100 58 100

Nguồn: HNX & HOSE

Từ bảng 4.7-thống kê ROE giai đoạn 2011-2013, có thể thấy rằng các công ty ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam có ROE chủ yếu dao động ở mức từ 0% đến <5%. Tỷ lệ số công ty trong nhóm này trung bình 3 năm là 44,83%. Tỷ lệ này

tương đối thấp chứng tỏ các doanh nghiệp vẫn chưa sử dụng thực sự hiệu quả vốn CSH. Nhóm có mức sinh lợi cao hơn là từ 5% đến 10% cũng có một số công ty đạt được. Tuy nhiên tỷ lệ các công ty thuộc nhóm này có xu hướng giảm qua các năm. Cụ thể, năm 2011 tỷ lệ này là 18,97 %, năm 2012 là 17,24% và năm 2013 tỷ lệ này chỉ còn 8,62%. Tuy nhiên cũng có khá nhiều doanh nghiệp có ROE cao, đạt mức từ 10% trở lên. Tỷ lệ các công ty thuộc nhóm này trung bình trong giai đoạn này là xấp xỉ 23%. Có thể kể ra một vài công ty nhóm này như công ty có mã chứng khoán RCL hay REE với mức ROE trung bình trong 3 năm lần lượt là 14,433% và 15,874%.

Nhìn chung, tỷ suất sinh lời trên vốn CSH của các công ty có xu hướng giảm. Năm 2011, tỷ lệ các công ty có ROE nhỏ hơn 0 là 12,07%, năm 2012 tỷ lệ này tăng lên là 20,69%, đến năm 2013, tỷ lệ này giảm đi nhưng chỉ giảm rất nhỏ còn 18,96%. Các công ty này hoạt động kinh doanh kém hiệu quả do đó khiến lợi nhuận sau thuế âm, ví dụ như công ty có mã chứng khoán ITC trong năm 2013 có mức ROE=-20,203% (EAT2013= -297.599.086.193) hay NVN với mức ROE=-47,584% (EAT2013=- 43.617.587.106). Năm 2011, ROE cao nhất đạt mức 49,401%, năm 2012 tỷ lệ là 19,132% và năm 2013 tỷ lệ này là 40,462%. Như đã lý giải ở phần trước, năm 2012 là năm đặc biệt khó khăn với ngành BĐS nói riêng và với nền kinh tế Việt Nam nói chung do đó tỷ lệ này trong năm 2012 giảm mạnh so với năm trước. Nói chung, khi các doanh nghiệp có tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH tăng lên, lợi nhuận giữ lại càng lớn thì mức vốn tự có ngày càng tăng sẽ làm cho rủi ro tài chính của doanh nghiệp giảm. Ngược lại, với những doanh nghiệp có tỷ lệ này giảm, khả năng tích lũy hạn chế, tỷ trọng vốn CSH/ nguồn vốn giảm, sử dụng nguồn vốn đi vay từ bên ngoài nhiều hơn sẽ khiến cho rủi ro tài chính của doanh nghiệp tăng lên.

4.2.3. Tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư (ROI)

Bảng 4. 10 Thống kê ROI giai đoạn 2011-2013

Năm 2011 Năm 2012 Năm 2013

ROI

Số công ty Tỷ lệ (%) Số công ty Tỷ lệ (%) Số công ty Tỷ lệ (%)

7 12,07 12 20,69 11 18,97 <0%

38 65,52 41 85,42 37 63,79 Từ 0% đến <5%

11 18,97 5 8,62 9 15,52 Từ 5% đến <10%

2 3,34 0 0 1 1,72 Từ 10% trở lên

58 100 58 100 58 100 Tổng

Nguồn: HNX & HOSE

Từ bảng 4.8-thống kê ROI giai đoạn 2011-2013, ta có thể thấy các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam có chỉ số ROI dao động chủ yếu trong khoảng từ 0 đến <5%. Tỷ lệ các doanh nghiệp thuộc nhóm này trong 3 năm luôn giữ tỷ trọng rất lớn, trung bình khoảng 71,58%. Tỷ lệ này tương đối thấp chứng tỏ các doanh nghiệp đầu tư chưa thực sự hiệu quả.Ở mức ROI cao hơn, từ 5% đến <10%, cũng có một số công ty đạt được. Tỷ lệ các công ty thuộc nhóm này năm 2011 là 18,97%, năm 2012 giảm xuống còn 8,62% và năm 2013 tỷ lệ này tăng lên là 15,52%. Một lần nữa, ta thấy rằng các doanh nghiệp BĐS trong năm 2012 gặp rất nhiều khó khăn. Có thể lấy một vài ví dụ về các công ty trong 3 năm đều có mức ROI trong khoảng này như công ty có mã chứng khoán RCL với mức ROI trung bình 3 năm là 8,288% hay TIX với mức ROI trung bình 3 năm là 8,304%.

Nhìn chung, tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư của các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam biến động theo từng năm. Tỷ lệ các công ty có chỉ số ROI nhỏ hơn 0 năm 2011 là 18,97%, năm 2012 tỷ lệ này tăng lên là 20,69% và năm 2013 tỷ lệ giảm xuống còn 12,07%. Có thể kể ra một vài ví dụ về các công ty thuộc nhóm này như công ty có mã chứng khoán PFL hay PVL có mức ROI năm 2013 tương ứng là - 15,09% và -21,23%. Nguyên nhân là do các doanh nghiệp trong năm 2012 làm ăn kém hiệu quả do chịu ảnh hưởng nặng nề từ cuộc khủng hoảng tài chính thế giới. Bên cạnh đó, do các công ty này đầu tư dàn trải, đầu tư vào những dự án không có tính khả thi. Tuy nhiên, sang năm 2013, tỷ lệ các doanh nghiệp có ROI âm đã giảm đáng kể, cụ thể giảm 8,62% so với năm 2012, cho thấy dấu hiệu hồi phục của ngành BĐS cũng như hiệu quả của những biện pháp cải thiện mà chính phủ đưa ra. Ngoài ra, có một vài công ty có tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư trên 10% nhưng tỷ lệ các công ty nhóm này rất nhỏ, năm 2012 tỷ lệ công ty nhóm này là 0%. Các công ty thuộc nhóm này là công ty có mã chứng khoán REE (năm 2013), D11và HDG (năm 2011). Tỷ lệ hoàn vốn đầu tư là thước đo tốt nhất đánh giá hiệu quả hoạt động của công ty, cho phép xác định thành công và sức mạnh tài chính của công ty, thu hút tài trợ, tái chi trả chủ nợ và mang lại lợi nhuận cho cổ đông của công ty,…Do đó các doanh nghiệp cần có các biện pháp để nâng cao hiệu quả sử dụng vốn đầu tư để chỉ số ROI tăng lên. Mà để đạt được điều đó, trước hết các doanh nghiệp BĐS cần cân nhắc các yếu tố trước khi đầu tư vào một dự án.

Qua những phân tích, đánh giá các chỉ tiêu KNSL của các công ty cổ phần ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam từ năm 2011 đến 2013, ta có thể thấy tình hình KNSL của các doanh nghiệp ở mức không cao nhưng cũng không quá thấp trong giai đoạn nền kinh tế trì trệ như hiện nay. Các chỉ số KNSL đều dao động chủ yếu trong khoảng từ 0% đến 5%. Đáng chú ý là trong năm 2012, các chỉ số KNSL của các

công ty ngành BĐS giảm mạnh do thị trường đóng băng trên diện rộng và nhiều doanh nghiệp trong ngành bị phá sản và giải thể. Tuy nhiên, sang năm 2013 các chỉ số KNTT tăng lên đáng kể cho thấy dấu hiệu của sự phục hồi đối với ngành BĐS nói riêng và nền kinh tế Việt Nam nói chung, hứa hẹn sẽ có nhiều thành công hơn nữa trong năm 2014.

CHƢƠNG 5: NỘI DUNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

5.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Bảng 5. 1 Kết quả thống kê mô tả

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

CR 40.44 2.3662 2.76912 .33 274

QR 8.82 1.0632 1.09056 .02 274

ACIDR 3.13 .2158 .40500 .00 274

LR 274 .01 14960.54 178.8772 1269.97878

CCC 274 -17982.35 157256.43 3293.7189 13129.20927

ROA -.18 274 2.17 .0720 .17817

ROE -.56 274 .95 .1041 .16400

ROI -.21 274 .45 .0415 .06628

SIZE1 274 10.87 13.88 12.1314 .53288

274 Valid N (listwise)

Nguồn: tính toán từ SPSS Từ kết quả của bảng phân tích thống kê mô tả 5.1., có thể thấy chỉ số KNTT hiện hành trung bình của các doanh nghiệp là 2,36662. Chỉ số KNTT hiện hành của các doanh nghiệp trung bình cao cho thấy khả năng sử dụng tài sản ngắn hạn đáp ứng các nghĩa vụ nợ ngắn hạn của các doanh nghiệp tốt. Tỷ số KNTT hiện hành cao nhất lên tới 40,44 (KDH năm 2009), đây là một con số quá lớn cho thấy có những doanh nghiệp đã đầu tư quá nhiều vào TSNH so với nhu cầu. Như đã trình bày ở chương trước, tỷ số này cao phần lớn là do tồn kho BĐS quá lớn. Phần TSNH đầu tư vượt quá thường không tạo ra lợi nhuận do đó việc đầu tư sẽ kém hiệu quả. Các doanh nghiệp cần phân bổ vốn hợp lý.

Chỉ số KNTT nhanh trung bình của các doanh nghiệp là 1,0632 , chỉ số này lớn hơn 1 cho thấy KNTT nhanh của các doanh nghiệp tốt. Điều này thể hiện doanh nghiệp có khả năng hoàn trả các khoản nợ ngắn hạn mà không phụ thuộc vào việc bán các tài sản dự trữ ( hàng tồn kho). Doanh nghiệp có KNTT nhanh lớn nhất với mức

8.82 và KNTT nhỏ nhất là 0,02. KNTT nhanh trung bình của các doanh nghiệp trong ngành tuy cao nhưng vẫn nhỏ hơn nhiều so với KNTT hiện hành trung bình ngành, điều này chứng tỏ là hàng tồn kho của các doanh nghiệp BĐS quá lớn. Đây cũng chính là vấn đề tồn tại lớn nhất cần có các biện pháp hiệu quả để giải quyết đối với các doanh nghiệp ngành BĐS hiện nay.

Chỉ số KNTT bằng tiền của các doanh nghiệp là thấp, trung bình là 0,2158. Con số này cho thấy các doanh nghiệp dự trữ tiền và các khoản tương đương tiền là rất ít so với tổng tài sản ngắn hạn. Hệ số này cho biết trung bình doanh nghiệp có 0,2867 đồng vốn bằng tiền để sẵn sàn thanh toán cho một đồng nợ ngắn hạn. Doanh nghiệp có mức KNTT bằng tiền cao nhất là 3,13 và thấp nhất là 0,0014. Dự trữ tiền mặt thấp có thể tạo cơ hội để đầu tư vào các khoản mục khác trong TSNH nhưng dẫn đến rủi ro tài chính tăng đồng thời làm giảm lòng tin của các nhà đầu tư. Do đó doanh nghiệp nên dự trữ tiền và các khoản tương đương tiền ở một mức an toàn.

Tỷ số tài sản dài hạn trên nợ dài hạn của các doanh nghiệp rất cao, trung bình là 178,8772 lần. Điều này là do các doanh nghiệp bất động sản đầu tư nhiều vào tài sản dài hạn trong khi lại chủ yếu là sử dụng các khoản vay ngắn hạn từ ngân hàng hoặc các tổ chức tín dụng, ít huy động các nguồn tài trợ dài hạn. Tỷ số này cao cho thấy doanh nghiệp có khả năng thanh toán các khoản nợ dài hạn bằng tài sản dài hạn tốt. Tỷ số tài sản dài hạn trên nợ dài hạn cao nhất là 14960,54, thấp nhất là 0,01, độ lệch chuẩn 1269,97878 cho thấy sự chênh lệch rất lớn tỷ số tài sản dài hạn trên nợ dài hạn giữa các doanh nhiệp. Hay nói cách khác có những doanh nghiệp có tỷ trọng tài sản dài hạn so với nợ dài hạn rất cao và có những doanh nghiệp có tỷ trọng tài sản dài hạn so với nợ dài hạn lại rất thấp.

Một chỉ tiêu khác không thể không nhắc tới khi đánh giá KNTT của một doanh nghiệp đó là thời gian quay vòng tiền. Thời gian quay vòng tiền trung bình của các doanh nghiệp BĐS giai đoạn 2009-2013 là 3293,7189 ngày (xấp xỉ 9 năm). Chỉ số CCC của các doanh nghiệp BĐS cao do thời gian thu tiền trung bình và thời gian lưu kho trung bình của họ thường rất dài trong khi thời gian trả nợ trung bình lại ngắn hơn rất nhiều. CCC cao nhất ngành là 157256,43 ngày, CCC thấp nhất ngành là -17982,35 ngày, độ lệch chuẩn là 13129,20927 ngày. Do thị trường BĐS trong giai đoạn này trầm lắng, các giao dịch gần như đóng băng, CCC có xu hướng tăng qua các năm dẫn đến KNTT của doanh nghiệp giảm đi. Muốn rút ngắn thời gian quay vòng tiền, các doanh nghiệp cần giảm thời gian thu tiền và thời gian lưu kho đồng thời tăng thời gian chiếm dụng vốn từ các nhà cung ứng để nâng cao KNTT của mình.

Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) không cao, trung bình chỉ đạt mức 7,2%, đây là một tỷ lệ thấp chứng tỏ việc sử dụng tài sản để tạo ra lợi nhuận của các doanh

nghiệp trong ngành BĐS là chưa được hiệu quả. Tuy nhiên, trong 3 năm (2011-2013) cũng có một số doanh nghiệp lớn, điển hình trong ngành đạt mức ROA cao như Công ty cổ phần cơ điện lạnh (REE) có tỷ suất sinh lợi trung bình đạt mức 12,148% hay công ty Cổ phần sản xuất kinh doanh Xuất nhập khẩu Dịch vụ và Đầu tư Tân Bình (TIX) có tỷ suất sinh lợi trung bình đạt mức 10,276%. Số lượng các công ty đạt mức ROA này tương đối ít. Bên cạnh đó, một số công ty còn có mức ROA âm như công ty Cổ phần Đầu tư – Kinh doanh nhà (INTRESCO) (ITC) có ROA bình quân chỉ đạt - 4,298%. Trước tình hình kinh tế vẫn đang trong thời kỳ khủng hoảng, các doanh nghiệp trong ngành cần tìm ra các biện pháp để tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh của mình, tăng hiệu quả trong việc sử dụng tài sản.

Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE) trung bình của các doanh nghiệp là 10,41%. Đây cũng chưa phải là một tỷ lệ cao tuy nhiên nếu so với lãi suất tiền gửi tiết kiệm trên thị trường trung bình là 9% thì tỷ lệ này cũng không quá thấp. ROE cao nhất đạt tới 95% trong khi đó ROE thấp nhất chỉ đạt mức -56%. Điều này cho thấy có những công ty sử dụng nguồn vốn CSH rất hiệu quả và cũng có những doanh nghiệp chủ yếu sử dụng nguồn vốn bên ngoài hoặc sử dụng vốn CSH kém hiệu quả nên tỷ lệ này thấp, khả năng tích lũy hạn chế, kinh doanh không bền vững làm tăng rủi ro khi cho vay. Tuy nhiên, tỷ số này sẽ không phản ánh đúng thực trang của các doanh nghiệp đối với doanh nghiệp có vốn CSH thấp, chủ yếu hoạt động bằng vốn vay.

Tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư (ROI) hay còn được gọi là tỷ lệ hoàn vốn đầu tư của các doanh nghiệp trong ngành rất thấp, trung bình chỉ đạt 4,15%. Tỷ lệ này là một trong những thước đo tốt nhất để đánh giá hiệu quả hoạt động của công ty. ROI cao nhất đạt mức 45% và ROI thấp nhất chỉ đạt mức -21%. Tỷ lệ này thấp cho thấy việc đầu tư vào tài sản của doanh nghiệp không mang lại nhiều lợi nhuận. Các doanh nghiệp ngành BĐS vẫn chưa cân nhắc kỹ lưỡng các dự án đầu tư trước khi ký kết hợp đồng, đầu tư dàn trải, không cân đối cung - cầu,…dẫn đến hiệu quả hoạt động đầu tư kém.

Nhìn chung, qua bảng trên ta thấy KNTT của các doanh nghiệp trong ngành là tương đối cao. Các chỉ số như: KNTT hiện hành, KNTT nhanh, KNTT nợ dài hạn trung bình của ngành trong 5 năm nghiên cứu đều lớn 1. Hầu hết các doanh nghiệp có đủ khả năng để đáp ứng các nghĩa vụ nợ trong ngắn hạn cũng như trong dài hạn. Tuy nhiên KNTT ngắn hạn của các doanh nghiệp cao phần lớn là do lượng hàng tồn kho BĐS quá lớn do đó mặc dù các chỉ số đánh giá KNTT ngắn hạn của ngành trong giai đoạn này cao nhưng chưa thực sự tốt. Bên cạnh đó, KNSL của các doanh nghiệp chưa cao nhưng trong tình hình kinh tế khó khăn như hiện nay thì mức sinh lợi mà các doanh nghiệp đạt được cũng khá tốt. Dù vậy, các chỉ số ROA, ROE, ROI trung bình

của ngành không cao chứng tỏ khả năng quản lý, sử dụng tài sản và nguồn vốn vẫn chưa hiệu quả. Hi vọng năm 2014, tình hình kinh doanh của các công ty ngành BĐS sẽ được cải thiện hơn.

5.2. Kết quả kiểm tra dữ liệu

5.2.1. Kiểm định đa cộng tuyến

Một trong những kiểm định quan trọng tiếp theo đối với mô hình hồi quy là kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến với các biến độc lập. Nếu trong mô hình có hiện tƣợng đa cộng tuyến sẽ khiến cho kết quả hồi quy không còn đáng tin cậy nữa. Tác giả sử dụng kiểm định Collinearity dialogistic cho thấy kết quả như sau:

 Đối với biến độc lập đại diện cho KNTT

Bảng 5. 2 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho các biến độc lập

Coefficientsa

Collinearity Statistics Model Tolerance VIF

LNCR .358 2.790

LNQR .422 2.368

1 LNACIDR .566 1.767

LNLR .616 1.624

LNCCC .486 2.057

Nguồn: tính toán từ SPSS

 Đối với biến độc lập đại diện cho KNTT

Bảng 5. 3 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho các biến độc lập

Coefficientsa

Model Collinearity Statistics

Tolerance VIF

(Constant) ROA ROE ROI .963 .173 .174 1.039 5.766 5.748

Nguồn: tính toán từ SPSS Hiện tượng đa cộng tuyến sẽ xảy ra khi hệ số phóng đại phương sai VIF lớn hơn 10. Theo bảng kết quả 5.1 ta thấy tất cả các hệ số VIF đều có giá trị nhỏ hơn 10 và giá

trị hệ số Tolerance đều lớn hơn 0,1; điều này có nghĩa là không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập của mô hình và ta có thể tiếp tục đánh giá mô hình hồi quy.

5.2.2. Kiểm định tự tương quan

Sau khi kiểm định đa cộng tuyến, để tăng mức độ hiệu quả và đảm bảo tính chính xác cho mô hình hồi quy ta cần tiến hành kiểm định tự tương quan Durbin-Watson. Dưới đây là kết quả kiểm định cho mô hình hồi quy của các biến phụ thuộc:

 Đối với các biến phụ thuộc đại diện cho KNSL

Bảng 5. 4 Kết quả kiểm định tự tƣơng quan của 3 mô hình

Mô hình Biến phụ thuộc Durbin-Watson

1 LNROA 1.645

2 LNROE 1.664

3 LNROI 1.731

Nguồn: tính toán và tổng hợp từ SPSS

 Đối với các biến phụ thuộc đại diện cho KNTT

Bảng 5. 5 Kết quả kiểm định tự tƣơng quan của 3 mô hình

Mô hình Biến phụ thuộc Durbin-Watson

1 QR 1,938

2 ACIDR 1,858

3 LNCCC 1,823

4 LDR 1,883

Nguồn: tính toán và tổng hợp từ SPSS Khi giá trị Durbin-Watson (DW) càng gần 2 thì khả năng xảy ra tự tương quan càng thấp, tức là kết quả phân tích hồi quy càng có độ chính xác cao hơn. Nhận thấy giá trị DW của mô hình 1, mô hình 2 và mô hình 3 với biến phụ thuộc LNROA, LNROE, LNROI lần lượt là là 1,645, 1,664 và 1,731 và giá trị DW của biến độc lập QR, ACIDR, LNCCC, LDR lần lượt là 1,938, 1,858, 1,823, 1,883, đều gần với 2. Do đó không xảy ra hiện tượng tự tương quan đối với 3 mô hình.

Kết luận: Sau khi tiến hành kiểm tra dữ liệu nghiên cứu, ta nhận thấy các dữ liệu sau khi được điều chỉnh đều đã thỏa mãn các yêu cầu cần thiết về hiện tượng

đa cộng tuyến và tự tương quan để đảm bảo tính chính xác cho các kết quả phân tích mô hình hồi quy.

5.3. Phân tích hệ số tƣơng quan Pearson (r)

Phân tích hệ số tương quan r là một trong những bước quan trọng để phân tích chiều tương quan cũng như mức độ tương quan giữa các biến phụ thuộc với từng biến độc lập trong mô hình. Qua đó giải thích được mối quan hệ giữa các biến này và liên hệ với thực tiễn hiện nay. Dưới đây là kết quả phân tích hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập của mô hình

Bảng 5. 6 Ma trận hệ số tƣơng quan Pearson (r)

ROA ROE ROI

Pearson Correlation -.053 -.023 -.025 CR Sig. (2-tailed) .378 .709 .686

Pearson Correlation .041 .183** .121* QR Sig. (2-tailed) .503 .002 .045

Pearson Correlation .044 .222** .246** ACIDR Sig. (2-tailed) .472 .000 .000

Pearson Correlation -.076 -.163** -.153* CCC Sig. (2-tailed) .210 .007 .011

Pearson Correlation -.112 -.009 -.035 SIZE1 Sig. (2-tailed) .065 .882 .560

Pearson Correlation -.048 -.080 -.071 LDR Sig. (2-tailed) .429 .188 .240

Pearson Correlation .015 .038 .059 LR Sig. (2-tailed) .808 .531 .327

**. Correlation is significant at the 0.01 level.

*. Correlation is significant at the 0.05 level.

Nguồn: tính toán từ SPSS

Mối quan hệ giữa ROA với các biến độc lập:

Qua bảng 5.6.có thể thấy biến phụ thuộc ROA không có mối tương quan với các

biến CR, QR, ACIDR, CCC, SIZE1, LDR và LR.

Mối quan hệ giữa ROE với các biến độc lập:

Từ bảng kết quả 5.6.ta thấy biến phụ thuộc ROE có mối tương quan với các biến

QR, ACIDR và CCC ở mức ý nghĩa 1%.

Mối quan hệ giữa ROI với các biến độc lập:

Nhìn vào bảng ma trận tương quan, có thể thấy ROI có mối tương quan với các

biến QR và CCC ở mức ý nghĩa 1% và ACIDR ở mức ý nghĩa 5%.

Cụ thể mối tương quan của các biến ROE và ROI với các biến độc lập được giải

thích như sau:

ROE và ROI với QR: Từ bảng ma trận hệ số tương quan r có thể thấy tồn tại mối tương quan cùng chiều giữa tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH và tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư với KNTT nhanh của các công ty ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam. Ta có thể giải thích mối quan hệ này như sau: Khi KNTT nhanh của các doanh nghiệp tăng lên có nghĩa là doanh nghiệp đầu tư càng nhiều vào TSNH mà không bao gồm hàng tồn kho trong đó. Mức đầu tư vào TSNH càng tăng thì lợi nhuận thu về càng lớn khi mà doanh nghiệp biết tận dụng hiệu quả nguồn lực của mình. Đối với các doanh nghiệp BĐS thì mức tồn kho quá lớn mà nguyên nhân là do không bán được sản phẩm hay vẫn còn đang thi công dở dang trong khi vẫn phải trả lãi đối với khoản vay để đầu tư vào hàng tồn kho dẫn đến lợi nhuận giảm. Như vậy, có thể thấy nếu công ty đầu tư càng nhiều vào TSNH mà không bao gồm hàng tồn kho thì lợi nhuận thu về sẽ cao hơn. Bên cạnh đó, KNTT nhanh càng cao thì uy tín tài chính của doanh nghiệp càng được nâng cao. Khi đó các doanh nghiệp dễ dàng hơn trong việc huy động nguồn vốn giá rẻ dẫn đến giảm bớt các chi phí phát sinh và tăng doanh thu. Từ đó, có thể thấy khi KNTT nhanh của doanh nghiệp càng lớn thì ROE và ROI của doanh nghiệp càng cao. Một số doanh nghiệp ngành BĐS có tỷ số KNTT nhanh lớn như công ty có mã chứng khoán VIC với QR trung bình 5 năm là 1,79 và ROE trung bình 5 năm là 34,45% hay REE với QR trung bình 5 năm là 1,42 và ROE trung bình 5 năm là 15,53%,…Ví dụ một vài doanh nghiệp BĐS có KNTT nhanh và tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư ban đầu cao như công ty có mã chứng khoán REE hay D11 với mức KNTT nhanh và tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư ban đầu trung bình 5 năm lần lượt là 1,4169 và 10,76%; 1,21449 và 13,67%.

ROE và ROI với ACIDR: Qua kết quả của bảng tương quan trên ta có thể thấy tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH và tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư ban đầu có mối quan hệ cùng chiều với KNTT bằng tiền. Thật vậy, khi lượng dự trữ tiền mặt

và các khoản tương đương tiền tăng sẽ khiến chi phí giao dịch và rủi ro thanh toán giảm đi đồng thời uy tín tài chính của doanh nghiệp tăng, tăng khả năng huy động được các nguồn vốn vay giá rẻ. Do đó, công ty sẽ giảm được các chi phí phát sinh trong việc đi vay và có cơ hội tạo ra được nhiều lợi nhuận hơn. Từ đây có thể thấy khi tỷ số KNTT bằng tiền tăng sẽ kéo theo ROE và ROI của doanh nghiệp tăng. Có thể kể ra một vài công ty có KNTT bằng tiền và tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH cao như IDV hay TIX với mức KNTT bằng tiền trung bình 5 năm lần lượt là 0,68 và 1,39 và mức ROE bình quân 5 năm tương ứng là 24,94% và 15,43%. Ngược lại, một số công ty có KNTT bằng tiền thấp kéo theo tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH cũng thấp như CCL hay DLG với mức KNTT bằng tiền trung bình 5 năm lần lượt là 0,059 và 0,049 và mức ROE bình quân 5 năm tương ứng là 4,5% và 6,45%. Một số ví dụ điển hình về các doanh nghiệp ngành BĐS có KNTT nhanh và tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư ban đầu đều ở mức cao là NTL với mức KNTT bằng tiền và ROI trung bình 5 năm là 0,4726 và 17,67% hay REE với mức KNTT bằng tiền và ROI trung bình 5 năm tương ứng là 0,4325 và 10,76%.

ROE và ROI với CCC: Tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH và tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư ban đầu được xem xét có mối quan hệ ngược chiều với thời gian quay vòng tiền. Khi thời gian quay vòng tiền càng lớn thì tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH và tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư càng nhỏ. Giải thích cho điều này như sau: Các doanh nghiệp có thời gian quay vòng tiền càng dài có nghĩa là thời gian thu tiền trung bình và thời gian lưu kho trung bình lớn hoặc thời gian trả nợ trung bình ngắn hoặc do cả hai nguyên nhân này. Khi thời gian thu nợ trung bình và thời gian lưu kho trung bình tăng đồng nghĩa với việc các rủi ro tài chính và chi phí phát sinh tăng. Mặt khác, nếu thời gian trả nợ trung bình ngắn tức là thời gian chiếm dụng vốn của doanh nghiệp ngắn, doanh nghiệp không tận dụng được lợi thế đòn bẩy tài chính cũng như cơ hội tiết kiệm thuế của mình. Đối với các doanh nghiệp BĐS, như đã trình bày ở chương trước, các doanh nghiệp ngành này có thời gian lưu kho và thời gian thu tiền trung bình rất dài trong khi thời gian trả nợ trung bình lại rất ngắn. Do đó mà CCC của các doanh nghiệp BĐS rất lớn dẫn đến ROE và ROI của doanh nghiệp thấp. Ví dụ điển hình cho điều này là công ty Công ty cổ phần Nhà Việt Nam (NVN), Công ty cổ phần Đầu tư bất động sản Việt Nam (VNI) có CCC và ROI trung bình 5 năm tương ứng lần lượt là 6463,9 ngày và -0,4%, 4344,9 ngày và -0,6%. Ngược lại, khi các doanh nghiệp có thời gian quay vòng tiền càng ngắn thì tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH và tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư ban đầu càng tăng. Ví dụ có thể kể đến là công ty có mã chứng khoán HDG, IDV và D11 với CCC trung bình 5 năm thấp hơn rất nhiều so với trung

bình ngành lần lượt là 362,92 ngày, 462,08 ngày, 227,72 ngày trong khi có ROE trung bình 5 năm lại rất cao, tương ứng là 30,05%, 24,94% và 35,82%.

5.4. Phân tích hồi quy tuyến tính

5.4.1. Đánh giá tác động của KNTT đến KNSL

5.4.1.1. Đánh giá độ phù hợp của mô hình (R2)

Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy thông qua hệ số xác định R2 (R Square) cũng là một trong những bước quan trọng để xác định mức độ hiệu quả cũng như ý nghĩa thống kê của mô hình. Hệ số R2 sẽ cho biết phần trăm sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích thông qua mô hình hồi quy. Hệ số R càng lớn thì mức độ giải thích càng cao, mô hình càng có ý nghĩa hơn.Giá trị của hệ số R2 sẽ nẳm trong khoảng từ 0 đến 1. Dưới đây là bảng kết quả đánh giá mức độ phù hợp của ba mô hình với các biến phụ thuộc LNROA, LNROE, LNROI với các biến độc lập LDR, LNQR, LNCCC, LNACIDR và LNCR:

Bảng 5. 7 Kết quả đánh giá độ phù hợp (R2) của 3 mô hình

Mô hình Biến phụ thuộc R Square

1 LNROA 0,265

2 LNROE 0,300

3 LNROI 0,344

Nguồn: tính toán và tổng hợp từ SPSS

Qua bảng 5.5. ta thấy giá trị R Square của mô hình 1 là 0,265; tức là có 26,5% sự

biến đổi của biến phụ thuộc ROA được giải thích thông qua mô hình hồi quy 1 qua các

biến độc lập; 73,5% sự biến đổi của ROA được giải thích bởi các nhân tố khác.

Giá trị R Square của mô hình 2 là 0,300; tức là có 30% sự biến đổi của biến phụ

thuộc ROE được giải thích thông qua mô hình hồi quy 2 qua các biến độc lập; 70% sự

biến đổi của ROE được giải thích bởi các nhân tố khác.

Giá trị R Square của mô hình là 0,344; tức là có 34,4% sự biến đổi của biến phụ

thuộc ROI được giải thích thông qua mô hình hồi quy 3 qua các biến độc lập; 65,6%

sự biến đổi của ROI được giải thích bởi các nhân tố khác. 5.4.1.2. Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Sau khi đánh giá sự phù hợp hay mức độ giải thích của mô hình thông qua hệ số xác định R2, ta cần tiến hành kiểm định ý nghĩa thống kê của toàn mô hình hay sự phù hợp của toàn mô hình. Đây là kiểm định quan trọng nhằm xác định mô hình hồi quy có

giá trị thống kê hay không, tức là các biến phụ thuộc có được giải thích qua các biến độc lập hay không.Dưới đây là bảng kết quả cho kiểm định độ phù hợp của ba mô hình với ba biến phụ thuộc ROA, ROE và ROI với các biến phụ thuộc LDR, LNQR, LNCCC, LNACIDR và LNCR.

Bảng 5. 8 Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình (Sig.) của 3 mô hình

Mô hình Biến phụ thuộc Sig.

1 LNROA 0,000b

2 LNROE 0,000b

3 LNROI 0,000b

Nguồn: tính toán và tổng hợp từ SPSS Ta xây dựng được phương trình hồi quy tổng thể cho mô hình 1, mô hình 2 và mô hình 3 như sau:

LNROAi = α0 + α1xLDRi + α2xLNQRi + α3xLNCCCi + α4xLNACIDRi +

α5xLNCRi + ei

LNROEi = β0 + β1xLDRi + β2xLNQRi + β3xLNCCCi + β4xLNACIDRi +

β5xLNCRi + ui

LNROIi = 0 + 1xLDRi + 2xLNQRi + 3xLNCCCi + 4xLNACIDRi +

5xLNCRi + vi

Ta có giả thiết cho mô hình 1 như sau :

H0 : α1 = α2 = α3 = α4 = α5 = 0 (mô hình hoàn toàn không có ý nghĩa thống kê)

H1: Tồn tại ít nhất một αj ≠ 0, với j = 1, 2,…, 5 (mô hình có ý nghĩa thống kê)

Qua bảng 5.6, ta thấy giá trị Sig. của mô hình 1 là 0,000b< 0,05 nên ta bác bỏ H0, toàn mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức 5% hay có ít nhất một biến độc lập có tác động lên biến phụ thuộc ROA ở mức ý nghĩa 5%.

Phân tích tương tự như mô hình 1, theo bảng kết quả 5.6 ta thấy giá trị Sig. của mô hình 2 và mô hình 3với biến phụ thuộc tương ứng lần lượt là ROE và ROI đều là 0,000b< 0,05 nên 2 mô hình này đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5% hay tồn tại ít nhất một biến độc lập có tác động lên biến phụ thuộc ROE và ROI ở mức ý nghĩa 5%.

5.4.1.3. Kiểm định các nhân tố tác động

Mô hình 1: Biến phụ thuộc ROA

Bảng 5. 9 Bảng kết quả phân tích hồi quy mô hình với biến phụ thuộc ROA

Coefficientsa

Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model t Sig.

B Std. Error Beta

(Constant) -1.261 -3.991 .000 .316

LNCR -.357 .174 -.180 -2.058 .041

LNQR .118 .124 .081 .958 .339 1 LNACIDR .241 .053 .338 4.551 .000

LNCCC -.147 .058 -.201 -2.539 .012

LDR -.006 .003 -.107 -1.824 .069

Dependent Variable: LNROA

Nguồn: tính toán từ SPSS

Từ bảng kết quả hồi quy 5.13 ta xây dựng được phương trình hồi quy tuyến tính

của mô hình 1 như sau:

LNROA = -1,261 - 0.006xLDR + 0,118xLNQR - 1,147xLNCCC + 0,241xLNACIDR -0,357xLNCR

Nhìn vào cột giá trị Sig. trong bảng kết quả ta thấy giá trị Sig. của biến LNQR lớn hơn 10% nên biến độc lập LNQR không có ý nghĩa thống kê trong mô hình 1. Hay nói cách khác KNTT nhanh của doanh nghiệp không có tác động đáng kể đến tỷ lệ nợ trên tổng tài sản của doanh nghiệp. Bên cạnh đó biến LDR cũng chỉ có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% và các biến còn lại đều có ý nghĩa ở mức 5%.

Cụ thể hơn, xét cho trường hợp chỉ có một biến độc lập thay đổi còn các biến độc lập khác giữ nguyên ta có kết quả như sau: khi biến LNCR tăng 1 đơn vị thì tỷ số LNROA giảm 0,357 đơn vị tương ứng ROA giảm 6%; khi biến LNACIDR tăng 1 đơn vị thì LNROA tăng 0,241 đơn vị, tương ứng ROA tăng 2%; khi biến LNCCC tăng 1 đơn vị thì LNROA giảm 0,147 đơn vị, tương ứng ROA giảm 0,5%; khi biến LDR tăng 1 đơn vị thì LNROA giảm 0,006 đơn vị, tương ứng ROA giảm 0,00009%.

Qua mô hình ta có thể thấy khi KNTT bằng tiền tăng sẽ khiến cho tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản cũng tăng theo. Mặt khác, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của doanh

nghiệp cũng sẽ giảm khi tỷ lệ nợ dài hạn trên tài sản dài hạn, thời gian quay vòng tiền và KNTT hiện hành tăng lên. Ta cũng có thể thấy KNTT hiện hành và KNTT bằng tiền là 2 biến có tác động mạnh mẽ nhất tới tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của doanh nghiệp.

Mô hình 2: Biến phụ thuộc ROE

Bảng 5. 10 Bảng kết quả phân tích hồi quy mô hình với biến phụ thuộc ROE

Coefficientsa

Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model t Sig.

B Std. Error Beta

(Constant) -.252 .406 -.622 .534

LNCR -.399 .223 -.155 -1.787 .075

LNQR -.032 .160 -.017 -.202 .840 1 LNACIDR .444 .069 .476 6.476 .000

LNCCC -.166 .074 -.175 -2.233 .027

LDR -.009 .004 -.118 -2.033 .043

a. Dependent Variable: LNROE

Nguồn: tính toán từ SPSS

Từ bảng kết quả hồi quy 5.13 ta xây dựng được phương trình hồi quy tuyến tính

của mô hình 1 như sau:

LNROE = -0,252 - 0.009xLDR - 0,032xLNQR – 0,166xLNCCC +

0,444xLNACIDR - 0,399xLNCR

Nhìn vào cột giá trị Sig. trong bảng kết quả ta thấy giá trị Sig. của biến LNQR lớn hơn 10% nên biến độc lập LNQR không có ý nghĩa thống kê trong mô hình 2. Hay nói cách khác KNTT nhanh của doanh nghiệp không có tác động đáng kể đến tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH của doanh nghiệp. Bên cạnh đó biến LNCR cũng chỉ có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% và các biến còn lại đều có ý nghĩa ở mức 5%.

Khi xét cho trường hợp chỉ có một biến độc lập thay đổi còn các biến độc lập khác giữ nguyên ta có kết quả như sau: khi biến LNCR tăng 1 đơn vị thì tỷ số LNROE giảm 0,399 đơn vị, tương ứng ROE giảm 8,2%; khi biến LNACIDR tăng 1 đơn vị thì LNROE tăng 0,444 đơn vị, tương ứng ROE tăng 11%; khi biến LNCCC tăng 1 đơn vị thì LNROE giảm 0,166 đơn vị, tương ứng ROE giảm 0,76%; khi biến LDR tăng 1 đơn vị thì LNROE giảm 0,009 đơn vị, tương ứng ROE giảm 0,00027%.

Qua mô hình ta có thể thấy khi KNTT bằng tiền tăng sẽ khiến cho tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH cũng tăng theo. Mặt khác, tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH của doanh nghiệp cũng sẽ giảm khi tỷ lệ nợ dài hạn trên tài sản dài hạn, thời gian quay vòng tiền và KNTT hiện hành tăng lên. Ta cũng có thể thấy KNTT hiện hành và KNTT bằng tiền là 2 biến có tác động mạnh mẽ nhất tới tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH của doanh nghiệp.

Mô hình 3: Biến phụ thuộc ROI

Bảng 5. 11 Bảng kết quả phân tích hồi quy mô hình với biến phụ thuộc ROI

Coefficientsa

Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model t Sig.

B Std. Error Beta

(Constant) -.933 .396 -2.355 .019

LNCR -.230 .218 -.088 -1.054 .293

LNQR -.102 .156 -.054 -.656 .513 1 LNACIDR .497 .067 .529 7.432 .000

LNCCC -.205 .073 -.214 -2.823 .005

LDR -.008 .004 -.106 -1.884 .061

Dependent Variable: LNROI

Nguồn: tính toán từ SPSS

Từ bảng kết quả hồi quy 5.13 ta xây dựng được phương trình hồi quy tuyến tính

của mô hình 1 như sau:

LNROE = -0,933 - 0.008xLDR - 0,102xLNQR – 0,205xLNCCC +

0,497xLNACIDR -0,230xLNCR

Nhìn vào cột giá trị Sig. trong bảng kết quả ta thấy giá trị Sig. của biến LNQR và LNCR lớn hơn 10% nên biến độc lập LNQR và LNCR không có ý nghĩa thống kê trong mô hình 3. Hay nói cách khác KNTT nhanh và KNTT hiện hành không có tác động đáng kể đến tỷ sinh lợi trên vốn đầu tư ban đầu của doanh nghiệp.Bên cạnh đó biến LDR cũng chỉ có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% và các biến còn lại đều có ý nghĩa ở mức 5%.

Tương tự như mô hình 1 và 2, nếu xét cho trường hợp chỉ có một biến độc lập thay đổi còn các biến độc lập khác giữ nguyên ta có kết quả như sau: khi biến LNACIDR tăng 1 đơn vị thì LNROI tăng 0,497 đơn vị tương ứng ROI tăng 14,95%;

khi biến LNCCC tăng 1 đơn vị thì LNROI giảm 0,205 đơn vị tương ứng ROI giảm 1,35%; khi biến LDR tăng 1 đơn vị thì LNROI giảm 0,008 đơn vị tương ứng ROI giảm 0,0002%.

Qua mô hình ta có thể thấy khi KNTT bằng tiền tăng sẽ khiến cho tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư cũng tăng theo. Mặt khác, tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư của doanh nghiệp cũng sẽ giảm khi tỷ lệ nợ dài hạn trên tài sản dài hạn và thời gian quay vòng tiền tăng lên. Ta cũng có thể thấy KNTT hiện hành và KNTT bằng tiền là 2 biến có tác động mạnh mẽ nhất tới tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư của doanh nghiệp.

Xét chung cho mô hình 1, mô hình 2 và mô hình 3

Từ việc phân tích kết quả hồi quy của 3 mô hình với 3 biến phụ thuộc ROA, ROE và ROI (bảng 5.7, 5.8 và 5.9) ta thấy KNTT bằng tiền là nhân tố có mối tương quan cùng chiều với KNSL của doanh nghiệp; các biến độc lập còn lại là KNTT hiện hành, thời gian quay vòng tiền và tỷ số nợ dài hạn trên tài sản dài hạn sẽ có mối quan hệ ngược chiều với KNSL. Các mối tương quan này sẽ được giải thích như sau:

KNTT hiện hành (CR) Để đánh giá KNTT của một doanh nghiệp, điều đầu tiên mà các nhà phân tích tài chính sẽ chú ý tới là KNTT của doanh nghiệp.KNTT hiện hành là một trong những yếu tố có ảnh hưởng mạnh mẽ đến KNSL đối với các doanh nghiệp ngành BĐS.Theo bảng 5.11, 5.12 và 5.13 thì KNTT hiện hành của doanh nghiệp có mối quan hệ ngược chiều với KNSL (ROA, ROE, ROI). Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây như một nghiên cứu tại các công ty dầu khí ở Pakistan về mối tương quan giữa CR, QR, ACIDR với KNSL hay nghiên cứu của Raheman (2007) và nghiên cứu của Afza & Nazis (2007). Nhưng trong nghiên cứu này, KNTT hiện hành chỉ có tác động đáng kể trên ROA và ROE, không có ảnh hưởng đáng kể trên ROI. Mối quan hệ này có thể được giải thích như sau: Các công ty ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam như đã phân tích ở chương trước có tỷ số KNTT hiện hành rất cao. Nguyên nhân là do lượng hàng tồn kho BĐS lớn. Tồn kho BĐS khiến các doanh nghiệp tăng rủi ro và chi phí tài chính, đặc biệt là chi phí lãi vay để trang trải cho các khoản vay đầu tư vào hàng tồn kho không biết khi nào mới có thể bán được. Điều này hiển nhiên sẽ gây ảnh hưởng xấu đến doanh thu kéo theo lợi nhuận của doanh nghiệp giảm và KNSL của doanh nghiệp giảm theo.

 KNTT nhanh (QR)

Bên cạnh chỉ số KNTT hiện hành thì tỷ số KNTT nhanh cũng là một tiêu chí quan trọng trong đánh giá KNTT của một doanh nghiệp. Theo kết quả phân tích thu được thì KNTT nhanh có mối quan hệ thuận chiều với ROA nhưng lại có quan hệ

ngược chiều với ROE và ROI. Tuy nhiên, trong cả 3 mô hình trên biến độc lập LNCR đều không có ý nghĩa thống kê hay nói cách khác KNTT nhanh không có tác động đáng kể lên ba biến phụ thuộc ROA, ROE và ROI (đại điện cho KNSL).

 KNTT bằng tiền (ACIDR)

Một chỉ số nữa để đánh giá KNTT của doanh nghiệp được sử dụng trong mô hình là KNTT bằng tiền. Theo kết quả phân tích thống kê đưa ra, có thể thấy KNTT bằng tiền tăng lên thì KNSL của các doanh nghiệp cũng tăng lên tương ứng, thể hiện mối quan hệ thuận chiều với các hệ số hồi quy cho 3 mô hình lần lượt là 0,241, 0,444 và 0,497. Có thể giải thích mối quan hệ này như sau: Khi tỷ số KNTT bằng tiền tăng lên đồng nghĩa với lượng dự trữ tiền và các khoản tương đương tiền tăng lên, từ đó giúp doanh nghiệp giảm được chi phí giao dịch và rủi ro tài chính cùng với đó củng cố lòng tin của các nhà đầu tư. Điều này sẽ khiến doanh nghiệp có thể tăng doanh thu và lợi nhuận hay nói cách khác là nâng cao KNSL của doanh nghiệp.

 Thời gian quay vòng tiền (CCC)

Thời gian quay vòng tiền là một nhân tố thiết yếu khi đề cập đến KNTT của một doanh nghiệp. Thời gian quay vòng tiền chính là độ dài chu kì vận động của dòng vốn. Thời gian quay vòng tiền càng nhanh thì KNTT càng cao. Trong bảng kết quả thống kê chỉ ra giữa thời gian quay vòng tiền và KNSL của doanh nghiệp có một mối tương quan ngược chiều thông qua các hệ số hồi quy ở 3 mô hình lần lượt là -0,147, -0,166 và -0,205. Trong tất cả các mô hình, LNCCC đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Điều này hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Deloof (2003), Shin Soenen (1993 và 1998), Afza và Nazir (2007), Garcia-Teruel và Martinez-Salano (2004), Raheman (2007), Danuletiu (2010),... về mối quan hệ giữa thời gian chu chuyển của dòng tiền với KNSL của doanh nghiệp. Thật vậy, thời gian quay vòng tiền của các doanh nghiệp BĐS những năm gần đây tăng do thời gian thu tiền trung bình và thời gian lưu kho trung bình của doanh nghiệp dài, trong khi thời gian trả nợ bình quân ngắn. Nguyên nhân là các khoản phải thu của doanh nghiệp lớn, hàng tồn kho nhiều dẫn tới lãi vay tăng, giá vốn hàng bán cao khiến lợi nhuận thu được của doanh nghiệp bị giảm đi.

 Tỷ số nợ dài hạn trên tài sản dài hạn (LDR)

Một yếu tố nữa đại diện cho KNTT dài hạn được xem xét trong mối quan hệ với KNSL của doanh nghiệp là tỷ số nợ dài hạn trên TSDH.Thông qua kết quả phân tích của 58 công ty ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam (bảng 5.11, 5.12 và 5.13) cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ số nợ dài hạn trên tài sản dài hạn với KNSL của doanh nghiệp.Điều này có nghĩa là khi tỷ số nợ dài hạn trên tài sản dài hạn càng

lớn thì KNSL của doanh nghiệp càng nhỏ. Mối tương quan này được giải thích như sau: Khi tỷ số nợ dài hạn trên tài sản dài hạn càng cao chứng tỏ các khoản đầu tư vào tài sản dài hạn của doanh nghiệp bằng đi vay dài hạn từ các nguồn tài trợ bên ngoài càng lớn và khả năng tự chủ tài chính của doanh nghiệp càng kém. Hơn nữa, vay dài hạn thường phải chịu lãi suất cao khiến chi phí lãi vay tăng đồng thời rủi ro thanh khoản tăng theo. Do đó khiến lợi nhuận hay KNSL của doanh nghiệp giảm.

Kết luận: Qua việc phân tích 3 mô hình hồi quy với 3 biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA), tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH (ROE) và tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư (ROI) ta thấy KNTT nhanh là nhân tố ảnh hưởng không đáng kể tới KNSL của doanh nghiệp. Nhân tố KNTT bằng tiền có mối quan hệ cùng chiều với KNSL; trong khi các nhân tố KNTT hiện hành, thời gian quay vòng tiền, tỷ lệ nợ dài hạn trên TSDH có mối tương quan ngược chiều với KNSL.Ngoài ra, KNTT bằng tiền và KNTT hiện hành là hai nhân tố có tác động mạnh mẽ nhất tới KNSL của doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam.

Bảng 5. 12 Tổng kết kết quả phân tích ảnh hƣởng của KNTT lên KNSL của doanh nghiệp dựa trên số liệu thực tế của các công ty cổ phần ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam (2009 – 2013)

Biến Lý thuyết Ngành BĐS Việt Nam

KNTT hiện hành (+)/(-) (-)

KNTT nhanh (+)/(-) Không ảnh hưởng

KNTT bằng tiền (+)/(-) (+)

Thời gian quay vòng tiền (+)/(-) (-)

Tỷ số nợ dài hạn trên tài sản dài hạn (+)/(-) (-)

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

Trong đó: (+) cùng chiều, (-) ngược chiều

5.4.2. Đánh giá tác động của KNSL đến KNTT

5.4.2.1. Đánh giá độ phù hợp của mô hình (R2)

Tương tự như đánh giá độ phù hợp của mô hình trong tác động của KNTT đến KNSL thông qua hệ số xác định R2 (R Square).Dưới đây là bảng kết quả đánh giá mức độ phù hợp của bốn mô hình với các biến phụ thuộc ACIDR, QR, LDR, CCC và các biến độc lập ROA, ROE, ROI.

Bảng 5. 13 Kết quả đánh giá độ phù hợp (R2) của 4 mô hình

Mô hình Biến phụ thuộc R Square

1 QR 0,045

2 ACIDR 0,061

3 CCC 0,220

4 LDR 0,083

Nguồn: tính toán và tổng hợp từ SPSS Qua bảng 5.11, ta thấy giá trị R Square của mô hình 1 là 0,045; tức là có 4,5% sự biến đổi của biến phụ thuộc QR được giải thích thông qua mô hình hồi quy 1 với các biến độc lập ROA, ROE, ROI; 95,5% sự biến đổi của QR được giải thích bởi các nhân tố khác.

Tương tự như mô hình 1, giá trị R Square của mô hình 2 là 0,061; tức là có 6,1% sự biến đổi của biến phụ thuộc ACIDR được giải thích thông qua mô hình hồi quy 2 với các biến độc lập ROA, ROE, ROI; 93,9% sự biến đổi của ACIDR được giải thích bởi các nhân tố khác.

Giá trị R Square của mô hình 3 là 0,220; tức là có 22% sự biến đổi của biến phụ thuộc CCC được giải thích thông qua mô hình hồi quy 3 với các biến độc lập ROA, ROE, ROI; 78% sự biến đổi của CCC được giải thích bởi các nhân tố khác.

Từ bảng kết quả, có thể thấy giá trị R Square của mô hình 4 là 0,083; tức là có 8,3% sự biến đổi của biến phụ thuộc LDR được giải thích thông qua mô hình hồi quy 4 với các biến độc lập ROA, ROE, ROI; 91,7% sự biến đổi của LDR được giải thích bởi các nhân tố khác.

5.4.2.2. Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Dưới đây là bảng kết quả cho kiểm định độ phù hợp của bốn mô hình với bốn

biến phụ thuộc QR, ACIDR, LNCCC, LDR và 3 biến độc lập ROA, ROE và ROI.

Bảng 5. 14 Kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình (Sig.) của 4 mô hình

Mô hình Biến phụ thuộc

1 QR

2 ACIDR

3 LNCCC

4 LDR Sig. 0,006b 0,002b 0,000b 0,000b

Nguồn: tính toán và tổng hợp từ SPSS

Ta xây dựng được phương trình hồi quy tổng thể cho mô hình 1, mô hình 2, mô

hình 3 và mô hình 4 như sau:

QRi = a0 + a1xROA + a2xROE+ a3xROI + oi

ACIDRi = b0 + b1xROA + b2xROE+ b3xROI + mi

CCCi = c0 + c1xROA + c2xROE+ c3xROI + ni

LDRi = d0 + d1xROA + d2xROE+ d3xROI + li

Ta có giả thiết cho mô hình 1 như sau :

H0 : a0=a1=a2=a3= 0 (mô hình hoàn toàn không có ý nghĩa thống kê)

H1: Tồn tại ít nhất một aj≠ 0, với j = 1, 2,3 (mô hình có ý nghĩa thống kê) Qua bảng 5.12 ta thấy giá trị Sig. trong mô hình 1 là 0,006b< 0,05 nên ta bác bỏ H0, toàn mô hình không có ý nghĩa thống kê ở mức 5% hay có ít nhất một biến độc lập có tác động lên biến phụ thuộc QR ở mức ý nghĩa 5%.

Giá trị Sig. trong mô hình 2 với biến phụ thuộc ACIDR là 0,002b< 0,05 nên mô hình cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 5% hay tồn tại ít nhất một biến độc lập có tác động lên biến phụ thuộc ACIDR ở mức ý nghĩa 5%.

Có thể thấy giá trị Sig. trong mô hình 3 với biến phụ thuộc LNCCC là 0,000b< 0,05 nên mô hình 4 cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 5% hay tồn tại ít nhất một biến độc lập có tác động lên biến phụ thuộc CCC ở mức ý nghĩa 5%.

Tương tự như mô hình 3, theo bảng kết quả 5.12 ta thấy giá trị Sig. = 0,000b< 0,05 nên mô hình 4 với biến phụ thuộc LDR cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 5% hay tồn tại ít nhất một biến độc lập có tác động lên biến phụ thuộc LDR ở mức ý nghĩa 5%.

5.4.2.3. Kiểm định các nhân tố tác động

Mô hình 1: Biến phụ thuộc QR

Bảng 5. 15 Bảng kết quả phân tích hồi quy mô hình với biến phụ thuộc QR

Coefficientsa

Model t Sig.

Unstandardized Coefficients

B Std. Error Standardize d Coefficients Beta

(Constant) ROA ROE ROI .948 .051 2.755 -4.223 .079 .371 .950 2.346 11.956 .137 2.900 -1.800 .008 .414 -.257 .000 .891 .004 .073

a. Dependent Variable: QR

Nguồn: tính toán từ SPSS

Từ bảng kết quả hồi quy 5.13 ta xây dựng được phương trình hồi quy tuyến tính

của mô hình 1 như sau:

QR = 0,948 + 0,51xROA + 2,755xROE – 4,223xROI

Nhìn vào cột giá trị Sig. trong bảng kết quả ta thấy giá trị Sig. biến ROA lớn hơn 10% nên biến độc lập ROA không có ý nghĩa thống kê trong mô hình 1.Hay nói cách khác tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của doanh nghiệp không có tác động đáng kể đến KNTT nhanh của doanh nghiệp. Bên cạnh đó biến ROI cũng chỉ có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, ROE có ý nghĩa ở mức 5%.

Cụ thể hơn, xét cho trường hợp chỉ có một biến độc lập thay đổi còn các biến độc lập khác giữ nguyên ta có kết quả như sau: khi biến ROE tăng 1 đơn vị thì tỷ lệ KNTT nhanh tăng 2,755 đơn vị; khi biến ROI tăng 1 đơn vị thì tỷ lệ KNTT nhanh sẽ giảm 4,223 đơn vị.

Qua mô hình ta có thể thấy khi tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH tăng sẽ khiến cho tỷ lệ KNTT nhanh cũng tăng theo. Mặt khác, tỷ lệ nợ trên tổng tài sản của doanh nghiệp sẽ giảm khi tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư tăng lên. Ta cũng có thể thấy tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư là biến có tác động mạnh mẽ nhất tới KNTT nhanh của doanh nghiệp.

Mô hình 2: Biến phụ thuộc ACIDR

Bảng 5. 16 Bảng kết quả phân tích hồi quy mô hình với biến phụ thuộc ACIDR

Coefficientsa

Model t Sig.

Unstandardized Coefficients

Standardize d Coefficients Beta Std. Error

B -.017 .002 -.031 1.575 .551 .138 .351 .867 (Constant) ROA ROE ROI -.031 .011 -.088 1.816 .976 .991 .930 .071 .001 -.012 .258

a. Dependent Variable: ACIDR

Nguồn: tính toán từ SPSS

Từ bảng kết quả hồi quy 5.14 ta xây dựng được phương trình hồi quy tuyến tính

của mô hình 2 như sau:

ACIDR = -0,017 + 0,002xROA – 0,031xROE + 1,575xROI

Nhìn vào cột giá trị Sig. trong bảng kết quả ta thấy giá trị Sig. biến ROA và ROE lớn hơn 10% nên biến độc lập ROA và ROE không có ý nghĩa thống kê trong mô hình 2. Hay nói cách khác tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH

của doanh nghiệp không có tác động đáng kể đến KNTT bằng tiền của doanh nghiệp.Bên cạnh đó biến ROI cũng chỉ có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%.

Cụ thể hơn, xét cho trường hợp chỉ có một biến độc lập thay đổi còn các biến độc lập khác giữ nguyên ta có kết quả như sau: khi biến ROI tăng 1 đơn vị thì tỷ lệ KNTT bằng tiền tăng 1,575 đơn vị.

Qua mô hình ta có thể thấy khi tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư tăng sẽ khiến cho tỷ lệ KNTT bằng tiền cũng tăng theo. Ta cũng có thể thấy tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư là biến có tác động mạnh mẽ nhất tới KNTT bằng tiền của doanh nghiệp.

Mô hình 3: Biến phụ thuộc CCC

Bảng 5. 17 Bảng kết quả phân tích hồi quy mô hình với biến phụ thuộc CCC

Coefficientsa

Model t Sig.

Unstandardized Coefficients

Standardize d Coefficients Beta

B -2.641 .545 -.505 -.178 1.663 Std. Error 2.176 .176 .133 .108 .955 .182 -.359 -.170 .145 -1.214 3.106 -3.799 -1.647 1.742 .226 .002 .000 .101 .083 (Constant) SIZE1 LNROA LNROI ROE

a. Dependent Variable: LNCCC

Nguồn: tính toán từ SPSS

Từ bảng kết quả hồi quy 5.15 ta xây dựng được phương trình hồi quy tuyến tính

của mô hình 3 như sau:

LNCCC = -2,641 – 0,505xLNROA + 1,663xROE – 0,178xLNROI

Nhìn vào cột giá trị Sig. trong bảng kết quả ta thấy giá trị Sig. biến LNROI lớn hơn 10% nên biến độc lập LNROI không có ý nghĩa thống kê trong mô hình 1.Hay nói cách khác tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư của doanh nghiệp không có tác động đáng kể đến thời gian quay vòng tiền của doanh nghiệp.Bên cạnh đó biến ROE cũng chỉ có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, LNROA có ý nghĩa ở mức 5%.

Cụ thể hơn, xét cho trường hợp chỉ có một biến độc lập thay đổi còn các biến độc lập khác giữ nguyên ta có kết quả như sau: khi biến LNROA tăng 1 đơn vị thì LNCCC giảm 0,505 đơn vị, tương ứng CCC giảm 0,156 đơn vị; khi biến ROE tăng 1 đơn vị thì LNCCC sẽ tăng 1,663 đơn vị, tương ứng CCC tăng 3,985 đơn vị.

Qua mô hình ta có thể thấy khi tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH tăng sẽ khiến cho thời gian quay vòng tiền tăng theo. Mặt khác, thời gian quay vòng tiền của doanh

nghiệp sẽ giảm khi tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản tăng lên. Ta cũng có thể thấy tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH là biến có tác động mạnh mẽ nhất tới thời gian quay vòng tiền của doanh nghiệp.

Mô hình 3: Biến phụ thuộc LDR

Bảng 5. 18 Bảng kết quả phân tích hồi quy mô hình với biến phụ thuộc LDR

Coefficientsa

Model t Sig.

Unstandardized Coefficients

Standardize d Coefficients Beta Std. Error

(Constant) SIZE1 LNROA LNROI LNROE 27.202 2.259 1.727 3.326 3.142 2.891 -3.018 -1.901 1.313 -1.541 -.188 -.191 .338 -.371 .004 .003 .059 .190 .125

B 78.633 -6.817 -3.283 4.368 -4.843 a. Dependent Variable: LDR

Nguồn: tính toán từ SPSS

Từ bảng kết quả hồi quy 5.16 ta xây dựng được phương trình hồi quy tuyến tính

của mô hình 4 như sau:

LDR = 78,633 – 3,283xLNROA – 4,843xROE + 4,368xROI

Nhìn vào cột giá trị Sig. trong bảng kết quả ta thấy giá trị Sig. biến LNROI và LNROE lớn hơn 10% nên 2 biến độc lập LNROE và LNROI không có ý nghĩa thống kê trong mô hình 4. Hay nói cách khác tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư và tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH của doanh nghiệp không có tác động đáng kể đến tỷ số nợ dài hạn trên tài sản dài hạn của doanh nghiệp. Bên cạnh đó biến LNROA cũng chỉ có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%.

Cụ thể hơn, xét cho trường hợp chỉ có một biến độc lập thay đổi còn các biến độc lập khác giữ nguyên ta có kết quả như sau: khi biến LNROA tăng 1 đơn vị thì tỷ lệ nợ dài hạn trên TSDH sẽ giảm 3,283 đơn vị.

Qua mô hình ta có thể thấy khi tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản tăng sẽ khiến cho tỷ lệ nợ dài hạn trên TSDH giảm. Ta cũng có thể thấy tỷ suất sinh lợi trên trên tổng tài sản là biến có tác động mạnh mẽ nhất tới tỷ số nợ dài hạn trên tài sản dài hạn của doanh nghiệp.

Xét chung cho mô hình 1, 2, 3 và 4

Từ việc phân tích kết quả hồi quy của 4 mô hình với 4 biến phụ thuộc QR, ACIDR, LNCCC, LDR, ta thấy tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản có mối quan hệ thuận

chiều với KNTT bằng tiền, ngược chiều với thời gian quay vòng của tiền và tỷ số nợ dài hạn trên TSDH; tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH có mối quan hệ thuận chiều với KNTT nhanh và thời gian quay vòng tiền; tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư có mối tương quan thuận chiều với KNTT bằng tiền. Các mối tương quan này sẽ được giải thích như sau:

 Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA)

Để đánh giá KNSL của một doanh nghiệp, yếu tố đầu tiên cần đề cập đến là tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản của doanh nghiệp đó. Như trên thì ROA có mối quan hệ thuận chiều với KNTT bằng tiền và ngược chiều với thời gian quay vòng tiền và tỷ số nợ dài hạn trên TSDH. Điều này được giải thích như sau: Khi ROA tăng tức là lợi nhuận của doanh nghiệp tăng hay doanh nghiệp đã tận dụng hiệu quả tài sản của mình trong kinh doanh. Do đó, doanh nghiệp có thể dự trữ tiền mặt và các khoản tương đương tiền nhiều hơn dẫn đến KNTT bằng tiền tăng. ROA tăng cho thấy việc kinh doanh thuận lợi, thời gian thu tiền và thời gian lưu kho giảm dẫn tới thời gian quay vòng tiền giảm. Lợi nhuận doanh nghiệp thu được càng cao thì càng ít phải huy động nguồn vốn từ bên ngoài nên khiến tỷ lệ nợ dài hạn trên TSDH giảm.

 Tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH (ROE)

Theo như kết quả của phân tích hồi quy, tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH được xem xét có mối tương quan thuận chiều với KNTT nhanh. Giải thích cho điều này như sau: Khi ROE tăng cho thấy doanh nghiệp kinh doanh hiệu quả và lợi nhuận của doanh nghiệp tăng. Doanh nghiệp sẽ đầu tư nhiều hơn vào các TSNH hơn để nâng cao lợi nhuận. Mặt khác, ROE cao đồng nghĩa khả năng tự chủ tài chính được nâng lên, doanh nghiệp ít phải huy động nguồn vốn vay từ bên ngoài nên nợ ngắn hạn giảm. Khi đó TSNH tăng và nợ ngắn hạn giảm sẽ làm KNTT nhanh tăng.

ROE được xem xét có mối tương quan thuận chiều với thời gian quay vòng tiền. Có nhiều doanh nghiệp BĐS có ROEcao và thời gian quay vòng tiền dài ví dụ như HDC có CCC=1299 ngày và ROE=17,5% hay IJC có CCC=2272 ngày và ROE=12,56% hay LHC với CCC=1375,6 và ROE=18,63%. Lý giải cho điều này đó là các doanh nghiệp này thực hiện những dự án đầu tư lớn, có thời gian thực hiện dài và thu về lợi nhuận rất lớn do vậy mà thời gian quay vòng tiền dài và ROE cao.

 Tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư (ROI)

Tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư có mối quan hệ thuận chiều với KNTT bằng tiền. Thật vậy, khi ROI tăng chứng tỏ doanh nghiệp sử dụng hiệu quả vốn đầu tư và lợi nhuận thu được tăng. Khi lợi nhuận tăng thì doanh nghiệp có thể dự trữ nhiều tiền mặt trong cơ cấu tài sản của mình hơn đồng thời cũng ít phải huy động thêm nguồn vốn từ

bên ngoài nên nợ ngắn hạn giảm.Điều đó dẫn đến KNTT bằng tiền của doanh nghiệp tăng.

Kết luận: Qua việc phân tích 4 mô hình hồi quy với 4 biến phụ thuộc là tỷ số KNTT nhanh (QR), tỷ số KNTT bằng tiền (ACIDR), thời gian quay vòng tiền (CCC) và tỷ số nợ dài hạn trên TSDH (LDR) ta thấy cả 3 chỉ số KNSL là ROA, ROE và ROI có tác động đến các biến phụ thuộc. ROA có mối quan hệ thuận chiều với ACIDR, ngược chiều với CCC và LDR.ROE có mối tương quan thuận chiều với QR và CCC còn LDR có mối tương quan thuận chiều với ACIDR. Tuy nhiên, hầu hết các mối tương quan này tương đối yếu chứng tỏ KNSL của doanh nghiệp ảnh hưởng không đáng kể đến KNTT của doanh nghiệp đối với các doanh nghiệp BĐS niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam.

5.4.3. Kết quả của mô hình

Dựa trên các kết quả phân tích tương quan và phân tích hồi quy ta có thể rút ra

một vài kết luận về mới quan hệ giữa KNTT và KNSL của doanh nghiệp như sau:

 Ảnh hưởng của KNTT đến KNSL:

KNTT hiện hành, thể hiện cho KNTT ngắn hạn của doanh nghiệp có tác động đến tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH với các hệ số hồi quy cho 2 mô hình với biến phụ thuộc là ROA và ROE lần lượt là -0,357 và -0,399 hay nói cách khác là có tác động đến KNSL của doanh ngiệp. Tuy nhiên, tác động của nhân tố này tới tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư ban đầu tương đối yếu. Xét chung thì KNTT hiện hành có mối quan hệ ngược chiều với KNSL của mỗi doanh nghiệp. KNTT hiện hành là một trong những yếu tố có tác động mạnh mẽ nhất đến KNSL của doanh nghiệp.

Đối với KNTT bằng tiền, nhân tố này cũng có tác động đến KNSL của doanh nghiệp. KNTT bằng tiền có tác động mạnh mẽ tới các chỉ số ROA, ROE và ROI với các hệ số hồi quy trong ba mô hình là 0,241, 0,444 và 0,497. Theo kết quả nghiên cứu thu được thì KNTT bằng tiền có mối quan hệ thuận chiều với KNSL của doanh nghiệp.

Thời gian quay vòng tiền cũng là một yếu tố có ảnh hưởng đến KNSL của doanh nghiệp. Thời gian quay vòng của tiền được xem xét có mối quan hệ ngược chiều với KNSL của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam thể hiện qua các hệ số hồi quy trong 3 mô hình với các biến phụ thuộc ROA, ROE và ROI lần lượt là -0,147, -0,166 và -0,205.

Tỷ số nợ dài hạn trên tài sản dài hạn đại diện cho KNTT dài hạn của doanh nghiệp cũng có tác động tới KNSL của doanh nghiệp. Tỷ số này được xem xét có mối

tương quan ngược chiều với KNSL của doanh nghiệp. Mối quan hệ này chỉ ở mức khá yếu với các hệ số hồi quy -0,006, -0,009 và -0,008.

Thông qua các phân tích thì yếu tố KNTT nhanh được đánh giá là không có tác

động đáng kể tới KNSL của doanh nghiệp.

 Ảnh hưởng của KNSL đến KNTT:

Hầu hết các chỉ số KNSL mức độ tương quan tương đối yếu với KNTT của

doanh nghiệp.

Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) tác động đến tỷ số KNTT bằng tiền, thời gian quay vòng tiền và tỷ số nợ dài hạn trên TSDH thể hiện qua các hệ số hồi quy lần lượt là 0,002, -0,505 và -3,283 hay nói cách khác là có tác động đến KNTT của doanh nghiệp. Tuy nhiên tác động của ROA đến KNTT bằng tiền là tương đối yếu.

Tỷ suất sinh lợi trên vốn CSH (ROE) có tác động tới KNTT của doanh nghiệp thông qua mối tương quan thuận chiều với biến phụ thuộc KNTT nhanh và thời gian quay vòng tiền thể hiện qua hệ số hối quy trong mô hình lần lượtlà 2.755 và 1,663.

Theo kết quả nghiên cứu thu được, tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư ban đầu (ROI) cũng có tác động đến KNTT của doanh nghiệp, ROI được xem xét có mối quan hệ thuận chiều với KNTT bằng tiền thông qua hệ số hồi quy 1,575.

CHƢƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KIẾN NGHỊ

6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu

Như chúng ta đã biết, KNSL đóng một vai trò hết sức quan trọng quyết định sự tồn tại và phát triển của mối doanh nghiệp. Những chính sách liên quan tới KNSL là những chiến lược mang tầm quan trọng và khó khăn nhất đối với các doanh nghiệp. Một quyết định đúng đắn sẽ giúp gia tăng lợi nhuận, ngược lại nếu các chính sách không hiệu quả sẽ làm cho lợi nhuận của doanh nghiệp sụt giảm mạnh, thậm chí gặp phải những rủi ro thanh toán nặng nề, gây áp lực cho doanh nghiệp trong quá trình hoạt động. Do đó việc nghiên cứu, phân tích kỹ lưỡng tình hình hoạt động và đưa ra chính sách hợp lý trong quản lý KNTT và KNSL là việc làm hết sức quan trọng đối với mỗi doanh nghiệp để có thể đem lại lợi nhuận lớn nhất cho các chủ sở hữu. Đặc biệt đối với các doanh nghiệp thuộc ngành BĐS, vẫn luôn được coi là ngành kinh tế mũi nhọn, đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của nền kinh tế Việt Nam thì việc xác định được các yếu tố ảnh hưởng, từ đó xây dựng được một mức KNTT hợp lý lại càng có ý nghĩa hơn.

Trong các nghiên cứu trước đây, các nhà nghiên cứu chỉ phân tích tác động một chiều đó là ảnh hưởng KNTT đến KNSL của các doanh nghiệp. Đối với bài nghiên cứu này, tác giả đã phân tích cả tác động của KNSL đến KNTT. Như đã phân tích thông qua các lý thuyết cổ điển, hiện đại cũng như dựa trên các số liệu thực tế thu thập từ các Báo cáo tài chính và Báo cáo kết quả kinh doanh thì có 4 yếu tố của KNTTảnh hưởng tới KNSL của các công ty cổ phần ngành BĐS niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Trong đó có KNTT hiện hành và KNTT bằng tiền là các nhân tố được xem xét có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất tới chính sách sử dụng vốn của các doanh nghiệp. Xét về quan hệ tương quan thì KNTT bằng tiền có tác động thuận chiều với KNSL của các doanh nghiệp BĐS trong khi các nhân tố KNTT hiện hành, thời gian quay vòng tiền và tỷ số nợ dài hạn trên tài sản dài hạn lại có tác động ngược chiều. Ngoài ra, KNTT nhanh trong nghiên cứu này không có tác động đáng kể đến KNSL của doanh nghiệp. Ngược lại, có 3 chỉ số ROA, ROE và ROI của KNSL cũng tác động đến KNTT, tuy nhiên, mức độ giải thích của KNTT đến KNSL là khá thấp.

Do KNTT và KNSL sẽ phải chịu tác động của rất nhiều yếu tố bên trong cũng như bên ngoài nên các nhà quản trị của các công ty cổ phần ngành BĐS cần nắm rõ những đặc điểm, đặc thù riêng cũng như hướng phát triển của doanh nghiệp mình để có thể đưa ra được một mức KNTT phù hợp với mình, giúp tối đa hóa giá trị doanh nghiệp.

6.2. Một số hạn chế của đề tài nghiên cứu

Đưa ra được một phương pháp quản lý KNTT hợp lý sẽ đảm bảo được nguồn cung vốn ổn định, tận dụng được các cơ hội kinh doanh đồng thời tối thiểu hóa chi phí huy động vốn, tối thiểu hóa rủi ro và tối đa hóa lợi nhuận luôn là một vấn đề hết sức quan trọng trong công tác quản trị tài chính của các doanh nghiệp. Với đề tài “Mối quan hệ giữa KNTT và KNSL: Nghiên cứu điển hình các công ty cổ phần ngành bất động sản niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam”, khóa luận cũng đã đạt được một số kết quả nhất định cả về mặt lý thuyết cũng như thực tiễn trong nền kinh tế, tuy vẫn còn những hạn chế cần được khắc phục.

Qua nghiên cứu này đã cho thấy khái quát phần nào các hoạt động sản xuất kinh doanh của các công ty cổ phần BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam trong giai đoạn 5 năm từ 2009 đến 2013 với số lượng mẫu là 58 công ty và dữ liệu được thu thập từ các Báo cáo tài chính trong vòng 5 năm. Vì độ dài thời gian chỉ là 5 năm nên có thể chưa đánh giá chính xác ảnh hưởng của các chỉ số KNTT đến KNSL của các doanh nghiệp BĐS. Nếu mở rộng phạm vi thời gian hơn nữa (nhiều hơn 5 năm) thì các kết quả thu được cũng có thể thay đổi. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng mới chỉ tập trung vào các doanh nghiệp thuộc ngành BĐS, nếu mở rộng phạm vi ra các ngành khác với số lượng các công ty được nghiên cứu lớn hơn thì kết quả nghiên cứu cũng có thể sẽ thay đổi.

Ngoài ra, khóa luận cũng chưa nghiên cứu được tác động của các nhân tố vĩ mô lên KNTT và KNSL của các công ty cổ phần ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam. Một hạn chế khác của đề tài là chỉ sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp lấy từ các báo cáo tài chính của các công ty, tức là tất cả đều chỉ tính theo giá trị ghi sổ mà không tính tới giá trị thị trường của chúng.

Trên đây là một số hạn chế của đề tài nghiên cứu, có thể là cơ sở để mở ra những hướng nghiên cứu sâu hơn, rộng hơn và toàn diện hơn, đồng thời khắc phục được những thiếu sót để hoàn thiện hơn vấn đề nghiên cứu trong tương lai.

6.3. Một số kiến nghị

Trên thực tế, sẽ không có một mức KNTT hay mức KNSL tối ưu chung nào cho tất cả các doanh nghiệp bởi mỗi doanh nghiệp đều có những đặc điểm, đặc thù, tình hình hoạt động , định hướng phát triển khác nhau. Các quyết định liên quan đến KNTT và KNSL sẽ phải dựa trên cơ sở các chính sách hoạt động được đề ra bởi các nhà quản trị doanh nghiệp. Dựa trên cơ sở các phân tích số liệu và lý thuyết về KNTT và KNSL, tác giả có một số đề xuất trong hoạt động quản trị nguồn vốn của các công ty cổ phần ngành BĐS như sau:

 Thiết lập một cấu trúc vốn hợp lý, đảm bảo cân đối KNTT của doanh nghiệp

Như đã phân tích ở các chương trước, TSNH của các doanh nghiệp BĐS khá lớn, trong đó phải kể đến giá trị hàng tồn kho. Đặc thù của các doanh nghiệp ngành BĐS là hàng tồn kho chiếm tỷ trọng rất lớn trong tài sản. Điều này sẽ khiến doanh nghiệp phải đối mặt với các chi phí phát sinh như chi phí lãi vay và chi phí lưu kho. Nhiều doanh nghiệp, giá trị hàng tồn kho còn lớn hơn nhiều lần so với vốn CSH và số tiền lãi phải trả để đầu tư cho hàng tồn kho xấp xỉ bằng hoặc gấp nhiều lần doanh thu. Chính điều này đã khiến giá vốn cũng như nợ xấu của các doanh nghiệp BĐS tăng mạnh và từ từ giết chết doanh nghiệp. Do đó, các nhà quản trị cũng cần đưa ra những giải pháp hợp lý, đảm bảo mức KNTT không quá cao, giữ tỷ trọng hàng tồn kho vừa đủ để không phải chịu tác động tiêu cực từ việc đi vay vốn kinh doanh.

 Mở rộng quy mô doanh nghiệp, đa dạng hóa lĩnh vực hoạt động

BĐS là một ngành kinh tế mũi nhọn, bao gồm rất nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau. Việc các doanh nghiệp BĐS mở rộng quy mô hoạt động, đa dạng hóa các hoạt động kinh doanh có thể đem lại những đánh giá tích cực từ phía các nhà đầu tư, tăng cường uy tín cũng như khẳng định được tiềm lực tài chính của mình đối với các chủ nợ. Từ đó sẽ giúp dễ dàng tiếp cận với nguồn vốn vay hơn, bên cạnh đó chi phí lãi vay cũng thấp hơn. Khi đó, KNTT và KNSL của doanh nghiệp BĐS có thể tăng lên, đem lại nguồn vốn tài trợ hữu ích cho các dự án của doanh nghiệp. Ngoài ra, việc mở rộng quy mô doanh nghiệp cũng cho công chúng, nhà đầu tư và các chủ nợ thấy được những tín hiệu kinh doanh tích cực, khả quan của doanh nghiệp, giảm bớt sự bất cân xứng về thông tin bên trong và bên ngoài.

 Minh bạch thông tin tài chính doanh nghiệp

Hình ảnh của doanh nghiệp trong mắt công chúng sẽ tác động trực tiếp tới các quyết định của các nhà đầu tư cũng như các nguồn cho vay vốn. Chỉ khi hiểu rõ về doanh nghiệp thì họ mới có thể đưa ra các quyết định có góp vốn hay cho vay nợ hay không. Do đó minh bạch thông tin là một yêu cầu cần thiết đối với các doanh nghiệp BĐS khi muốn huy động vốn vay từ bên ngoài vì thông qua đó chủ nợ hoặc nhà đầu tư sẽ thấy rõ hơn về năng lực tài chính, tiềm năng phát triển của doanh nghiệp, biết được vốn đầu tư của họ sẽ được sử dụng như thế nào trong hoạt động kinh doanh. Việc công bố rộng rãi các thông tin xung quanh các hoạt động của doanh nghiệp sẽ giúp giảm thiểu vấn đề về bất cân xứng thông tin và điều này sẽ tạo điều kiện cho doanh nghiệp có thể tiếp cận nguồn vốn dễ dàng hơn, từ đó giảm chi phí vốn cho doanh nghiệp. Trên thực tế, khi các thông tin được công bố có tính chất tích cực, có thể giúp gia tăng sự tin tưởng của công chúng vào các doanh nghiệp BĐS, cũng có thể khiến cho vốn cổ phần

trở nên thu hút hơn đối với các nhà đầu tư, khi đó nhà quản trị sẽ cần cân nhắc giữa việc huy động nguồn vốn cổ phần để giảm chi phí lãi vay với những tác động tiêu cực khi quyền lực bị pha loãng bởi tăng vốn cổ phần, từ đó đưa ra quyết định có hay không tăng tỷ lệ nợ trong cơ cấu vốn của doanh nghiệp.

Trên đây là một số kiến nghị đối với các công ty cổ phần ngành BĐS trong công tác xây dựng một mức KNTT hợp lý nhằm đạt được một mức sinh lợi cao cho doanh nghiệp, có tính đến tác động của các nhân tố ảnh hưởng. Các kiến nghị trên có thể giúp doanh nghiệp thuận tiện hơn trong việc tiếp cận với các nguồn tín dụng trên thị trường và giảm thiểu chi phí huy động vốn, đưa ra nhiều lựa chọn giúp doanh nghiệp có thể điều chỉnh KNTT sao cho phù hợp với các chính sách hoạt động, phát triển của mình và đạt được hiệu quả cao trong hoạt động kinh doanh.

KẾT LUẬN

Cùng với sự chuyển dịch của cơ cấu nền kinh tế và xu thế hội nhập mạnh mẽ như hiện nay, có một mức KNTT hợp lý và mức KNSL cao là điều mà tất cả các doanh nghiệp quan tâm và mong muốn đạt được. Đối với các doanh nghiệp, để đạt được điều đó thì cần phải xem xét nhiều yếu tố tác động tới KNTT cũng như KNSL, từ đó có những điều chỉnh phù hợp với định hướng phát triển của bản thân doanh nghiệp và của nền kinh tế.

Trong khuôn khổ của bài khóa luận tốt nghiệp, em chỉ bước đầu tìm hiểu về mối quan hệ giữa KNTT và KNSL của của các doanh nghiệp ngành BĐS, từ đó đưa ra những kết luận về mối quan hệ này. Tuy nhiên, để áp dụng mối quan hệ này một cách có hiệu quả trong thực tế thì cần những nghiên cứu sâu rộng hơn và tùy thuộc vào đặc điểm của từng công ty. Mặc dù là bước đầu nghiên cứu, tìm hiểu một cách tổng quát nhất nhưng cũng phần nào giúp em nắm được đặc điểm của ngành BĐS, mối quan hệ giữa KNTT và KNSL của doanh nghiệp trong ngành. Từ đó, em đã có thêm nhiều kiến thức thực tế và sẽ giúp em rất nhiều khi bắt đầu một công việc thực sự.

Tuy nhiên, đây là một đề tài phức tạp, đòi hỏi kiến thức và nghiên cứu sâu rộng, mặc dù đã hết sức cố gắng nhưng do trình độ còn hạn chế nên luận văn không tránh khỏi những sai sót. Rất mong nhận được sự góp ý của các Thầy, Cô thành viên Hội đồng và Quý độc giả để luận văn được hoàn thiện và có ý nghĩa thực tiễn hơn. Một lần nữa, em xin chân thành cảm ơn giáo viên hướng dẫn – Thạc sĩ Chu Thị Thu Thủy đã tận tình giúp đỡ em rất nhiều để em có thể hoàn thành khóa luận này.

Em xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày 25 tháng 10 năm 2014

Sinh viên thực hiện

Trần Thị Thanh Vân

PHỤ LỤC

Phụ lục 0. 1 Danh sách mã chứng khoán các Công ty Cổ phần ngành BĐS

niêm yết trên TTCK Việt Nam

Mã CK Tên tổ chức niêm yết

API Công ty cổ phần Đầu tư Châu Á - Thái Bình Dương

ASM Công ty cổ phần Đầu tư và Xây dựng Sao Mai tỉnh An Giang

BCI Công ty cổ phần Đầu tư xây dựng Bình Chánh

CCL Công ty cổ phần Đầu tư và Phát triển Dầu khí Cửu Long

CLG Công ty cổ phần Đầu tư và Phát triển Nhà đất Cotec

D11 Công ty cổ phần Địa ốc 11

D2D Công ty cổ phần Phát triển Đô thị Công nghiệp Số 2

DIG Tổng công ty cổ phần Đầu tư Phát triển Xây dựng

DLG Công ty cổ phần Tập đoàn Đức Long Gia Lai

DRH Công ty cổ phần Đầu tư Căn nhà mơ ước

DTA Công ty cổ phần Đệ Tam

DXG Công ty cổ phần Dịch vụ và Xây dựng địa ốc Đất Xanh

HAG Công ty cổ phần Hoàng Anh Gia Lai

HDC Công ty cổ phần Phát triển nhà Bà Rịa - Vũng Tàu

HDG Công ty cổ phần Tập đoàn Hà Đô

HQC Công ty cổ phần Tư vấn - Thương mại - Dịch vụ Địa ốc Hoàng Quân

IDI Công ty cổ phần Đầu tư và Phát triển Đa Quốc Gia

IDJ Công ty cổ phần Đầu tư tài chính Quốc tế và Phát triển doanh nghiệp IDJ

IDV Công ty cổ phần Phát triển hạ tầng Vĩnh Phúc

IJC Công ty cổ phần Phát triển Hạ tầng Kỹ thuật

ITA Công ty cổ phần Đầu tư - Công nghiệp Tân Tạo

ITC Công ty cổ phần Đầu tư và Kinh doanh nhà

KAC Công ty cổ phần Đầu tư Địa ốc Khang An

KBC Công ty cổ phần Phát triển Đô thị Kinh Bắc - CTCP

KDH Công ty cổ phần Đầu tư và Kinh doanh nhà Khang Điền

LCG Công ty cổ phần LICOGI 16

LGL Công ty cổ phần Đầu tư và Phát triển Đô thị Long Giang

LHG Công ty cổ phần Long Hậu

Mã CK Tên tổ chức niêm yết

Công ty cổ phần đầu tư Năm Bảy Bảy NBB

Công ty cổ phần Đầu tư Phát triển Nhà Đà Nẵng NDN

Tổng công ty Đầu tư Phát triển Nhà và Đô thị Nam Hà Nội NHA

Công ty cổ phần Phát triển đô thị Từ Liêm NTL

Công ty cổ phần Nhà Việt Nam NVN

Công ty cổ phần Bất động sản Du lịch Ninh Vân Bay NVT

Công ty cổ phần Tập đoàn Đại Dương OGC

Công ty cổ phần Phát triển Bất động sản Phát Đạt PDR

Công ty cổ phần Dầu khí Đông Đô PFL

Công ty cổ phần Phát triển hạ tầng và Bất động sản Thái Bình Dương PPI

Công ty cổ phần Địa ốc Dầu khí PVL

Công ty cổ phần Quốc Cường Gia Lai QCG

Công ty cổ phần Địa ốc Chợ Lớn RCL

Công ty cổ phần Cơ điện lạnh REE

Công ty cổ phần Xây dựng số 5 SC5

Công ty cổ phần Địa ốc Sài Gòn Thương Tín SCR

Công ty cổ phần Đầu tư xây dựng và Phát triển đô thị Sông Đà SDU

Công ty cổ phần Đầu tư Phát triển Đô thị và Khu công nghiệp Sông Đà SJS

Công ty cổ phần Sonadezi Long Thành SZL

Công ty cổ phần Phát triển nhà Thủ Đức TDH

Công ty cổ phần Tập đoàn Đầu tư Thăng Long TIG

TIX Công ty cổ phần Sản xuất Kinh doanh Xuất nhập khẩu Dịch vụ và Đầu tư Tân Bình

Công ty cổ phần Xây dựng và Kinh doanh địa ốc Tân Kỷ TKC

Công ty cổ phần Xây dựng và Phát triển đô thị tỉnh Bà Rịa -Vũng Tàu UDC

Công ty cổ phần Đầu tư phát triển Nhà và Đô thị IDICO UIC

Công ty Cổ phần Đầu tư và Phát triển Du lịch Vinaconex VCR

Tập Đoàn VinGroup - Công ty cổ phần VIC

Công ty cổ phần Đầu tư bất động sản Việt Nam VNI

Công ty cổ phần Vạn Phát Hưng VPH

Công ty cổ phần Xây lắp và Địa ốc Vũng Tàu VRC

Phụ lục 0. 2 Thống kê KNTT hiện hành và KNTT nhanh của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm yết trên thị

trƣờng chứng khoán Việt Nam (2009-2013)

KNTT hiện hành KNTT nhanh

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm TB 5 năm

8.503 6.5315 0.8041 0.7104 0.8978 3.4893 8.5027 6.5315 0.8024 0.7071 0.8411 3.477 API

1.424 1.2553 1.5234 1.3136 1.9226 1.4878 0.5072 0.7083 0.8329 0.702 1.0185 0.7538 ASM

3.02 3.3521 2.535 5.3456 3.5358 3.5577 0.5862 0.6642 0.4542 1.0526 0.6588 0.6832 BCI

5.333 4.3348 2.4485 2.8185 3.3382 3.6546 1.1914 0.8109 0.3785 0.4407 0.4124 0.6468 CCL

1.168 0.94 1.421 1.938 1.1996 1.3333 0.657 0.4293 1.1482 1.1978 1.0614 0.8987 CLG

3.508 1.9289 0.3511 0.3812 1.987 1.6312 2.3535 1.1081 0.3177 0.3189 1.9741 1.2145 D11

0.784 1.3689 1.0904 2.4329 2.0552 1.5463 0.6723 1.2248 0.9082 0.8825 0.9139 0.9204 D2D

2.745 2.3782 2.5012 2.6921 2.0742 2.4781 1.9466 1.5123 1.3461 1.1728 0.7703 1.3496 DIG

1.134 1.1676 1.2085 1.4649 2.6428 1.5236 0.6236 0.7639 0.8124 0.9922 1.9191 1.0222 DLG

1.571 1.7937 0.9707 0.5084 0.4945 1.0677 1.5685 1.7883 0.9706 0.5084 0.4945 1.0661 DRH

2.489 2.2709 2.9378 2.001 2.3909 2.418 0.3606 0.4643 0.306 0.2345 0.3718 0.3474 DTA

1.17 1.4198 1.4162 2.4924 1.7583 1.6514 0.7374 1.0929 1.213 1.9378 0.9436 1.1849 DXG

1.724 2.1616 1.9633 2.128 1.9641 1.9882 1.2085 1.5852 1.307 1.4937 1.5935 1.4376 HAG

1.49 1.9388 2.2299 2.0816 2.1678 1.9817 0.3301 0.5876 0.516 0.3527 0.3291 0.4231 HDC

1.44 1.6784 1.6873 1.2874 1.2513 1.4689 0.8471 1.0428 0.8252 0.5159 0.4915 0.7445 HDG

1.159 2.18 0.9781 1.2014 1.3748 1.3786 0.5871 1.5286 0.6485 0.9766 0.9777 0.9437 HQC

0.85 1.2027 1.0754 1.1134 0.886 1.0254 0.595 0.8657 0.7963 0.6091 0.7008 0.7134 IDI

KNTT hiện hành KNTT nhanh

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm TB 5 năm

0.423 0.4477 0.3053 0.5464 1.0027 0.5449 0.4225 0.4477 0.3053 0.5464 1.0027 0.5449 IDJ

0.327 5.7189 5.3477 8.0996 7.4611 5.3909 0.327 4.7894 4.7116 6.7528 6.7014 4.6564 IDV

2.216 1.1961 5.4282 3.0072 2.5068 2.8709 1.7288 0.656 1.5946 0.4109 0.346 0.9473 IJC

3.283 2.3982 2.0537 2.6216 2.7202 2.6154 1.419 1.1413 0.7135 1.1837 1.1582 1.1231 ITA

1.633 3.5444 2.8512 3.4795 2.8505 2.8717 0.4969 2.4047 0.6332 0.5588 0.3465 0.888 ITC

3.927 2.8277 2.2046 3.5504 3.7111 3.2442 1.1885 0.4183 0.144 0.5732 0.3565 0.5361 KAC

1.433 2.9475 2.7569 3.5644 1.532 2.4468 1.433 1.482 0.7605 0.941 0.3859 1.0005 KBC

40.44 5.5084 3.3526 4.0109 7.2943 12.121 8.8173 2.3093 1.0882 1.2956 2.2585 3.1538 KDH

1.972 1.8682 1.244 1.3752 1.2548 1.5429 1.4996 0.8902 0.7832 0.9862 0.8648 1.0048 LCG

1.291 1.4072 1.1353 1.0492 1.1403 1.2046 1.1566 1.2107 0.902 0.7939 0.8118 0.975 LGL

1.672 2.0535 1.6179 1.3366 1.6441 1.6649 0.7554 1.0867 0.8911 0.7548 1.0041 0.8984 LHG

10.99 3.329 1.802 2.2238 2.5814 4.1855 4.4174 0.6368 0.1795 0.3383 0.3191 1.1782 NBB

##### 0.7516 0.9067 1.3611 2.1821 1.3004 #DIV/0! 0.4058 0.3312 0.3928 0.454 0.3959 NDN

0.774 2.0456 1.0661 1.3936 0.9865 1.2531 0.6174 2.0456 1.0389 1.0989 0.7779 1.1157 NHA

2.016 1.8137 1.6986 2.1304 2.9096 2.1137 1.1586 1.1233 0.6453 0.5779 0.6379 0.8286 NTL

3.274 6.0442 2.6559 2.0809 1.8588 3.1828 0.761 2.664 0.305 0.1641 0.0895 0.7967 NVN

0.944 2.0981 0.8607 1.1298 1.2984 1.2662 0.9271 1.8214 0.6909 0.9337 1.1452 1.1037 NVT

0.989 1.2594 2.032 1.8621 1.7405 1.5767 0.9877 1.2558 2.006 1.7918 1.6252 1.5333 OGC

1.812 3.4318 6.2174 4.7868 7.9307 4.8357 0.0181 0.1492 0.4719 0.2182 0.2936 0.2302 PDR

KNTT hiện hành KNTT nhanh

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm TB 5 năm

1.113 2.1625 0.648 0.5869 0.9159 1.0852 1.0862 1.0602 0.6335 0.5758 0.5009 0.7713 PFL

1.797 1.6947 1.4158 1.6502 1.6766 1.6469 1.0793 0.9782 0.6535 0.698 0.6245 0.8067 PPI

1.441 2.5324 3.1915 4.073 3.1654 2.8806 1.3257 1.4141 2.1661 2.3127 1.7589 1.7955 PVL

1.07 2.2948 3.312 2.5843 2.4741 2.347 0.2248 0.6623 0.6836 0.3966 0.3234 0.4581 QCG

1.333 1.6968 1.9153 2.2202 2.2454 1.8821 0.5906 0.7656 1.9144 0.5342 0.6507 0.8911 RCL

1.78 1.3631 1.9869 1.9866 1.8035 1.7841 1.473 1.0707 1.4525 1.6681 1.4204 1.4169 REE

1.208 1.4572 1.3725 1.4834 1.1016 1.3246 0.296 0.4901 0.2621 0.2241 0.4752 0.3495 SC5

1.782 2.2597 1.7596 2.0732 2.358 2.0466 0.9586 1.3423 0.8673 0.6035 0.6755 0.8894 SCR

0.517 0.8008 0.6662 0.5518 0.629 0.633 0.5174 0.4321 0.3013 0.2347 0.2549 0.3481 SDU

1.361 0.4225 0.5523 2.0758 1.4899 1.1803 1.2554 0.3453 0.3763 0.2211 0.147 0.469 SJS

1.189 2.4219 3.0768 7.6958 5.1818 3.913 0.9651 2.0928 2.5313 6.3593 4.0838 3.2065 SZL

3.121 2.3093 2.2764 2.149 2.0466 2.3805 1.4734 1.4529 1.3039 1.0679 1.1233 1.2843 TDH

4.359 2.2919 1.6936 1.9613 2.4077 2.5428 4.3168 2.243 1.5541 1.848 2.2202 2.4364 TIG

2.703 3.735 3.3747 6.3788 3.8302 4.0044 1.9552 2.1496 2.0891 3.1782 2.094 2.2932 TIX

1.243 1.3556 1.4569 1.2669 1.281 1.3207 0.5479 0.8477 0.5843 0.4997 0.5954 0.615 TKC

1.18 1.1114 1.1086 1.0863 1.233 1.1438 0.8435 0.6225 0.5521 0.5046 0.4849 0.6015 UDC

1.138 1.1109 1.1189 1.0905 1.1471 1.121 0.5262 0.5437 0.5982 0.5995 0.6075 0.575 UIC

2.876 0.6901 1.5015 1.5102 1.4037 1.5962 2.635 0.5641 0.2534 0.0783 0.0686 0.7199 VCR

5.132 2.5383 0.9265 1.1229 1.4937 2.2427 5.1224 2.107 0.4973 0.4294 0.7847 1.7882 VIC

KNTT hiện hành KNTT nhanh

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm TB 5 năm

9.17 4.7216 4.4345 4.5504 4.3985 5.4549 1.8937 0.6898 0.2286 0.5068 0.2128 0.7064 VNI

1.119 1.5654 2.1288 1.5867 1.4799 1.5759 0.277 0.2836 0.3378 0.207 1.4529 0.5117 VPH

1.194 1.4989 1.5355 1.5031 2.3492 1.6162 0.1458 0.4162 0.2308 0.1659 0.1029 0.2123 VRC

2.926 2.2522 1.9678 2.2881 2.2872 1.4196 1.2452 0.894 0.9883 0.9778 TB năm

0.327 0.4225 0.3053 0.3812 0.4945 0.5449 0.0181 0.1492 0.144 0.0783 0.0686 0.2123 Min

40.44 6.5315 6.2174 8.0996 7.9307 12.121 8.8173 6.5315 4.7116 6.7528 6.7014 4.6564 Max

Phụ lục 0. 3 Thống kê thời gian quay vòng tiền của các doanh nghiệp ngành

BĐS niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam (2009-2013)

CCC

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm

ASM 176.306 224.496 250.212 210.525 216.139 215.535

BCI 3015.42 2006.36 9155.21 2856.19 3613.29 4129.3

CCL 2410.01 1060.23 2391.98 3223.83 3878.84 2592.98

CLG 1754.99 446.193 230.724 881.931 94.5972 681.687

D11 618.986 285.715 -24.1515 140.871 117.167 227.717

D2D 136.92 51.1541 79.0504 716.394 1115.32 419.768

DIG 298.647 752.892 1321.64 1525.84 1516.4 1083.08

DLG 151.763 116.986 238.416 355.263 213.962 215.278

DRH -118.16 68.3843 124.886 7.86287 3.42384 17.2801

DTA 80520.6 595.547 931.605 1391.25 2436.87 17175.2

DXG 9884.44 248.921 530.157 270.126 1206.24 2427.98

HAG 417.417 545.658 964.824 565.777 416.229 581.981

HDC 1017.25 846.257 1125.32 1841.11 1669.26 1299.84

HDG 315.986 335.335 306.328 263.122 413.847 326.924

HQC 418.01 501.867 1843.02 599.392 906.678 853.794

78.4369 193.629 153.232 181.267 116.956 144.704 IDI

-201.87 -24.7912 -18.391 -62.889 78.0009 -45.9884 IDJ

-6.716 426.944 500.003 1003.28 386.875 462.078 IDV

414.983 4143.11 1167.91 3103.45 2531.97 2272.28 IJC

ITA 850.536 451.982 5177.25 489.116 85666.9 18527.2

CCC

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm

ITC 1334.12 491.742 2785.61 6866.07 1451.7 2585.85

KAC 1970.73 3084.45 10093 468.271 13561.1 5835.52

KBC 32.6908 3352.25 7612.11 15644.6 4683.85 6265.1

KDH 6457.88 1293.46 3277.36 82148.9 2692.36 19174

LCG 182.365 295.347 157.453 270.246 629.292 306.941

LGL 150.368 230.027 193.519 669.366 1186.82 486.02

LHG 886.329 1466.77 1186.07 1564.59 1774.29 1375.61

NBB 1295.16 1571.8 2124.88 2461.46 6802.49 2851.16

NDN #DIV/0! 375.254 460.719 931.808 1180.87 737.163

NHA -272.24 48.7007 128.061 87.4594 -57.2324 -13.0504

NTL 196.836 291.413 980.077 725.814 966.789 632.186

NVN 2354.58 1459.81 6578.38 5260.58 16666.1 6463.89

NVT -20.363 150.647 60.3121 222.829 125.693 107.823

OGC 171.711 123.052 102.149 89.1524 205.034 138.22

PDR 4136.97 1078.74 17051.7 28275.2 157256 41559.8

PFL 1111.67 10634.8 35.4569 6239.42 2805.88 4165.45

PPI 442.503 423.016 1530.78 1112.29 2320.16 1165.75

PVL 203.383 1797.18 589.235 7155.11 16439.8 5236.95

QCG 1782.7 2498.69 3299.94 9439.85 1622.71 3728.78

RCL 358.613 334.57 2.30915 640.297 448.507 356.859

REE 105.928 141.431 204.911 139.829 176.563 153.733

SC5 319.271 364.732 510.662 378.677 135.463 341.761

CCC

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm

SCR 19965.1 851.711 2505.95 2201.06 1209.7 5346.71

SDU -20.375 316.03 1603.11 451.661 -17982.3 -3126.38

SJS -164.89 58.4806 1131.09 9338.56 4266.72 2925.99

SZL 150.931 165.808 358.48 328.861 211.317 243.079

TDH 748.676 612.786 510.774 1343.33 696.561 782.426

TIG -91.548 29.0293 240.309 283.069 127.388 117.65

TIX 145.403 283.709 103.886 186.331 431.112 230.088

TKC 97.4393 124.425 144.897 260.129 193.613 164.101

UDC 375.715 407.713 474.996 606.821 759.319 524.913

UIC 63.8856 58.8997 48.3971 38.4792 34.8811 48.9085

VCR -74.128 64.651 4936.18 10778.3 14826.1 6106.22

VIC -199.86 791.627 2593.72 1501.83 535.372 1044.54

VNI 2970.48 2988.03 2956.34 2946.56 9862.88 4344.86

VPH 301.745 5634.79 6089.64 5828.72 14.7166 3573.92

VRC 1168.34 751.246 785.226 1323.93 1134.91 1032.73

2692.72 1016.21 1928.02 3996.02 6245.54 TB năm

MIN -272.24 -24.7912 -24.1515 -62.889 -17982.3 -3126.38

MAX 80520.6 10634.8 17051.7 82148.9 157256 41559.8

Phụ lục 0. 4 Thống kê KNTT bằng tiền của các doanh nghiệp ngành BĐS niêm

yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam (2009-2013)

KNTT bằng tiền

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm

API 0.6224 3.28002 0.13037 0.2167 0.0385 0.8576

ASM 0.02323 0.16184 0.05536 0.0741 0.0463 0.0722

BCI 0.28385 0.22874 0.24961 0.6459 0.2345 0.3285

CCL 0.18021 0.09989 0.00479 0.0075 0.0028 0.059

CLG 0.00492 0.00604 0.0022 0.0083 0.005 0.0053

D11 0.26621 0.19682 0.00819 0.0148 0.1769 0.1326

D2D 0.01324 0.0212 0.19331 0.3584 0.5712 0.2315

DIG 1.24228 0.37817 0.20534 0.2078 0.0263 0.412

DLG 0.02867 0.02074 0.00891 0.0078 0.178 0.0488

DRH 0.31717 0.17541 0.03005 0.0167 0.0298 0.1138

DTA 0.02146 0.14169 0.03819 0.0565 0.063 0.0642

DXG 0.20173 0.42412 0.2595 0.584 0.1372 0.3213

HAG 0.45269 0.69065 0.42731 0.3745 0.4937 0.4878

HDC 0.10949 0.15061 0.09811 0.0324 0.0285 0.0838

HDG 0.11027 0.07735 0.13451 0.0922 0.1993 0.1227

HQC 0.02166 0.04834 0.00624 0.0115 0.0134 0.0202

IDI 0.09067 0.07246 0.17935 0.0255 0.0862 0.0908

IDJ 0.30359 0.32006 0.11176 0.0995 0.0851 0.184

IDV 0.02429 1.14477 0.97962 0.6669 0.6061 0.6843

IJC 0.03696 0.14468 0.17066 0.0811 0.0378 0.0942

KNTT bằng tiền

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm

0.10653 0.03769 0.03039 0.0152 0.0279 0.0435 ITA

0.01618 0.10398 0.02122 0.0192 0.0039 0.0329 ITC

0.17415 0.06235 0.0178 0.0142 0.0423 0.0622 KAC

0.66375 0.18371 0.0115 0.0259 0.0158 0.1801 KBC

KDH 2.15536 0.63704 0.19323 0.2625 0.4173 0.7331

0.25467 0.03781 0.05717 0.0175 0.0229 0.078 LCG

0.114 0.21632 0.05332 0.0189 0.0474 0.09 LGL

0.1424 0.24263 0.11697 0.0453 0.1122 0.1319 LHG

3.12975 0.37013 0.01604 0.0138 0.0076 0.7075 NBB

NDN #DIV/0! 0.0477 0.00574 0.002 0.007 0.0156

NHA 0.45691 0.06398 0.03227 0.1467 0.1872 0.1774

0.65976 0.75939 0.31906 0.3307 0.2941 0.4726 NTL

0.2193 0.82105 0.04705 0.0045 0.0048 0.2193 NVN

0.08886 0.15757 0.05875 0.1024 0.0467 0.0908 NVT

0.05431 0.12152 0.25466 0.0955 0.1278 0.1308 OGC

0.00458 0.01986 0.083 0.0098 0.011 0.0257 PDR

0.2074 0.04346 0.04422 0.004 0.002 0.0602 PFL

0.03045 0.01573 0.01491 0.0058 0.0232 0.018 PPI

0.40605 0.2989 0.02599 0.0068 0.0066 0.1489 PVL

QCG 0.01847 0.08613 0.01329 0.0264 0.0608 0.041

RCL 0.22641 0.21533 0.05641 0.1245 0.2273 0.17

REE 0.30895 0.60189 0.34232 0.531 0.3772 0.4323

KNTT bằng tiền

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm

SC5 0.08492 0.2121 0.02764 0.0398 0.0811 0.0891

SCR 0.03315 0.3459 0.01141 0.0308 0.0643 0.0971

SDU 0.26536 0.08993 0.00808 0.0023 0.0144 0.076

SJS 0.97122 0.0993 0.03358 0.0327 0.0289 0.2331

SZL 0.44528 0.58557 0.4099 2.5952 1.5504 1.1173

TDH 0.34329 0.21162 0.119 0.0859 0.0948 0.1709

TIG 0.8219 0.10655 0.05949 0.6376 1.3011 0.5853

TIX 0.29276 0.70915 1.43126 2.8257 1.7147 1.3947

TKC 0.07166 0.25879 0.12336 0.0692 0.0345 0.1115

UDC 0.12294 0.03632 0.00284 0.0029 0.0122 0.0354

UIC 0.01244 0.02243 0.03053 0.0853 0.1234 0.0548

VCR 2.06226 0.22182 0.02101 0.0125 0.0076 0.465

VIC 0.97276 0.28856 0.05694 0.063 0.2824 0.3328

VNI 0.0595 0.26211 0.01326 0.0032 0.0078 0.0692

VPH 0.01675 0.00966 0.00313 0.0033 0.0014 0.0068

VRC 0.03343 0.17143 0.04037 0.0054 0.0036 0.0508

TB năm 0.35795 0.2855 0.12932 0.2052 0.1803

MIN 0.00458 0.00604 0.0022 0.002 0.0014 0.0053

MAX 3.12975 3.28002 1.43126 2.8257 1.7147 1.3947

Phụ lục 0. 5 Thống kê tỷ số nợ dài hạn trên TSDH và tỷ số TSDH trên nợ dài hạn của các doanh nghiệp ngành

BDDS niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam (2009-2013)

LDR LR

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm TB 5 năm

API 0 0 0 0.0337 0.1398 0.0347 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! 29.679 7.1524 #DIV/0!

ASM 0.5075 0.4679 0.2539 0.2584 0.6669 0.4309 1.97027 2.1373 3.93899 3.8694 1.4996 2.68312

0.9227 0.9325 0.9176 1.5008 1.0663 1.068 1.08378 1.07238 1.08982 0.6663 0.9378 0.97003 BCI

2.8373 1.0095 1.0684 1.0945 1.4872 1.4994 0.35245 0.99059 0.93598 0.9136 0.6724 0.77301 CCL

0.9214 0.3352 1.0195 1.0836 0.6086 0.7937 1.08533 2.98328 0.98089 0.9229 1.643 1.52308 CLG

9.6718 0.1559 0.0053 0.0126 0.171 2.0033 0.10339 6.41467 189.982 79.104 5.8483 56.2904 D11

0.1098 0.5143 0.4034 1.1571 1.3045 0.6978 9.10769 1.9443 2.47915 0.8642 0.7666 3.03239 D2D

0.3259 0.3946 0.6182 0.7465 0.4687 0.5108 3.06874 2.53415 1.61747 1.3396 2.1335 2.13869 DIG

0.1665 0.2448 0.5682 0.4989 0.8718 0.47 6.00546 4.08553 1.76003 2.0043 1.1471 3.00048 DLG

0.0241 0.0003 0.0007 0.0005 0.0004 0.0052 41.4231 3951.78 1418.72 2183.8 2335.5 1986.24 DRH

0.8391 0.7995 0.96 0.4968 0.7905 0.7772 1.1917 1.25076 1.04166 2.013 1.2651 1.35243 DTA

0.1085 0.1214 0.0511 0.0165 0.2196 0.1034 9.21682 8.23814 19.5778 60.478 4.5545 20.413 DXG

0.5787 0.471 0.7104 0.8092 0.5646 0.6268 1.72788 2.12334 1.40773 1.2358 1.771 1.65314 HAG

1.2204 0.854 1.1261 1.02 1.119 1.0679 0.81943 1.17093 0.88806 0.9804 0.8936 0.95049 HDC

0.1008 0.2158 0.252 0.2414 0.0057 0.1631 9.91989 4.63475 3.96759 4.1425 176.54 39.8401 HDG

0.4283 1.9877 0.2207 0.5515 0.6299 0.7636 2.33474 0.50309 4.53202 1.8131 1.5875 2.1541 HQC

0.2377 0.1914 0.121 0.17 0.086 0.1612 4.20739 5.22415 8.26202 5.8837 11.625 7.04044 IDI

LDR LR

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm TB 5 năm

0 0 0 0 0 0 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! IDJ

0.0003 1.1854 1.2397 1.1572 1.3935 0.9952 3806.2 0.84357 0.80667 0.8642 0.7176 761.886 IDV

0.2876 0.6921 0.5622 0.3698 0.3329 0.4489 3.47737 1.44497 1.7788 2.7038 3.0039 2.48177 IJC

0.2994 0.3117 0.2431 0.4417 0.2964 0.3185 3.34027 3.20864 4.11295 2.2638 3.3733 3.2598 ITA

0.3269 0.3444 0.3303 0.5349 0.4109 0.3895 3.05942 2.90323 3.02754 1.8694 2.4337 2.65866 ITC

10.085 2.7764 4.836 0.8494 0.7309 3.8556 0.09916 0.36018 0.20678 1.1773 1.3681 0.6423 KAC

0.5714 0.8773 0.9558 1.9383 0.4313 0.9548 1.75008 1.13992 1.04624 0.5159 2.3184 1.35411 KBC

0.6657 2.9596 1.1282 1.1151 2.9018 1.7541 1.50227 0.33788 0.88636 0.8967 0.3446 0.79358 KDH

0.2174 0.261 0.018 0.0191 0.2197 0.147 4.60035 3.83189 55.4989 52.44 4.551 24.1843 LCG

8E-05 0.0334 0.1509 0.2636 0.3066 0.1509 13153.5 29.9023 6.62746 3.7939 3.2613 2639.42 LGL

0.4477 0.8971 0.7075 0.498 0.6112 0.6323 2.23353 1.11474 1.41347 2.0079 1.6361 1.68115 LHG

5.0704 2.796 0.8111 1.1168 1.6426 2.2874 0.19722 0.35765 1.23282 0.8954 0.6088 0.65838 NBB

NDN #DIV/0! 0.2518 0.3848 0.9344 1.8296 0.8502 #DIV/0! 3.97065 2.59857 1.0702 0.5466 2.0465

0.0363 0 0 0 0 0.0073 27.518 #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! #DIV/0! NHA

1.6297 0.695 0.3889 0.3625 0.3493 0.6851 0.61362 1.43875 2.57135 2.7587 2.8629 2.04908 NTL

15.301 49.977 30.159 21.571 19.038 27.209 0.06536 0.02001 0.03316 0.0464 0.0525 0.04348 NVN

0.1188 0.2375 0.2726 0.2329 0.1205 0.1965 8.42043 4.21078 3.66883 4.2932 8.296 5.77785 NVT

0.172 0.2536 0.6027 0.81 0.7266 0.513 5.8151 3.94319 1.65917 1.2345 1.3763 2.80566 OGC

1.0504 2.7722 8.3642 9.2244 12.045 6.6912 0.95201 0.36073 0.11956 0.1084 0.083 0.32475 PDR

LDR LR

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm TB 5 năm

0.4185 0.4117 0.0116 0.0163 0.0215 0.1759 2.38927 2.42876 86.367 61.245 46.607 39.8074 PFL

0.5383 0.1821 0.1154 0.0012 2.4161 0.6506 1.85769 5.49096 8.66527 865.31 0.4139 176.348 PPI

7E-05 0.2194 0.5717 0.9061 1.3019 0.5998 14960.5 4.55689 1.74922 1.1037 0.7681 2993.74 PVL

0.2574 0.7532 1.2406 1.2052 1.1721 0.9257 3.88454 1.32764 0.80605 0.8298 0.8532 1.54024 QCG

0.0021 0.1214 0.2376 0.196 0.5242 0.2163 472.656 8.23578 4.20827 5.1027 1.9077 98.4221 RCL

0.0521 0.0372 0.0647 0.2279 0.0758 0.0915 19.2119 26.8696 15.4522 4.3882 13.201 15.8246 REE

0.8045 2.9411 1.956 3.0244 0.67 1.8792 1.24308 0.34001 0.51126 0.3306 1.4926 0.78352 SC5

1.5223 1.7008 1.0517 1.0663 1.0792 1.2841 0.6569 0.58795 0.9508 0.9379 0.9267 0.81203 SCR

0.0004 0.0171 0.0157 0.0312 0.0499 0.0229 2698.7 58.4827 63.7105 32.079 20.021 574.6 SDU

0.2494 0.1695 0.4386 2.0417 0.9575 0.7713 4.00928 5.90093 2.28003 0.4898 1.0444 2.74488 SJS

0.0159 0.3696 0.7091 0.8981 0.8028 0.5591 62.769 2.7053 1.4103 1.1134 1.2457 13.8487 SZL

0.2652 0.2977 0.3306 0.2831 0.2568 0.2867 3.77114 3.35946 3.02507 3.532 3.894 3.51634 TDH

0.2271 0.0008 0.0583 0.2848 0.0868 0.1316 4.40243 1235.71 17.15 3.511 11.522 254.458 TIG

0.8771 1.0793 0.7585 0.9018 0.663 0.8559 1.14013 0.9265 1.31841 1.1089 1.5083 1.20046 TIX

0.673 0.5625 0.1704 0.0605 0.0296 0.2992 1.48589 1.77793 5.86734 16.526 33.775 11.8866 TKC

0.0742 0.2403 0.4166 0.4319 0.6151 0.3556 13.4861 4.16076 2.40063 2.3153 1.6257 4.7977 UDC

0.1898 0.1066 0.2339 0.1153 0.0994 0.149 5.26745 9.37861 4.2758 8.6714 10.064 7.53147 UIC

0 0.1167 0.3171 0.531 0.5286 0.2987 #DIV/0! 8.57098 3.15383 1.8834 1.8919 3.87502 VCR

1.3753 0.8848 0.3639 0.7143 0.8484 0.8373 0.72711 1.13024 2.74821 1.3999 1.1787 1.43684 VIC

LDR LR

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm TB 5 năm

199 174.67 148.13 10.204 12.867 108.97 0.00503 0.00573 0.00675 0.098 0.0777 0.03864 VNI

0.2957 0.7377 2.0943 2.0376 0.0609 1.0453 3.38136 1.3556 0.47748 0.4908 16.418 4.42471 VPH

0.2959 0.4396 0.0922 0.2684 0.5865 0.3365 3.37939 2.27461 10.8448 3.7257 1.705 4.38592 VRC

4.6038 4.5186 3.7729 1.3203 1.3672 655.221 98.9464 36.1063 62.051 49.366 TB năm

0 0 0 0 0 0.00503 0.00573 0.00675 0.0464 0.0525 0.03864 0 MIN

MAX 199 174.67 148.13 21.571 19.038 108.97 14960.5 3951.78 1418.72 2183.8 2335.5 2993.74

Phụ lục 0. 6 Tỷ lệ sinh lợi trên tổng tài sản (ROA) và tỷ lệ sinh lợi trên vốn CSH (ROE) của các doanh nghiệp

ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam

ROA ROE

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm TB 5 năm

0.0262 0.0962 0.0157 -0.047 0.091 0.03634 0.02751 0.104 0.0248 -0.086 0.1654 0.04705 API

0.099 0.1378 0.0825 0.0498 0.0464 0.08311 0.20179 0.3925 0.0999 0.0196 0.0363 0.15 ASM

0.066 0.0759 0.0216 0.0697 0.0371 0.05406 0.174 0.1639 0.0493 0.0958 0.0541 0.10741 BCI

0.0161 0.0841 0.0161 0.0169 0.0046 0.02756 0.02928 0.1271 0.0307 0.0304 0.0077 0.04502 CCL

0.0675 0.1094 0.0911 0.0602 0.081 0.08185 0.25202 0.219 0.1261 0.0513 0.1271 0.15511 CLG

0.1952 0.2655 0.2094 0.0082 0.0087 0.1374 0.83767 0.5229 0.4046 0.0119 0.0139 0.35819 D11

0.071 0.1247 0.0612 0.0497 0.0412 0.06958 0.19973 0.331 0.1358 0.1273 0.1361 0.18598 D2D

0.1629 0.1103 0.032 0.0118 0.0184 0.06708 0.25228 0.186 0.0484 0.0026 0.0177 0.1014 DIG

0.0568 0.0653 0.0523 0.0529 0.0007 0.0456 0.07491 0.1762 0.069 0.0003 0.0021 0.0645 DLG

0.0814 0.0891 0.0152 -0.044 0.0402 0.03632 0.08054 0.0864 -0.021 -0.134 0.0124 0.00486 DRH

0.012 0.0952 0.0217 0.0256 -0.015 0.02783 0.02435 0.1995 0.0178 0.0071 -0.059 0.03804 DTA

0.0694 0.1146 0.0808 0.0805 0.071 0.08327 0.30841 0.3196 0.0824 0.1063 0.1417 0.19169 DXG

0.1225 0.1293 0.07 0.0275 0.0525 0.08035 0.27314 0.2426 0.141 0.0374 0.0756 0.15397 HAG

0.1147 0.0983 0.0742 0.0466 0.0318 0.07311 0.38234 0.2108 0.151 0.0742 0.0465 0.17297 HDC

0.1804 0.1959 0.1028 0.0266 0.0704 0.11521 0.54665 0.4662 0.2389 0.0598 0.1909 0.3005 HDG

0.0324 0.1569 0.039 0.0339 0.0334 0.05911 0.14731 0.5289 0.0361 0.0253 0.0241 0.15234 HQC

0.0383 0.0998 0.0843 0.0687 0.0491 0.06803 0.12291 0.1803 0.0726 0.068 0.0712 0.10297 IDI

ROA ROE

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm TB 5 năm

0.2017 0.0427 -0.05 0.0126 -0.031 0.03508 0.42347 0.0432 -0.064 0.0011 -0.042 0.07234 IDJ

0.0291 0.0601 0.04 0.0322 0.0587 0.04402 0.14733 0.3183 0.2323 0.1913 0.3575 0.24936 IDV

0.1229 0.0895 0.0785 0.0478 0.0397 0.07567 0.14586 0.2664 0.1011 0.0609 0.0537 0.1256 IJC

0.0594 0.0809 0.021 0.0156 0.0168 0.03874 0.08503 0.1171 0.0128 0.0057 0.0127 0.04663 ITA

0.0471 0.091 -0.035 0.0191 -0.113 0.00185 0.08304 0.2478 -0.076 0.0041 -0.202 0.01136 ITC

0.1017 0.0571 0.0196 0.0683 0.0215 0.05364 0.11678 0.0667 0.0021 0.022 0.0074 0.043 KAC

0.0789 0.1162 0.0307 -0.014 0.0311 0.04864 0.20551 0.2534 0.0176 -0.122 0.0195 0.07487 KBC

0.0417 0.0943 0.0293 -0.011 -0.062 0.01853 0.05873 0.1877 0.002 -0.051 -0.142 0.01115 KDH

0.1388 0.1281 0.113 0.0232 -0.128 0.05493 0.20784 0.1988 0.1377 -0.031 -0.388 0.02511 LCG

0.1145 0.0926 0.0529 0.0432 -0.026 0.0554 0.27111 0.1462 0.0218 0.0112 -0.172 0.05559 LGL

0.1707 0.1162 0.0715 0.0661 0.0458 0.09406 0.36255 0.2956 0.1516 0.084 0.0376 0.18627 LHG

0.0555 0.0548 0.0315 0.0674 0.0155 0.04494 0.15239 0.1615 0.0688 0.1364 0.0187 0.10753 NBB

NDN #DIV/0! 0.0434 0.0589 0.0214 0.0532 0.04422 #DIV/0! 0.1523 0.2274 0.0581 0.1343 0.14302

0.0583 0.2008 0.0118 0.0077 0.0078 0.05727 0.09082 0.25 0.0143 0.0049 0.0044 0.07288 NHA

0.4529 0.2672 0.0519 0.0467 0.0696 0.17766 0.95094 0.6208 0.1266 0.0826 0.1084 0.37787 NTL

0.0433 0.0795 0.001 -0.005 -0.007 0.0223 0.1133 0.224 0.0035 -0.379 -0.476 -0.1029 NVN

0.0086 0.016 -0.051 -0.022 0.0301 -0.0037 0.01511 0.0215 -0.136 -0.137 0.0483 -0.0375 NVT

0.0171 0.0942 0.0434 0.0498 0.0531 0.05154 0.02114 0.1829 0.0555 0.0281 0.0272 0.06298 OGC

0.0391 0.0868 0.0027 0.0017 0.0007 0.02619 0.09936 0.2106 0.0047 0.0035 0.0016 0.06394 PDR

100

ROA ROE

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm TB 5 năm

0.066 0.1733 0.0434 -0.01 -0.131 0.02828 0.0364 0.2642 0.054 -0.049 -0.236 0.01377 PFL

0.0758 0.0736 0.0181 0.0128 0.0102 0.0381 0.13897 0.1315 0.0269 0.0034 0.0004 0.06025 PPI

0.0754 0.0043 0.0052 -0.028 -0.207 -0.03 0.09436 -0.015 0.0028 -0.051 -0.565 -0.1067 PVL

0.054 0.0619 0.0199 0.0143 0.0102 0.03206 0.16463 0.1215 -0.02 0.003 0.0026 0.05439 QCG

0.297 0.1958 0.099 0.0895 0.0623 0.14872 0.5299 0.3391 0.1736 0.1432 0.1162 0.2604 RCL

0.131 0.0799 0.1103 0.1057 0.1485 0.11506 0.1761 0.1243 0.1326 0.1558 0.1878 0.15532 REE

0.0309 0.0405 0.0129 0.0216 0.0494 0.03105 0.15553 0.1443 0.0615 0.0274 0.1614 0.11003 SC5

0.0298 0.0862 0.0023 0.0437 0.0327 0.03892 0.0366 0.1932 0.0072 0.0328 0.0032 0.0546 SCR

0.1637 0.0669 0.0395 0.041 0.028 0.06781 0.37568 0.1215 0.0042 0.0068 0.0048 0.10261 SDU

0.237 0.1029 -0.015 -0.055 0.013 0.05649 0.3986 0.2102 -0.043 -0.2 0.0446 0.08213 SJS

0.0557 0.0705 0.0464 0.0421 0.0345 0.04985 0.0927 0.1153 0.0973 0.089 0.0838 0.09561 SZL

TDH 0.1635 0.111 0.0493 0.0355 0.0328 0.07839 0.23966 0.1801 0.0235 0.0205 0.0143 0.09561

0.0248 0.1201 -0.024 0.0126 0.0308 0.03281 0.03634 0.1481 -0.048 0.0169 0.0472 0.04013 TIG

0.0476 0.0772 0.1207 0.1091 0.0784 0.08662 0.12079 0.1602 0.1943 0.1725 0.1237 0.15428 TIX

0.0456 0.0614 0.0644 0.0352 0.0392 0.04917 0.1767 0.1631 0.0644 0.0082 0.0185 0.08618 TKC

0.0208 0.0223 0.0147 0.0069 0.013 0.01554 0.04486 0.0681 0.0397 0.0221 0.0043 0.03582 UDC

0.0589 0.0567 0.0554 0.087 0.0812 0.06785 0.13646 0.1253 0.1298 0.1357 0.1517 0.13577 UIC

0.0977 0.0888 0.0194 -0.02 -0.017 0.03389 0.06447 0.1642 0.0408 -0.121 -0.117 0.00631 VCR

0.094 0.1126 0.053 0.0527 0.1136 0.08519 0.53303 0.3554 0.1651 0.1749 0.494 0.3445 VIC

101

ROA ROE

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm TB 5 năm

VNI 0.0195 0.0125 0.0018 -0.006 -0.014 0.00286 0.01334 0.0165 0.0007 -0.017 -0.091 -0.0157

VPH 0.0666 0.0049 0.0023 0.0114 0.0215 0.02134 0.32466 0.016 0.0082 0.0119 0.0279 0.07773

VRC 0.1035 0.1629 0.0712 0.0215 0.0473 0.08126 0.26936 0.4019 0.099 0.0008 0.0053 0.15528

0.0904 0.0973 0.0414 0.0281 0.021 0.20429 0.2064 0.066 0.0182 0.0165 TB năm

MIN -0.1067 0.0086 0.0043 -0.051 -0.055 -0.207 -0.03 0.01334 -0.015 -0.136 -0.379 -0.565

MAX 0.4529 0.2672 0.2094 0.1091 0.1485 0.17766 0.95094 0.6208 0.4046 0.1913 0.494 0.37787

102

Phụ lục 0. 7 Tỷ lệ sinh lợi trên vốn đầu tƣ ban đầu (ROI) của các doanh nghiệp

ngành BĐS niêm yết trên TTCK Việt Nam

ROI

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm

API 0.0262 0.0962 0.0157 -0.047 0.09092 0.03632

ASM 0.0796 0.1262 0.0482 0.0084 0.01523 0.05554

BCI 0.0684 0.0739 0.0199 0.0482 0.02757 0.0476

CCL 0.0161 0.0812 0.0147 0.0158 0.00399 0.02636

CLG 0.0282 0.0749 0.0229 0.0104 0.02664 0.03261

D11 0.1952 0.2655 0.2094 0.0062 0.00704 0.13665

D2D 0.0704 0.1233 0.0596 0.0492 0.04075 0.06865

DIG 0.1603 0.1069 0.0241 0.0013 0.00949 0.06041

DLG 0.0283 0.0487 0.015 0.0001 0.00069 0.01856

DRH 0.0687 0.0766 -0.015 -0.082 0.00754 0.01124

DTA 0.012 0.0935 0.0082 0.0036 -0.0266 0.01813

DXG 0.0694 0.1132 0.0373 0.0724 0.07075 0.07261

HAG 0.1055 0.1184 0.0518 0.0117 0.0326 0.064

HDC 0.0988 0.0904 0.0675 0.0324 0.02052 0.06191

HDG 0.1801 0.194 0.1016 0.0214 0.06152 0.11173

HQC 0.031 0.1395 0.0092 0.007 0.00733 0.0388

IDI 0.0383 0.0705 0.0271 0.0249 0.02227 0.03661

IDJ 0.2017 0.0372 -0.056 0.0009 -0.0403 0.02872

IDV 0.0291 0.0601 0.04 0.0308 0.05698 0.04341

IJC 0.0943 0.0531 0.0725 0.0398 0.0336 0.05865

103

ROI

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm

ITA 0.0594 0.0752 0.0082 0.0033 0.00839 0.03091

ITC 0.0371 0.0731 -0.05 0.0027 -0.1284 -0.013

KAC 0.0727 0.0372 0.0008 0.0131 0.00474 0.02571

KBC 0.0745 0.097 0.0065 -0.041 0.00629 0.02864

KDH 0.0385 0.0854 0.001 -0.027 -0.0785 0.00386

LCG 0.1275 0.1146 0.0714 -0.017 -0.159 0.02753

LGL 0.0998 0.0689 0.0087 0.0041 -0.0658 0.02313

LHG 0.1701 0.102 0.0509 0.032 0.01467 0.07392

NBB 0.0555 0.0524 0.0271 0.0585 0.00792 0.04027

NDN #DIV/0! 0.0418 0.0588 0.0133 0.03765 0.03788

NHA 0.0583 0.2008 0.011 0.0038 0.00339 0.05545

NTL 0.4528 0.2671 0.0506 0.0434 0.06963 0.1767

NVN 0.0433 0.0795 0.001 -0.076 -0.0661 -0.0037

NVT 0.0079 0.0112 -0.06 -0.069 0.0292 -0.016

OGC 0.0089 0.0794 0.0213 0.0081 0.00763 0.02508

PDR 0.0391 0.0859 0.0014 0.001 0.00041 0.02556

PFL 0.014 0.1487 0.0416 -0.035 -0.1509 0.00369

PPI 0.0619 0.0582 0.0089 0.0013 0.00014 0.02607

PVL 0.0716 -0.01 0.0016 -0.028 -0.2123 -0.0354

QCG 0.0466 0.0552 -0.008 0.0011 0.00095 0.01916

RCL 0.2868 0.1952 0.0972 0.0891 0.06228 0.14614

REE 0.1283 0.0727 0.0968 0.0999 0.14031 0.10759

104

ROI

Mã CK 2009 2010 2011 2012 2013 TB 5 năm

SC5 0.0265 0.0218 0.0095 0.0037 0.02559 0.01745

SCR 0.0083 0.0557 0.0023 0.0112 0.0013 0.01576

SDU 0.1635 0.0495 0.0017 0.0029 0.00199 0.0439

0.2352 0.1025 -0.016 -0.055 0.01268 0.05586 SJS

0.0557 0.0705 0.0464 0.0421 0.03449 0.04985 SZL

TDH 0.1631 0.1062 0.0137 0.0124 0.00861 0.06079

0.0227 0.0831 -0.029 0.0083 0.02878 0.02269 TIG

0.0476 0.0662 0.092 0.0896 0.06749 0.07258 TIX

TKC 0.042 0.0489 0.0242 0.0025 0.00677 0.02488

UDC 0.0159 0.0183 0.0087 0.0047 0.00088 0.00969

UIC 0.0386 0.0343 0.0344 0.0442 0.06152 0.04259

VCR 0.055 0.0847 0.0193 -0.046 -0.0404 0.01447

0.077 0.093 0.0302 0.0331 0.09435 0.06553 VIC

0.0088 0.0091 0.0004 -0.008 -0.0381 -0.0056 VNI

VPH 0.0666 0.0049 0.0023 0.0032 0.00756 0.0169

VRC 0.0847 0.1555 0.0435 0.0003 0.00277 0.05737

0.0819 0.0869 0.0259 0.0084 0.00478 0.04142 TB năm

MIN 0.0079 -0.01 -0.06 -0.082 -0.2123 -0.0354

MAX 0.4528 0.2671 0.2094 0.0999 0.14031 0.1767

105

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt:

1. “Phân tích báo cáo tài chính” – PGS. TS Nguyễn Năng Phúc – NXB Đại học Kinh

tế Quốc dân (2011)

2. “Phân tích kinh doanh” – PGS. TS Nguyễn Văn Công – NXB Đại học Kinh tế

Quốc dân (2012)

3. “Quản trị tài chính” – TS.Nguyễn Thanh Liêm – NXB Thống kê (2009)

4. “Quản trị tài chính” – Eugene F.Brigham, Joel F.Houston, Đại học Florida – ĐH

Quốc gia Tp.Hồ Chí Minh

5. “Quản trị tài chính doanh nghiệp” – Nguyễn Hải Sản – NXB Tài chính (2005)

6. “Tài chính doanh nghiệp” – TS.Nguyễn Minh Kiều – NXB Thống kê (2009)

Tiếng Anh:

1. Moyer, R. C. (1977) – “Forecasting Financial Failure: A Re-Examination”,

Financial Management.

2. Manzler, D. (2004) – “Liquidity, liquidity risk and the closed-end fund discount”,

Working paper, University of Cincinnati.

3. Pimentel, R. C., Braga, R., & Casa Nova, S. P. C. (2005) – “Interação entre rentabilidade e liquidez: um estudo exploratório”, Revista de Contabilidade do Mestrado em Ciências Contábeis da UERJ, Rio de Janeiro.

4. Raheman, A. & Nasr, M. (2007) – “Working capital management and profitability” – case of Pakistani firms, International Review of Business Research Papers.

5. Shin, H., & L. Soenen, (1998) – “Efficiency of Working Capital and Corporate

Profitability”, Financial Practice and Education.

6. Soenen, L.A (1993), – “Cash Conversion Cycle and Corporate Profitability”,

Journal of Cash Management.

7. Sharma, A.K. & Kumar, S. (2011) – “Effect of Working Capital Management on Firm Profitability”, Empirical Evidence from India”, Global Business Review.

8. Scherr, F. C. (2007). – “Modern Working Capital Management, Prentice-Hall

International, Inc.

106