» Tài Chính - Ngân Hàng

» Tài chính doanh nghiệp

Sử dụng mô hình đơn biến trong việc dự báo dòng tiền: Một nghiên cứu thực nghiệm tại các công ty cổ phần khai thác than Việt Nam

Chia sẻ: ViVientiane2711 ViVientiane2711 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

Báo xấu

24
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết sử dụng các mô hình đơn biến là dòng tiền từ hoạt động kinh doanh và lợi nhuận trong quá khứ để dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong tương lai của các công ty cổ phần khai thác than thuộc Tập đoàn công nghiệp Than - Khoáng sản Việt Nam (TKV).

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Sử dụng mô hình đơn biến trong việc dự báo dòng tiền: Một nghiên cứu thực nghiệm tại các công ty cổ phần khai thác than Việt Nam

NGHIEÂN CÖÙU TRAO ÑOÅI Soá 10 (195) - 2019 SỬ DỤNG MÔ HÌNH ĐƠN BIẾN TRONG VIỆC DỰ BÁO DÒNG TIỀN: MỘT NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI CÁC CÔNG TY CỔ PHẦN KHAI THÁC THAN VIỆT NAM Ths. Dương Thị Nhàn* Bài báo sử dụng các mô hình đơn biến là dòng tiền từ hoạt động kinh doanh và lợi nhuận trong quá khứ để dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong tương lai của các công ty cổ phần khai thác than thuộc Tập đoàn công nghiệp Than - Khoáng sản Việt Nam (TKV). Nghiên cứu sử dụng mẫu dữ liệu của 9 công ty cổ phần khai thác than thuộc TKV giai đoạn 2010 - 2018, với tổng cộng 81 quan sát. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng: Tại các công ty cổ phần khai thác than thuộc TKV, dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong quá khứ có khả năng dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong tương lai. Tuy nhiên, lợi nhuận sau thuế trong quá khứ của các công ty này không có khả năng dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong tương lai. • Từ khóa: Tập đoàn Công nghiệp Than - Khoáng sản Việt Nam, dự báo dòng tiền, đơn biến. giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí đồng thời tránh The article uses univariate models which used những rủi ro do mất khả năng thanh toán. past operating cash flows and past profits to Một trong những nội dung quan trọng trong quản forecast the futureoperating cash flows of Vietnam trị dòng tiền đó là dự báo dòng tiền. Hiện nay, có hai Coal mining Joint Stock Company. The research using data samples of nine Vietnam Coal mining phương pháp xác định dòng tiền của doanh nghiệp Joint Stock companies of Vietnam National Coal là phương pháp trực tiếp và phương pháp gián tiếp. - Mineral Industries Holding Corpration Limited Vì vậy, tương ứng cũng có hai phương pháp dự báo (Vinacomin) during the period of 2010 - 2018, with dòng tiền trong doanh nghiệp đó là phương pháp dự a total of 81 observations. The results show that: At báo dòng tiền trực tiếp và gián tiếp. Phương pháp dự the Vietnam Coal mining Joint Stock Companies, báo dòng tiền trực tiếp là dự báo trực tiếp các thành past operating cash flows is capable of forecasting phần của dòng tiền là dòng tiền vào và dòng tiền ra. cash flows from operations in the future. However, Trong khi đó, theo phương pháp gián tiếp thì việc dự the past profit of these companies is not able to báo dòng tiền tương lai chủ yếu dựa vào dòng tiền, lợi forecast cash flows from operations in the future. nhuận và các thông tin trên báo cáo tài chính để dự • Keywords: Vinacomin, forecast cash flows, báo. Trong phạm vi nghiên cứu của bài viết này, tác univariate models. giả chủ yếu sử dụng các mô hình dự báo của phương pháp dự báo gián tiếp, đặc biệt là sử dụng các mô Ngày nhận bài: 4/9/2019 hình đơn biến là dòng tiền từ hoạt động kinh doanh Ngày chuyển phản biện: 6/9/2019 trong quá khứ và lợi nhuận quá khứ để dự báo dòng Ngày nhận phản biện: 19/9/2019 tiền tương lai. Ngày chấp nhận đăng: 23/9/2019 2. Một số nghiên cứu về dự báo dòng tiền giai đoạn trước 1. Đặt vấn đề Các nghiên cứu thực nghiệm về dự báo dòng tiền Dòng tiền hay còn gọi là ngân lưu là một chuỗi các theo phương pháp gián tiếp trên thế giới trước đây khoản thu nhập hoặc chi trả xảy ra qua một số thời khá phong phú. Nổi tiếng phải kể đến các nghiên kỳ nhất định. Dòng tiền có vai trò vô cùng quan trọng cứu của Lorek và Willinger (1993), (1996), Lev, Li đối với một doanh nghiệp, nó quyết định sự thành bại và Sougiannis (2009) ở Hoa Kỳ, Khansalar (2012), của chính doanh nghiệp đó. Chính vì vậy, quản trị Arnedo & ctg (2012)... Tuy nhiên tại Việt Nam, việc dòng tiền cũng trở lên vô cùng quan trọng trong việc sử dụng phương pháp này để dự báo dòng tiền còn quản trị tài chính doanh nghiệp. Quản trị dòng tiền tốt ít được sử dụng. Một số nghiên cứu điển hình như * Trường Đại học Mỏ - Địa chất 40 Taïp chí nghieân cöùu Taøi chính keá toaùn
Soá 10 (195) - 2019 NGHIEÂN CÖÙU TRAO ÑOÅI Nguyễn Hữu Ánh (2013), Đỗ Hồng Nhung (2014),... CFOt = α0 + α1CFOt-1 + μ (Mô hình 1.1) Các nghiên cứu về dự báo dòng tiền của Việt Nam CFOt = α0 + α1CFOt-1 + α2CFOt-2 + μ (Mô hình và thế giới chia làm hai loại là dự báo dòng tiền sử 1.2) dụng mô hình đơn biến và đa biến. Tuy nhiên, chưa CFOt = α0 + α1CFOt-1 + α2CFOt-2 + α3CFOt-3 + μ có nghiên cứu nào sử dụng mô hình đơn biến dự báo (Mô hình 1.3) dòng tiền tại các công ty cổ phần khai thác than Việt Nam. Để kiểm định mô hình đơn biến sử dụng lợi Dạng 2: Sử dụng lợi nhuận quá khứ để dự báo nhuận hoặc dòng tiền quá khứ dự báo dòng tiền, tác dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh trong tương giả tiến hành kiểm định các giả thuyết sau: lai: Ho: Dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh trong CFOt = β0 + β1EARNt-1 + ε (Mô hình 2.1) quá khứ có khả năng dự báo dòng tiền thuần từ hoạt CFOt = β0 + β1EARNt-1+ β2EARNt-2 + ε (Mô hình động kinh doanh trong tương lai. 2.2) H1: Lợi nhuận sau thuế trong quá khứ có khả năng CFOt = β0 + β1EARNt-1 + β2EARNt-2 + β3EARNt-3 dự báo dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh trong + ε (Mô hình 2.3) tương lai. Trong đó, ký hiệu các biến và cách tính được mô 3. Phương pháp nghiên cứu và mô hình nghiên tả trong Bảng 1. cứu 4. Kết quả nghiên cứu 3.1. Phương pháp nghiên cứu Có hai mô hình có khả năng được lựa chọn để Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với phân tích đối với hồi quy với dữ liệu dạng bảng: mô phần mềm Stata 12, sử dụng 2 mô hình đơn biến là hình hồi quy tác động cố định (FE) và mô hình hồi biến dòng tiền từ hoạt động kinh doanh và biến lợi quy tác động ngẫu nhiên (RE). Quyết định chọn mô nhuận để dự báo dòng tiền tương lai. Dữ liệu nghiên hình nào sẽ dựa vào kết quả của kiểm định Hausman. cứu gồm số liệu của 9 công ty cổ phần khai thác than * Đối với mô hình dạng 1 thuộc TKV giai đoạn 2010-2018, với tổng cộng 81 - Mô hình 1.1: CFOt = α0 + α1CFOt-1 + μ quan sát. Tuy nhiên, do có đến biến có độ trễ t-3 nên 3.1. Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với phần mềm Stata 12, sử dụng 2 mô hình đơn biến là sốsố quan biến sáttừ sử dòng tiền hoạt dụng động kinhđể chạy doanh mô và biến hìnhđể dự lợi nhuận là báo 54dòng quan Khicứuchạy sát.lai. Dữ liệu nghiên tiền tương gồm kiểm định Hausman nhận thấy Prob > 3.2. nhiên do cóMô hình đến biến có độ hồi trễ t-3 quy nên số quan sát sử dụng để chạy mô hình là 54 quan sát. chi2 = 0,0260 < 0,05, vì vậy mô hình hồi quy với liệu của 9 Công ty cổ phần khai thác than thuộc TKV giai đoạn 2010-2018, với tổng cộng 81 quan sát. Tuy 3.2. Mô hình hồi quy tác động cố định (FE) giải thích tốt hơn mô hình hồi Trên cơ sở kế thừa mô hình đơn biến của Lorek và Trên cơ sở kế thừa mô hình đơn biến của Lorek và Willinger (1993) [6], Nguyễn Hữu Ánh (2013), tác giả đề xuất các mô hình đơn biến sử dụng trong nghiên cứu để dự báo dòng tiền tại các Công quy ty cổtác phầnđộng khai ngẫu nhiên (RE). Tuy nhiên, khi chạy Willinger thác than thuộc(1993), TKV như sau: Nguyễn Hữu Ánh (2013), tác giả đề Dạng 1: Sử dụng dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh quá khứ để dự báo dòngmô hìnhtừ hoạt tiền thuần hồi quy FE nhận thấy mô hình không tồn tại xuất cácdoanh động kinh môtươnghìnhlai: đơn biến sử dụng trong nghiên cứu CFOt = α0 + α1CFOt-1 + μ (Mô hình 1.1) khuyết tật đa cộng tuyến và tự tương quan (Prob > F để dự CFO báot =dòng tiền tại các công ty cổ phần khai thác α0 + α1CFO t-1 + α2CFOt-2 + μ (Mô hình 1.2) = 0,2445 > 0,05). Tuy nhiên, mô hình tồn tại phương than thuộc CFOt = α TKV 0 + α1CFOnhưt-1 +sau: α2CFOt-2 + α3CFOt-3 + μ (Mô hình 1.3) Dạng 2: Sử dụng lợi nhuận quá khứ để dự báo dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanhsai trongsai tươngsố lai: thay đổi. Do đó, tác giả sử dụng phương Dạng CFOt 1:= β0 Sử dụng + β1EARN t-1+εdòng (Mô hìnhtiền 2.1) thuần từ hoạt động pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất tổng quát để khắc kinh doanh quá khứ để dự báo dòng CFOt = β0 + β1EARNt-1+ β2EARNt-2+ε (Mô hình 2.2) tiền CFOt = β0 + β1EARNt-1+ β2EARNt-2+ β3EARNt-3+ε (Mô hình 2.3) thuần từ hoạt phục. Kết quả được thể hiện như Bảng 2. động kinh Trong đódoanh tương ký hiệu các lai:tính được mô tả trong bảng 1. biến và cách Kết quả nghiên cứu cho thấy do giá Bảng 1: Bảng mô tả các biến trị thống kê P-value > 0,05 nên với độ Kí hiệu Tên biến Đo lường tin cậy 95% không thể kết luận dòng 1. Biến phụ thuộc tiền thuần từ hoạt động kinh doanh với CFOt Dòng tiền từ hoạt động Chỉ tiêu “Lưu chuyển tiền thuần từ HĐKD” - mã số 20 độ trễ 1 năm có khả năng dự báo dòng kinh doanh năm t trên BCLCTT năm t 2. Biến độc lập tiền tương lai. CFOt-1 Dòng tiền từ hoạt động Chỉ tiêu “Lưu chuyển tiền thuần từ HĐKD” - mã số 20 - Mô hình 1.2: CFOt = α0 + α1CFOt-1 kinh doanh năm t-1 trên BCLCTT năm t-1 + α2CFOt-2 + μ CFOt-2 Dòng tiền từ hoạt động Chỉ tiêu “Lưu chuyển tiền thuần từ HĐKD” - mã số 20 kinh doanh năm t-2 trên BCLCTT năm t-2 Khi chạy kiểm định Hausman nhận CFOt-3 Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh năm t-3 Chỉ tiêu “Lưu chuyển tiền thuần từ HĐKD” - mã số 20 trên BCLCTT năm t-3 thấy Prob > chi2 = 0,0001 < 0,05, vì EARNt-1 Lợi nhuận sau thuế Chỉ tiêu “Lợi nhuận sau thuế” lấy trên Báo cáo KQKD vậy mô hình hồi quy với tác động cố năm t-1 năm t-1 định (FE) giải thích tốt hơn mô hình EARNt-2 Lợi nhuận sau thuế Chỉ tiêu “Lợi nhuận sau thuế” lấy trên Báo cáo KQKD hồi quy tác động ngẫu nhiên (RE). Tuy năm t-2 năm t-2 EARNt-3 Lợi nhuận sau thuế Chỉ tiêu “Lợi nhuận sau thuế” lấy trên Báo cáo KQKD nhiên, khi chạy mô hình hồi quy FE năm t-3 năm t-3 4. Kết quả nghiên cứu Taïp chí nghieân cöùu Taøi chính keá toaùn 41
dụng phương Có hai pháp hồi có mô hình quykhả bình phương năng được nhỏ nhất tổng lựa chọn quáttích để phân để đối khắcvới phục. Kết với hồi quy quả dữ được liệuthể hiệnbảng: dạng như sau:hình hồi quy tác động cố định (FE) và mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (RE). Quyết định chọn mô mô hình nào sẽ dựa vào kết quả của kiểm định Hausman. * Đối với môBảng hình2: Kết1quả hồi quy mô hình 1.1 theo phương pháp GLS dạng - Mô hình 1.1: CFOt = α0 + α1CFOt-1 + μ ----------------------------------------------------------------------------- KhiCFOt chạy |kiểm địnhCoef. HausmanStd. nhậnErr. thấy Prob > zchi2 =P>|z| 0,0260 < 0,05, vì vậy [95% mô Interval] Conf. hình hồi quy ----------------------------------------------------------------------------- với tác động cố định (FE) giải thích tốt hơn mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (RE). Tuy nhiên khi CFOt1 chạy mô hình hồi|quy .0441191 .144281 FE nhận thấy mô 0.31 hình không tồn 0.760 tại khuyết -.2386664 tật đa cộng tuyến và tự .3269045 tương quan NGHIEÂN CÖÙU TRAO ÑOÅI (Prob > F_cons | = 0,2445> 180441.7 0,05). 39039.01 Tuy nhiên mô hình tồn 4.62 0.000 tại phương Soá 10 (195) - 2019 sai sai số 103926.6 ------------------------------------------------------------------------------ thay đổi. Do đó256956.7 tác giả sử dụng phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất tổng quát để khắc phục. Kết quả được thể hiện như sau: Kết quả nghiên cứu cho thấy do giá trị thống kê P-value > 0,05 nên với độ tin cậy 95% không thể kết nhận thấy mô hình không tồn tại khuyếtluận tậtdòng tiền thuầnBảng 2: Kết từ hoạt độngquảkinh hồi quy mô doanh với hình độ trễ1.1 theocóphương 1 năm khả năng pháp GLSdòng tiền tương lai. dự báo đa cộng tuyến và tự tương quan (Prob >----------------------------------------------------------------------------- F = - Mô hình 1.2: CFOt = α0 + α1CFOt-1 + α2CFOt-2 + μ 0,2649> 0,05). Tuy nhiên, mô hình tồn----------------------------------------------------------------------------- tại KhiCFOt chạy|kiểm định Hausman Coef. nhậnErr. Std. thấy Prob >zchi2 =P>|z| 0,0001 < 0,05, với tác động cố định (FE) giải thích tốt hơn mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (RE). Tuy nhiên khi [95% vì Conf. vậy môInterval] hình hồi quy phương sai sai số thay đổi. Do đó, tác giảchạy sửmô hình hồi quy FE nhận thấy mô hình không tồn tại khuyết tật đa cộng tuyến và tự.3269045 CFOt1 | .0441191 .144281 0.31 0.760 -.2386664 tương quan > F_cons | 180441.7 39039.01 mô hình tồn tại4.62 dụng phương pháp hồi quy bình phương------------------------------------------------------------------------------ nhỏ (Prob = 0,2649> 0,05).Tuy nhiên phương 0.000 sai sai số thay103926.6 đổi. Do đó tác256956.7 giả sử dụng phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất tổng quát để khắc phục. Kết quả được thể hiện như sau: nhất tổng quát để khắc phục. Kết quả được thể hiện như Bảng 3. Kết quả nghiên Bảng cứu cho 3: thấy Kết quả do giá mô trịhình thốnghồi kê quy P-value ------------------------------------------------------------------------------ mô>hình 0,05 1.2nêntheo với độphương tin cậy pháp 95% khôngGLS thể kết luận dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh với độ trễ 1 năm có khả năng dự báo dòng tiền tương lai. Kết quả mô hình hồi quy GLS chỉ ra-------------+---------------------------------------------------------------- với - Mô hình 1.2: CFOt = α0 + α1CFOt-1 + α2CFOt-2 + μ CFOt | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] độ tin cậy 90%, dòng tiền thuần từ hoạt động KhiCFOt1 chạy |kiểm.0319194định Hausman.1404591 nhận thấy Prob0.23 > chi2 =0.820 0,0001 < 0,05, vì vậy mô hình -.2433755 hồi quy .3072142 với tác động CFOt2cố định (FE) giải thích .1404124 | -.2478927 tốt hơn mô hình-1.77 hồi quy tác động ngẫu-.523096 0.077 nhiên (RE). Tuy nhiên khi .0273106 kinh doanh với độ trễ 2 năm có tác động(Probdựmô chạy _cons > Fhình = 0,2759> | 221823.6 hồi quy0,05).Tuy FE nhận nhiênthấy mô44612.76 môhìnhhìnhkhông tồn tạitồn4.97 phương 0.000 sai saitật tại khuyết sốđa thay 134384.2 cộngđổi.tuyến Do đó vàtác tự giả309263 sử dụng tương quan ------------------------------------------------------------------------------ báo dòng tiền tương lai. Mô hình dự phương báo (Prob > pháp hồi quy0,05).Tuy F = 0,2649> bình phương nhỏmô nhiên nhất tổng hình tồnquát tại để khắc phục. phương sai saiKết phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất tổng quát để khắc phục. Kết quả được thể hiện như sau: quả được số thay đổi. Dothểđó hiện tácnhư sau:dụng giả sử dòng tiền có thể viết dưới dạng sau: Kết quả mô hình4.hồi Bảng Kếtquy quảGLS chỉ rahồi mô hình vớiquyđộ môtin hình cậy 90%, dòngphương 1.3 theo tiền thuầnpháp từGLS hoạt động kinh doanh với độ trễ 2 năm có tác động dự báo dòng tiền tương lai. Mô hình dự báo dòng tiền có thể viết ------------------------------------------------------------------------------ sau: Bảng 3: Kết quả mô hình hồi quy mô hình 1.2 theo phương pháp GLS CFOt = 221.823,6 - 0,2478* CFOt-2 ------------------------------------------------------------------------------ dưới dạngCFOt | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] CFO t = 221.823,6 CFOt | - 0,2478* Std. Coef. CFOt-2Err. -------------+---------------------------------------------------------------- z P>|z| [95% Conf. Interval] - Mô hình 1.3: CFOt = α0 + α1CFO CFOt1 | .0246421 .146024 - Mô hình 1.3: CFOt = α0 + α1CFOt-1 + α2CFOt-2 + α3CFOt-3 + μ -------------+---------------------------------------------------------------- t-1 CFOt2 | -.2475887 .1403796 0.17 -1.76 0.866 0.078 -.2615597 -.5227276 .3108439 .0275502 + α2CFOt-2 + α3CFOt-3 + μ CFOt1 Khi CFOt3 CFOt2 với tác động chạy |kiểm.0319194 | cố định định -.028728 | -.2478927 (FE) Hausman .1404591 nhận .1582151 .1404124 thấy Prob tốt hơn mô hình-1.77 giải thích57823.38 0.23 > -0.18 chi2 hồi quy tác =0.820 0,0013 0.856 0.077 < -.2433755 0,05, vì -.3388239 -.523096 động ngẫu115174.4 vậy mô nhiên (RE). Tuy .3072142 hình hồi quy .2813679 .0273106 nhiên khi _cons _cons | | 228506.1 221823.6 44612.76 3.95 4.97 0.000 0.000 134384.2 341837.9 309263 Khi chạy kiểm định Hausman nhận ------------------------------------------------------------------------------ thấy chạy mô hình hồi quy FE nhận thấy mô hình không tồn tại khuyết tật đa cộng tuyến và tự tương quan ------------------------------------------------------------------------------ Prob > chi2 = 0,0013 < 0,05, vì vậy mô Kết Kết quả quả mô mô hình hình hồi hồi quy 5. Kết quy GLS GLS chỉ luận chỉ ra ra với với độđộ tin tin cậy cậy 90%, 90%, dòng dòng tiền tiền thuần thuần từ từ hoạt hoạt động động kinh kinh hình hồi quy với tác động cố định (FE) doanh giải với doanh thích với độ trễtốt độ trễ 22năm nămcó cótác tácđộng Bài động dựdựbáo viết báo dòng sử tiền dụng dòng tiềntương lai.lai. Mô hình dự báo dòng tiền có thể viết phương tương pháp định lượng với bộ CFO t = 228.506,1 - 0,2475* CFOt-2 hơn mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên (RE). dưới dạng Dạng sau: CFOt 2: Tuy Sử dụng số = 221.823,6 lợi liệu quá nhuận - 0,2478* củakhứ CFO t-2 cácđể dự côngbáo dòng ty cổ tiền phần thuần từ khai hoạt độngthác kinhthan doanh giai trong nhiên, khi chạy mô hình hồi quy FE nhận thấy tương lai:- Mô hình mô1.3: CFO CFOt = β0 + β1EARN đoạnt = α0+ε + α1CFOt-1 + α2CFOt-2 + α3CFOt-3 + μ 2010(Mô hình - 2018.2.1) Thông qua việc nghiên cứu thực t-1 hình không tồn tại khuyết tật đa cộng tuyến Khi vàchạytự kiểm định Hausman nhận thấy Prob > chi2 = 0,0013 < 0,05, vì vậy mô hình hồi quy 1 nghiệm tạihơncác công ty cổ phần khai CFO = với tác độngt cố định β + β 0 (FE) EARN giảit-1 + β thích2tốtEARN t-2 +ε mô hình (Mô hình hồi quy2.2)tác động ngẫu nhiênthác (RE). Tuy than giai nhiên khi tương quan (Prob > F = 0,2759 > 0,05). chạyTuymô CFO nhiên, t =hồi hình β0 quy+ β1FEEARN nhận t-1 + β2mô thấy EARN đoạn 2010 - 2018, bài t-3 hình t-2 + β3EARN không tồn tại +ε (Môtậthình viết khuyết đã chỉ 2.3) tuyến và tự tương quan ra dòng tiền từ hoạt đa cộng mô hình tồn tại phương sai sai số thay đổi. DoKhiđó, tác phầnđộng sử dụng Stata 12 với bộ dữ liệu từ năm 2010 đến 2018 của các công ty cổ phần khai kinh thác than thuộc TKV, nhận thấy cả 3 mô doanh hình của dạng trong 2, khiquá chạykhứmô hìnhcóđều tácchodụngkết quảdự báo> P-value giả sử dụng phương pháp hồi quy bình0,1. phương Điều đó có nhỏ nghĩa là với dòng độ tintiền cậy 90%từ hoạt không cóđộng kinh cơ sở khẳng doanh định lợi nhuận trong sau thuế tương lai. có tác dụng nhất tổng quát để khắc phục. Kết quả đượcdự báo thểdòng hiện tiền thuần từ hoạt động kinh doanh trong tương lai. Bên cạnh đó khi sử dụng chỉ tiêu R2 Đồng thời bài viết cũng chỉ ra nhận thấy tại các mô hình sử dụng dòng tiền có khả năng dự báo dòng tiền tương lai tốt hơn so với việcvới bộ số liệu giai đoạn như Bảng 4. sử dụng mô hình lợi nhuận 2010 - 2018 của các công ty này, chưa thể kết luận lợi để dự báo. 5. Kết luận Kết quả mô hình hồi quy GLS chỉ ra với độBàitin cậy nghiên cứu sửnhuận dụng phương sau phápthuếđịnh cólượng khả với năng bộ sốdự liệubáo của cácdòngCôngtiềnty cổ từphầnhoạt khai 90%, dòng tiền thuần từ hoạt động kinh thác doanh vớiđoạn than giai độ 2010-2018.động kinh doanh trong tương lai của Thông qua việc nghiên cứu thực nghiệm tại các Công ty cổ phần khai các công ty này thác than giai đoạn 2010-2018, bài nghiên cứu đã chỉ ra dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong quá trễ 2 năm có tác động dự báo dòng tiền tương khứ có tác lai. dụng dự báo dòng haytiền không. từ hoạt động kinh doanh trong tương lai. Đồng thời bài nghiên cứu cũng chỉ ra với bộ số liệu giai đoạn 2010-2018 của các Công ty này, chưa thể kết luận lợi nhuận sau CFOt = 228.506,1 - 0,2475* CFOt-2 thuế có khả năng dự báo dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong tương lai của các Công ty này hay không. Dạng 2: Sử dụng lợi nhuận quá khứ đểTài dựliệubáo tham khảo: Tài liệu tham khảo: dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh trong tương Bộ Tài chính (2008), Chuẩn mực Bộkế Tài chính toán Việt (2008), Nam số 24 Chuẩn - Báo cáo mựclưu kếchuyển toán Việt Nam tiền tệ . số 24 - Báo Đỗ Hồng Nhung (2014), Quản cáo lưu chuyển trị dòng tiềntiềncủa tệcác . doanh nghiệp chế biến thực phẩm Việt Nam, Luận lai: án tiến sỹ, Đại học KTQD, HàĐỗ Nội.Hồng Nhung (2014), Quản trị dòng tiền của các doanh Nguyễn Minh Kiều (2009), Tài chính doanh biếnnghiệp, Nhà xuất bảnNam, ThốngLuận Kê án tiến sỹ, Đại học 2.1) Hữu Ánh (2013), Dự báo chế CFOt = β0 + β1EARNt-1 + ε (Mô hìnhNguyễn nghiệp thực phẩm Việt KTQD, dòng Hà Nội. tền từ hoạt động kinh doanh của các Công ty phi tài chính niêm CFOt = β0 + β1EARNt-1 + β2EARNt-2 + yếtεtrên(Mô hìnhchứng khoánNguyễn thị trường Việt Nam, Minh Tạp Kiều chí Kinh tế& Phát (2009), Tàitriển. chính doanh nghiệp, Nhà xuất Arnedo L., Lizarraga F., và Sánchez S. (2012), "The role of accounting accruals for the prediction of 2.2) bản Thống kê. future cash flows: evidence from Spain", SERIEs, 3(4), 499-520. Nguyễn Hữu Ánh (2013), Dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh Lev B., Li S., và Sougiannis T.(2009), "The Usefulness of Accounting Estimates", 64. CFOt = β0 + β1EARNt-1 + β2EARNt-2Lorek+ β3K.S., EARN Schaefert-3 doanh T.F., và của các Willinger G.L.Công ty phi (1993), tài chính Properties "Time-Series niêm yết trên thị trường and Predictive chứng Ability of khoán Việt Nam, Tạp68(1), chí Kinh tế& Phát triển. + ε (Mô hình 2.3) Funds Flow Variables", The Accounting Review, 151-163. Arnedo L., Lizarraga F., và Sánchez S. (2012), “The role of Khi sử dụng phần Stata 12 với bộ dữ liệu từ năm accounting accruals for the prediction of future cash flows: evidence from Spain”, SERIEs, 3(4), 499-520. 2010 đến 2018 của các công ty cổ phần khai thác than Lev B., Li S., và Sougiannis T.(2009), “The Usefulness of thuộc TKV, nhận thấy cả 3 mô hình của dạng 2, khi Accounting Estimates”, 64. Lorek K.S., Schaefer T.F., và Willinger G.L. (1993), “Time-Series chạy mô hình đều cho kết quả P-value > 0,1. Điều đó Properties and Predictive Ability of Funds Flow Variables”, The có nghĩa là với độ tin cậy 90% không có cơ sở khẳng Accounting Review, 68(1), 151-163. định lợi nhuận sau thuế có tác dụng dự báo dòng tiền Lorek K.S. và Willinger G.L. (1996), “A Multivariate Time- Series Prediction Model for Cash-Flow Data”, The Accounting thuần từ hoạt động kinh doanh trong tương lai. Bên Review, 71(1), 81-102. cạnh đó, khi sử dụng chỉ tiêu R2 nhận thấy tại các International Accounting Standard, IAS 7 - Statement of cashflows. mô hình sử dụng dòng tiền có khả năng dự báo dòng Khansalar E. (2012), “The Reliability of Accruals and the tiền tương lai tốt hơn so với việc sử dụng mô hình lợi Prediction of Future Cash Flow”, International Journal of Business nhuận để dự báo. and Management, 7(2), 45-57. 42 Taïp chí nghieân cöùu Taøi chính keá toaùn

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2009-2019 TaiLieu.VN. All rights reserved.