Nghiên cứu sinh Nguyễn Thanh Hiếu bảo vệ luận án tiến sĩ

Vào 16h00 ngày 11/01/2016 tại Phòng họp Tầng 4 Nhà 6, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân tổ chức lễ bảo vệ luận án tiến sĩ cho NCS Nguyễn Thanh Hiếu, chuyên ngành Kế toán, với đề tài "Dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam".
Thứ sáu, ngày 11/12/2015

NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN

 
Đề tài luận án: Dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh của các công ty phi tài chính niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Chuyên ngành: Kế toán (Kế toán, Kiểm toán& Phân tích)        Mã số: 62340301
Nghiên cứu sinh: Nguyễn Thanh Hiếu                 
Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Hữu Ánh      
 
Những đóng góp mới của luận án về mặt lý luận: 
 
Luận án đã cung cấp bằng chứng ủng hộ nhận định của Chuẩn mực Kế toán Việt Nam số 24 “Báo cáo lưu chuyển tiền tệ” (VAS 24) về việc sử dụng kết hợp thông tin dòng tiền và các thông tin kế toán khác giúp ích cho người sử dụng dự đoán được dòng tiền từ HĐKD trong tương lai. Luận án đã xác định các thông tin kế toán có ích là các thông tin kế toán theo cơ sở dồn tích bao gồm: chi phí khấu hao tài sản cố định, số chênh lệch cuối kỳ và đầu kỳ của các khoản phải thu, hàng tồn kho và các khoản phải trả. 
 
Những đóng góp mới của luận án về mặt thực tiễn: 
 
Ở Việt Nam hiện nay, phương pháp dự báo dòng tiền phổ biến là theo kế hoạch hoạt động và theo tỷ lệ phần trăm doanh thu. Những phương pháp này phải dựa trên tài liệu nội bộ của doanh nghiệp và thường bị tác động bởi các suy đoán chủ quan của người làm dự báo. Để giúp cho các đối tượng bên ngoài có thể dự báo chính xác dòng tiền khi không có các thông tin nội bộ, Luận án này đã xây dựng và kiểm định các mô hình dự báo như mô hình lợi nhuận, mô hình dòng tiền, mô hình các thành phần dồn tích gộp chung, mô hình các thành phần dồn tích cụ thể và mô hình tỷ suất dòng tiền. Các mô hình dự báo của Luận án được xây dựng và kiểm định dựa trên các thông tin kế toán được công bố trên Báo cáo tài chính của các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM thông qua phân tích hồi quy OLS, REM và FEM. Luận án đã đi đến kết luận mô hình hồi quy nhân tố ảnh hưởng cố định (FEM) là mô hình phù hợp trong dự báo dòng tiền từ HĐKD. Kết quả hồi quy FEM cho thấy các mô hình dự báo mà Luận án đã xây dựng đều có khả năng đáng kể trong dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh cho các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM. Khả năng dự báo của các mô hình này khác nhau (giá trị hệ số R2 tương ứng của các mô hình từ 51% tới 93%) trong đó mô hình dòng tiền kết hợp với các thành phần dồn tích cụ thể có khả năng dự báo cao nhất. Vì vậy, các nhà đầu tư, các nhà quản trị doanh nghiệp có thể áp dụng các mô hình dự báo của Luận án này trong dự báo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh của mỗi doanh nghiệp trước khi đưa ra các quyết định kinh tế.
 
Nội dung của luận án xem tại đây.
-------------
 
THESIS’ NEW CONTRIBUTIONS
 
Title: Prediction of operating cash flows among non-financial listed companies in Viet Nam.
Major: Accounting (Accounting, Auditing & Analysis)       Code: 62340301
Ph.D attendant: Nguyen Thanh Hieu
Supervisor: Associate Prof. Dr. Nguyen Huu Anh
 
New contributions in terms of academic and theoretical aspect
 
Empirical evidences from this study support for assessement of Vietnamese Accounting Standard No.24 (VAS 24) on kinds of information should be used with cash flows information to enhance predictive abilities of future operating cash flows. Those important information based on accrual accounting basis included: depreciation expenses, changes in account receivables, changes in account payables and changes in inventories. 
 
New contributions in terms of practice
 
In Viet Nam, predictions of cash flows from operating mostly based on production & sale plan or percentage of changes in accounting items compared to revenue. Those forcasting methods depend on internal documents and/or bias by forcasters’ view. In order to help outsiders who find hard to reach internal information can make exact predictions, this thesis construct and investigate cash flow prediction models such as: earnings models, cash flow models, aggregated accrual components models, disaggregated accrual components model, cash flow ratios models by using financial information extracted from financial statements of listed companies on HOSE. Regressions analysis like OLS (Ordinary Least Squared), REM (Random Effects Models), FEM (Fixed Effects Models) were adopted for above prediction models and FEM (Fixed Effects Models) are chosen as the most suitable models to predict operating cash flows. Results from FEM reveal  that above models are significant in predicting future operationg cash flows but have different predictive powers (adjusted R-squared value of models range from 51% to 93%) with operating cash flows combined with disaggregated accrual components providing a superior comparative predictive ability on future cash flow. Therefore, potential investors and internal executive managers can use these prediction models to forcast operating cash flows for each company before making economic decisions.