BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH PHẠM ANH TUẤN MỐI QUAN HỆ GIỮA QUẢN TRỊ VỐN LUÂN CHUYỂN VÀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA DOANH NGHIỆP: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM Ở VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh – 2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH PHẠM ANH TUẤN MỐI QUAN HỆ GIỮA QUẢN TRỊ VỐN LUÂN CHUYỂN VÀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA DOANH NGHIỆP: BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM Ở VIỆT NAM Chuyên ngành: TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG Mã số: 60340201 LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: PGS TS NGUYỄN VĂN SĨ Tp Hồ Chí Minh – 2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn thạc sỹ nghiên cứu đề tài “Mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển hiệu hoạt động doanh nghiệp: Bằng chứng thực nghiệm Việt Nam” cơng trình nghiên cứu cá nhân tơi thực hiện, hướng dẫn hỗ trợ từ PGS TS Nguyễn Văn Sĩ Các nội dung kết nghiên cứu luận văn trung thực chưa công bố công trình nghiên cứu khác Tp Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng 05 năm 2015 Tác giả luận văn MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU TỔNG QUAN BÀI NGHIÊN CỨU CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 NỀN TẢNG LÝ THUYẾT VỀ QUẢN TRỊ VỐN LUÂN CHUYỂN 1.2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 1.2.1 Quản trị vốn luân chuyển khả sinh lời 1.2.2 Quản trị vốn luân chuyển giá trị doanh nghiệp 11 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 14 2.1 GIỚI THIỆU MƠ HÌNH 14 2.1.1 Các biến nghiên cứu 14 2.1.2 Dữ liệu nghiên cứu 22 2.2 XÂY DỰNG GIẢ THIẾT 24 2.3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 27 2.3.1 Kiểm định tính dừng 27 2.3.2 Mơ hình tác động cố định – FEM 29 2.3.3 Mơ hình tác động ngẫu nhiên – REM 30 2.3.4 Kỹ thuật ước lượng D-GMM (GMM Arellano Bond) 31 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 36 3.1 PHÂN TÍCH MÔ TẢ 36 3.1.1 Kiểm định tính dừng 36 3.1.2 Thống kê mô tả 36 3.1.3 3.2 Phân tích tương quan 42 PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG 45 3.2.1 Mơ hình Pooled OLS, mơ hình Pooled có sử dụng biến giả mơ hình tác động cố định FEM 45 3.2.2 REM Mơ hình tác động cố định FEM mơ hình tác động ngẫu nhiên 48 3.2.3 Mơ hình D-GMM: 55 3.3 KẾT QUẢ VÀ Ý NGHĨA HỒI QUY: 60 CHƯƠNG 4: CÁC KHUYẾN NGHỊ, HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI 64 4.1 LỰA CHỌN CHÍNH SÁCH QUẢN TRỊ VỐN LUÂN CHUYỂN 64 4.1.1 Xác định nhu cầu kế hoạch sử dụng nguồn vốn lưu động cách linh hoạt, hợp lý 64 4.1.2 Tập trung kiểm sốt thành tố vốn ln chuyển 65 4.2 CÁC HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI 69 4.3 HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 70 KẾT LUẬN 72 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt CCC Chu kỳ luân chuyển tiền mặt Cash Conversion Cycle DN EBITDA Doanh nghiệp Earnings Before Interest, Taxes, thu nhập trước thuế, lãi vay Depreciation and Amortization khấu hao FAR Fixed Financial Asset Ratio Tỷ số tài sản tài GOP Gross Operating Profits Tỷ lệ lợi nhuận hoạt động gộp GDP Growth in Gross dometic product Tăng trưởng GDP GROWTH Sales growth Tăng trưởng doanh thu HĐKD Hoạt động kinh doanh ICP Inventory Conversion Period Kỳ lưu kho LEV Leverage Tỷ số nợ NTC Net Trade Cycle Chu kỳ thương mại PDP Payables Deferral Period Kỳ phải trả người bán RCP Receivables Collection Period Kỳ thu tiền khách hàng ROA Return on Total assets Ratio Tỷ suất sinh lợi tổng tài sản ROE Return on Equity Ratio Tỷ suất sinh lợi vốn cổ phần TQ Tobin’ Q Chỉ số giá trị thị trường TQ VNOI Variability of net operating income Thay đổi lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 2.1: Tóm tắt biến sử dụng bài, cơng thức tính kỳ 15 vọng dấu Bảng 3.1: Kết kiểm định nghiệm đơn vị biến 36 Bảng 3.2: Thống kê mơ tả 37 Bảng 3.3: Bảng phân tích tương quan 43 Bảng 3.4: Mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển khả sinh 46 lời từ hoạt động doanh nghiệp (2007-2013): Phương pháp Pooled OLS, phương pháp Pooled có sử dụng biến giả phương pháp FEM Bảng 3.5: Mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển hiệu thị 47 trường doanh nghiệp (2007-2013): Phương pháp Pooled OLS, phương pháp Pooled có sử dụng biến giả phương pháp FEM Bảng 3.6: Mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển khả sinh 50 lời từ hoạt động doanh nghiệp (2007-2013): Phương pháp tác động cố định (FEM) phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM) Bảng 3.7: Mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển hiệu thị 51 trường doanh nghiệp (2007-2013): Phương pháp tác động cố định (FEM) phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM) Bảng 3.8: Kiểm định tượng tự tương quan phương sai sai số 53 thay đổi mơ hình ước lượng FEM: Mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển khả sinh lời từ hoạt động doanh nghiệp (2007-2013) Bảng 3.9: Kiểm định tượng tự tương quan phương sai sai số 54 thay đổi mơ hình ước lượng FEM: Mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển hiệu thị trường doanh nghiệp (2007-2013) Bảng 3.10: Mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển khả sinh 58 lời từ hoạt động doanh nghiệp (2007-2013): Phương pháp D-GMM Bảng 3.11: Mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển hiệu thị 59 trường doanh nghiệp (2007-2013): Phương pháp DGMM Bảng 3.12: Mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển khả sinh 62 lời từ hoạt động doanh nghiệp (2007-2013): Phương pháp Pooled OLS, phương pháp FEM phương pháp GMM Bảng 3.13: Mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển hiệu thị 63 trường doanh nghiệp (2007-2013): Phương pháp Pooled OLS, phương pháp FEM phương pháp GMM TỔNG QUAN BÀI NGHIÊN CỨU Lý chọn đề tài Quản trị vốn luân chuyển nội dung quan trọng quản trị tài doanh nghiệp Quản vốn luân chuyển hiệu có tác động trực tiếp đến khả sinh lời doanh nghiệp, điều nhiều cơng trình nghiên cứu thực nghiệm chứng minh Quản trị vốn luân chuyển xem việc đầu tư nguồn vốn doanh nghiệp vào tài sản ngắn hạn sử dụng các khoản nợ ngắn hạn để trang trải cho hoạt động đầu tư Quản trị khoản tài sản ngắn hạn khoản nợ ngắn hạn vô quan trọng việc gia tăng giá trị tài sản cho cổ đông (Shin and Soenen, 1998) Quản trị vốn luân chuyển quan tâm thường xuyên yếu tố quan trọng định giám đốc tài để đảm bảo hoạt động hàng ngày doanh nghiệp Vai trò quản trị vốn luân chuyển đề cập, nhiên, nhà quản lý phải đối đầu với vấn đề khoản đầu tư không đủ cho nguồn vốn luân chuyển Các giám đốc tài chính, với việc định quản trị có hiệu khoản phải thu, hàng tồn kho khoản phải trả có ý nghĩa ảnh hưởng đến thành cơng doanh nghiệp Nếu vốn đầu tư tiền mặt, khoản phải thu, hàng tồn kho không đủ, doanh nghiệp gặp khó khăn việc thực kinh doanh hàng ngày hoạt động Có đánh đổi tính khoản lợi nhuận, quản trị vốn luân chuyển đóng vai trị quan trọng khơng việc tạo lợi nhuận doanh nghiệp mà cịn tiền ẩn yếu tố rủi ro Các định quản trị vốn liên quan đến gia tăng khả sinh lời có khả gia tăng nguy tiềm tàng, định nhằm giảm thiểu rủi ro dẫn đến giảm khả sinh lời Sau khủng hoảng tài tồn cầu gần đây, vấn đề nghiên cứu việc sử dụng hiệu nguồn lực doanh nghiệp đưa lên hàng đầu Sử dụng hiệu nguồn tài nguyên doanh nghiệp dẫn đến việc gia tăng khả sinh lời làm giảm biến động, dẫn đến việc giảm nguy vỡ nợ cải thiện giá trị doanh nghiệp (Charitou et al., 2010) Ở Việt Nam, bối cảnh kinh tế nay, doanh nghiệp phải đối mặt với bất ổn tiềm ẩn nhiều yếu tố rủi ro Trong giai đoạn 2008 2012, doanh nghiệp thiếu vốn sản xuất, lãi suất ngân hàng tăng cao biến động bất thường, khoản toàn hệ thống ngân hàng gặp khó khăn đứng trước bối cảnh hàng loạt doanh nghiệp rơi vào cảnh gặp khó khăn vấn đề tài dẫn tới việc sản xuất đình trệ, nhiều doanh nghiệp phải ngưng sản xuất, đóng cửa chí rơi vào cảnh phá sản Trước tình cảnh đó, doanh nghiệp muốn tồn phát triển mối quan tâm phải đặt lên hàng đầu việc phải quản lý sử dụng có hiệu nguồn vốn luân chuyển Vai trò quản trị vốn luân chuyển trở nên quan trọng quản trị vốn luân chuyển lại trở thành chủ đề thu hút quan tâm đặc biệt từ góc độ nhà quản trị doanh nghiệp Câu hỏi đặt là, quản trị vốn luân chuyển để dẫn đến việc gia tăng khả sinh lời, làm giảm biến động, dẫn đến việc giảm nguy vỡ nợ cải thiện giá trị doanh nghiệp Mục tiêu nghiên cứu Đề tài luận văn tập trung nghiên cứu tác động quản trị vốn luân chuyển đến hiệu hoạt động doanh nghiệp Việt Nam nhằm tạo thuận lợi cho nhà quản trị đưa sách phù hợp từ tối đa hố lợi ích đem lại Câu hỏi tổng quát đặt “Quản trị vốn luân chuyển có tác động đến hiệu hoạt động doanh nghiệp?” Trả lời cho câu hỏi này, có vấn đề cần phải giải quyết: Chính sách quản trị vốn luân chuyển thay đổi thời gian qua? Vốn luân chuyển thành phần có ảnh hưởng đến hiệu hoạt động doanh nghiệp thời gian qua hay khơng? Trên sở đó, mục tiêu nghiên cứu luận văn xác định, cụ thể là: Đánh giá tác động quản trị vốn luân chuyển đến hiệu hoạt động doanh nghiệp Việt Nam Đề xuất số biện pháp nhằm hoàn thiện quản trị vốn luân chuyển gắn Kết hồi quy phương pháp OLS, FEM, REM, GMM Mô hình (1.4) GOPit = β0 + β1 (PDPit ) + β2 (SIZEit ) + β3 (GROWTHit ) + β4 (LEVit ) + β5 (FAR it ) + β6 (VNOIit ) + β7 (GDPt ) + εi regress GOP PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP Source SS df MS Model Residual 13.8346655 25.9039903 1434 1.97638078 018064149 Total 39.7386558 1441 027577138 GOP Coef PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons -.0003267 -.0060314 019688 -.1844598 -.0624317 7569244 0633754 4256898 Std Err .0000673 0026576 0066473 0191573 0295919 0398589 0511664 0701122 t -4.85 -2.27 2.96 -9.63 -2.11 18.99 1.24 6.07 Number of obs F( 7, 1434) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.023 0.003 0.000 0.035 0.000 0.216 0.000 = = = = = = 1442 109.41 0.0000 0.3481 0.3450 1344 [95% Conf Interval] -.0004588 -.0112446 0066484 -.2220392 -.1204798 6787364 -.0369937 2881563 -.0001947 -.0008181 0327275 -.1468805 -.0043837 8351124 1637444 5632234 xi: regress GOP PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP i.Congty i.Congty _ICongty_1-206 (naturally coded; _ICongty_1 omitted) Source SS df MS Model Residual 31.6744593 8.06419644 212 1229 149407827 006561592 Total 39.7386558 1441 027577138 GOP Coef PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP -.0001695 0401869 0283824 -.2108708 1604509 6254995 1015097 Std Err .0000687 0078995 0043845 0260264 0307349 0439784 0310843 t -2.47 5.09 6.47 -8.10 5.22 14.22 3.27 Number of obs F(212, 1229) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.014 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 = = = = = = 1442 22.77 0.0000 0.7971 0.7621 081 [95% Conf Interval] -.0003044 0246889 0197804 -.2619319 1001522 5392184 0405256 -.0000347 0556849 0369844 -.1598098 2207495 7117805 1624939 Fixed-effects (within) regression Group variable: Congty Number of obs Number of groups = = 1442 206 R-sq: Obs per group: = avg = max = 7.0 within = 0.3100 between = 0.1594 overall = 0.1923 corr(u_i, Xb) F(7,1229) Prob > F = -0.2468 GOP Coef PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons -.0001695 0401869 0283824 -.2108708 1604509 6254995 1015097 -.8303958 0000687 0078995 0043845 0260264 0307349 0439784 0310843 2099106 sigma_u sigma_e rho 13353778 08100365 7310154 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std Err t P>|t| = = -2.47 5.09 6.47 -8.10 5.22 14.22 3.27 -3.96 F(205, 1229) = 0.014 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.000 78.89 0.0000 [95% Conf Interval] -.0003044 0246889 0197804 -.2619319 1001522 5392184 0405256 -1.242219 13.26 -.0000347 0556849 0369844 -.1598098 2207495 7117805 1624939 -.4185729 Prob > F = 0.0000 xtreg GOP PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP, re Random-effects GLS regression Group variable: Congty Number of obs Number of groups = = 1442 206 R-sq: Obs per group: = avg = max = 7.0 within = 0.2986 between = 0.3129 overall = 0.3085 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) GOP Coef Std Err z PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons -.0001921 0079299 0241857 -.1859309 115424 5932755 0841549 0335565 0000651 0047083 004363 0224943 0289576 0388538 0314168 124971 sigma_u sigma_e rho 10575111 08100365 6302264 (fraction of variance due to u_i) -2.95 1.68 5.54 -8.27 3.99 15.27 2.68 0.27 P>|z| 0.003 0.092 0.000 0.000 0.000 0.000 0.007 0.788 = = 616.73 0.0000 [95% Conf Interval] -.0003198 -.0012982 0156344 -.2300189 0586682 5171235 0225792 -.2113821 -.0000645 0171581 0327371 -.1418429 1721799 6694275 1457307 2784952 hausman fixed Coefficients (b) (B) fixed random PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP -.0001695 0401869 0283824 -.2108708 1604509 6254995 1015097 (b-B) Difference -.0001921 0079299 0241857 -.1859309 115424 5932755 0841549 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0000226 032257 0041967 -.02494 0450269 0322239 0173548 000022 006343 0004341 0130912 0103 020603 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 53.89 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) Dynamic panel-data estimation, two-step difference GMM Group variable: Congty Time variable : Year Number of instruments = 17 Wald chi2(7) = 323.21 Prob > chi2 = 0.000 GOP Coef PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP -.0002288 -.0584136 -.0004815 -.1281544 -.1563419 9241078 0860598 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Corrected Std Err .0001207 0496484 0106122 0946342 3984442 188555 041494 z -1.90 -1.18 -0.05 -1.35 -0.39 4.90 2.07 P>|z| 0.058 0.239 0.964 0.176 0.695 0.000 0.038 = = = = = 618 206 3.00 [95% Conf Interval] -.0004655 -.1557228 -.021281 -.313634 -.9372782 5545468 0047331 7.81e-06 0388956 020318 0573252 6245943 1.293669 1673865 Instruments for first differences equation Standard D.(PDP LEV GDP L.SIZE L2.SIZE L.GROWTH L2.GROWTH L3.GROWTH L.FAR L2.FAR L.VNOI L2.VNOI) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L(2/3).GROWTH Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Pr > z = Pr > z = 0.612 0.253 Prob > chi2 = 0.135 Prob > chi2 = 0.776 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: gmm(GROWTH, lag(2 3)) Hansen test excluding group: chi2(5) = 4.52 Prob > chi2 = Difference (null H = exogenous): chi2(5) = 1.94 Prob > chi2 = 0.478 0.858 Sargan test of (Not robust, Hansen test of (Robust, but overid restrictions: chi2(10) = 14.92 but not weakened by many instruments.) overid restrictions: chi2(10) = 6.45 weakened by many instruments.) -0.51 -1.14 Kết hồi quy phương pháp OLS, FEM, REM, GMM Mơ hình (2.1) TQ it = β0 + β1 (CCCit ) + β2 (SIZEit ) + β3 (GROWTHit ) + β4 (LEVit ) + β5 (FAR it ) + β6 (VNOIit ) + β7 (GDPt ) + εi regress TQ CCC SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP Source SS df MS Model Residual 239.946944 1094.83826 1434 34.2781349 763485534 Total 1334.7852 1441 92629091 TQ Coef CCC SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons -.0000715 014434 2465382 -.3756696 -.529611 3.687214 -2.075343 1.189269 Std Err .0000853 0172736 0433794 1195577 1926455 2590139 3327523 4552195 t -0.84 0.84 5.68 -3.14 -2.75 14.24 -6.24 2.61 Number of obs F( 7, 1434) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.402 0.404 0.000 0.002 0.006 0.000 0.000 0.009 = = = = = = 1442 44.90 0.0000 0.1798 0.1758 87378 [95% Conf Interval] -.0002388 -.0194503 1614442 -.6101964 -.9075083 3.179127 -2.728076 296301 0000959 0483182 3316321 -.1411428 -.1517137 4.1953 -1.422609 2.082236 xi: regress TQ CCC SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP i.Congty i.Congty _ICongty_1-206 (naturally coded; _ICongty_1 omitted) Source SS df MS Model Residual 626.397866 708.387335 212 1229 2.95470691 576393275 Total 1334.7852 1441 92629091 TQ Coef CCC SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _ICongty_2 -.0000176 -1.133691 1598941 1.734057 0603415 313394 -2.506906 -.2888106 Std Err .0001134 0740858 0414238 239445 288193 4121551 2915709 4183685 t -0.15 -15.30 3.86 7.24 0.21 0.76 -8.60 -0.69 Number of obs F(212, 1229) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.877 0.000 0.000 0.000 0.834 0.447 0.000 0.490 = = = = = = 1442 5.13 0.0000 0.4693 0.3777 75921 [95% Conf Interval] -.0002399 -1.27904 0786249 1.264291 -.5050633 -.4952115 -3.078938 -1.109606 0002048 -.9883425 2411633 2.203824 6257463 1.121999 -1.934874 5319848 Fixed-effects (within) regression Group variable: Congty Number of obs Number of groups = = 1442 206 R-sq: Obs per group: = avg = max = 7.0 within = 0.2548 between = 0.0234 overall = 0.0012 corr(u_i, Xb) F(7,1229) Prob > F = -0.9165 TQ Coef CCC SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons -.0000176 -1.133691 1598941 1.734057 0603415 313394 -2.506906 31.17495 0001134 0740858 0414238 239445 288193 4121551 2915709 1.967798 sigma_u sigma_e rho 1.6497264 75920569 82522895 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std Err t -0.15 -15.30 3.86 7.24 0.21 0.76 -8.60 15.84 F(205, 1229) = P>|t| = = 0.877 0.000 0.000 0.000 0.834 0.447 0.000 0.000 60.02 0.0000 [95% Conf Interval] -.0002399 -1.27904 0786249 1.264291 -.5050633 -.4952115 -3.078938 27.31434 3.27 0002048 -.9883425 2411633 2.203824 6257463 1.121999 -1.934874 35.03557 Prob > F = 0.0000 Random-effects GLS regression Group variable: Congty Number of obs Number of groups = = 1442 206 R-sq: Obs per group: = avg = max = 7.0 within = 0.1136 between = 0.3282 overall = 0.1749 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) TQ Coef Std Err z CCC SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons -.0000865 -.0312282 2567783 -.1573145 -.3791305 3.506309 -2.095448 2.30778 0000947 0221893 0423561 1429595 2201707 2936507 3143274 5847437 sigma_u sigma_e rho 28099125 75920569 12047938 (fraction of variance due to u_i) -0.91 -1.41 6.06 -1.10 -1.72 11.94 -6.67 3.95 P>|z| 0.361 0.159 0.000 0.271 0.085 0.000 0.000 0.000 = = 253.00 0.0000 [95% Conf Interval] -.0002721 -.0747184 1737619 -.4375099 -.810657 2.930764 -2.711519 1.161703 0000991 012262 3397947 1228809 0523961 4.081854 -1.479378 3.453857 hausman fixed Coefficients (b) (B) fixed random CCC SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP -.0000176 -1.133691 1598941 1.734057 0603415 313394 -2.506906 (b-B) Difference -.0000865 -.0312282 2567783 -.1573145 -.3791305 3.506309 -2.095448 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .000069 -1.102463 -.0968842 1.891372 4394719 -3.192915 -.4114575 0000623 0706848 1920847 1859573 2892077 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 265.22 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) Dynamic panel-data estimation, one-step difference GMM Group variable: Congty Time variable : Year Number of instruments = 13 F(7, 611) = 4.83 Prob > F = 0.000 TQ Coef CCC SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP -.0003119 -1.604425 -.2672655 8.670789 4.026871 -2.317221 -1.270528 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Std Err .0001339 3859554 1084872 2.219246 2.726417 1.492074 3385479 t -2.33 -4.16 -2.46 3.91 1.48 -1.55 -3.75 P>|t| 0.020 0.000 0.014 0.000 0.140 0.121 0.000 = = = = = 618 206 3.00 [95% Conf Interval] -.0005748 -2.362385 -.4803185 4.312514 -1.327416 -5.247437 -1.935387 -.0000491 -.8464644 -.0542124 13.02906 9.381157 6129957 -.6056695 Instruments for first differences equation Standard D.(CCC L.LEV GDP L.SIZE L.GROWTH L.FAR L3.VNOI) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L2.(LEV GROWTH) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Pr > z = Pr > z = 0.463 0.221 Prob > chi2 = 0.189 Difference-in-Sargan tests of exogeneity of instrument subsets: gmm(LEV GROWTH, lag(2 2)) Sargan test excluding group: chi2(0) = 0.00 Prob > chi2 = Difference (null H = exogenous): chi2(6) = 8.73 Prob > chi2 = 0.189 Sargan test of overid restrictions: chi2(6) = 8.73 (Not robust, but not weakened by many instruments.) 0.73 -1.22 Kết hồi quy phương pháp OLS, FEM, REM, GMM Mô hình (2.2) TQ it = β0 + β1 (RCPit ) + β2 (SIZEit ) + β3 (GROWTHit ) + β4 (LEVit ) + β5 (FAR it ) + β6 (VNOIit ) + β7 (GDPt ) + εi regress TQ RCP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP Source SS df MS Model Residual 239.433338 1095.35186 1434 34.2047625 763843698 Total 1334.7852 1441 92629091 TQ Coef RCP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons -.0000362 0139282 2503215 -.3840941 -.5348682 3.687901 -2.069127 1.196206 Std Err .0002124 0172667 0433758 1198511 1934418 260424 3327916 4554592 t -0.17 0.81 5.77 -3.20 -2.77 14.16 -6.22 2.63 Number of obs F( 7, 1434) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.865 0.420 0.000 0.001 0.006 0.000 0.000 0.009 = = = = = = 1442 44.78 0.0000 0.1794 0.1754 87398 [95% Conf Interval] -.0004529 -.0199424 1652348 -.6191964 -.9143274 3.177049 -2.721937 3027682 0003805 0477988 3354083 -.1489918 -.1554089 4.198754 -1.416316 2.089644 xi: regress TQ RCP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP i.Congty i.Congty _ICongty_1-206 (naturally coded; _ICongty_1 omitted) Source SS df MS Model Residual 626.742738 708.042463 212 1229 2.95633367 576112663 Total 1334.7852 1441 92629091 TQ Coef RCP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP 0002584 -1.135659 1665878 1.722237 0704689 2975792 -2.492556 Std Err .0003274 0739654 0412991 2398674 2880284 4120765 2916764 t 0.79 -15.35 4.03 7.18 0.24 0.72 -8.55 Number of obs F(212, 1229) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.430 0.000 0.000 0.000 0.807 0.470 0.000 = = = = = = 1442 5.13 0.0000 0.4695 0.3780 75902 [95% Conf Interval] -.000384 -1.280771 0855632 1.251642 -.494613 -.510872 -3.064795 0009008 -.9905467 2476124 2.192832 6355507 1.10603 -1.920317 Fixed-effects (within) regression Group variable: Congty Number of obs Number of groups = = 1442 206 R-sq: Obs per group: = avg = max = 7.0 within = 0.2551 between = 0.0241 overall = 0.0011 corr(u_i, Xb) F(7,1229) Prob > F = -0.9167 TQ Coef RCP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons 0002584 -1.135659 1665878 1.722237 0704689 2975792 -2.492556 31.20089 0003274 0739654 0412991 2398674 2880284 4120765 2916764 1.965393 sigma_u sigma_e rho 1.6523699 75902086 82576038 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std Err t 0.79 -15.35 4.03 7.18 0.24 0.72 -8.55 15.88 F(205, 1229) = P>|t| = = 0.430 0.000 0.000 0.000 0.807 0.470 0.000 0.000 60.13 0.0000 [95% Conf Interval] -.000384 -1.280771 0855632 1.251642 -.494613 -.510872 -3.064795 27.34499 3.28 0009008 -.9905467 2476124 2.192832 6355507 1.10603 -1.920317 35.05678 Prob > F = 0.0000 Random-effects GLS regression Group variable: Congty Number of obs Number of groups = = 1442 206 R-sq: Obs per group: = avg = max = 7.0 within = 0.1131 between = 0.3282 overall = 0.1745 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) TQ Coef Std Err z RCP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons -8.89e-06 -.0320417 2624237 -.1676156 -.3838708 3.509234 -2.086605 2.317415 0002449 022179 0422891 1434684 2207353 2944842 3144014 5850046 sigma_u sigma_e rho 28093843 75902086 12049114 (fraction of variance due to u_i) -0.04 -1.44 6.21 -1.17 -1.74 11.92 -6.64 3.96 P>|z| 0.971 0.149 0.000 0.243 0.082 0.000 0.000 0.000 = = 252.01 0.0000 [95% Conf Interval] -.000489 -.0755117 1795387 -.4488086 -.8165041 2.932056 -2.702821 1.170827 0004712 0114283 3453088 1135774 0487624 4.086413 -1.47039 3.464003 hausman fixed Coefficients (b) (B) fixed random RCP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP 0002584 -1.135659 1665878 1.722237 0704689 2975792 -2.492556 (b-B) Difference -8.89e-06 -.0320417 2624237 -.1676156 -.3838708 3.509234 -2.086605 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0002673 -1.103617 -.095836 1.889853 4543397 -3.211655 -.405951 0002173 0705618 192232 1850305 2882466 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 266.72 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) Dynamic panel-data estimation, one-step difference GMM Group variable: Congty Time variable : Year Number of instruments = 10 F(7, 611) = 11.88 Prob > F = 0.000 TQ Coef RCP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP -.0004746 -1.692458 -.1498385 2.877081 -1.918889 3867233 -1.207247 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Std Err .0002659 3347451 0805792 5738913 1.9958 9860636 1972282 t -1.78 -5.06 -1.86 5.01 -0.96 0.39 -6.12 P>|t| 0.075 0.000 0.063 0.000 0.337 0.695 0.000 = = = = = 618 206 3.00 [95% Conf Interval] -.0009968 -2.349848 -.3080842 1.750043 -5.83835 -1.549762 -1.594575 0000476 -1.035067 0084073 4.00412 2.000571 2.323208 -.8199197 Instruments for first differences equation Standard D.(RCP LEV GDP L.SIZE L.GROWTH L.FAR L3.VNOI) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L.GROWTH Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Pr > z = Pr > z = 0.060 0.557 Prob > chi2 = 0.436 Difference-in-Sargan tests of exogeneity of instrument subsets: gmm(GROWTH, lag(1 1)) Sargan test excluding group: chi2(0) = 0.00 Prob > chi2 = Difference (null H = exogenous): chi2(3) = 2.73 Prob > chi2 = 0.436 Sargan test of overid restrictions: chi2(3) = 2.73 (Not robust, but not weakened by many instruments.) 1.88 -0.59 Kết hồi quy phương pháp OLS, FEM, REM, GMM Mơ hình (2.3) TQ it = β0 + β1 (ICPit ) + β2 (SIZEit ) + β3 (GROWTHit ) + β4 (LEVit ) + β5 (FAR it ) + β6 (VNOIit ) + β7 (GDPt ) + εi regress TQ ICP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP Source SS df MS Model Residual 240.325185 1094.46002 1434 34.3321692 763221769 Total 1334.7852 1441 92629091 TQ Coef ICP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons -.0001058 0144746 2460641 -.3690826 -.5347413 3.695742 -2.075873 1.185917 Std Err .0000967 017267 0432652 1198954 192362 2589074 3326557 4551658 t -1.09 0.84 5.69 -3.08 -2.78 14.27 -6.24 2.61 Number of obs F( 7, 1434) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.274 0.402 0.000 0.002 0.006 0.000 0.000 0.009 = = = = = = 1442 44.98 0.0000 0.1800 0.1760 87363 [95% Conf Interval] -.0002954 -.0193966 1611942 -.6042718 -.9120824 3.187865 -2.728417 2930549 0000838 0483459 330934 -.1338933 -.1574002 4.20362 -1.423329 2.078779 xi: regress TQ ICP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP i.Congty i.Congty _ICongty_1-206 (naturally coded; _ICongty_1 omitted) Source SS df MS Model Residual 626.645768 708.139433 212 1229 2.95587626 576191564 Total 1334.7852 1441 92629091 TQ Coef ICP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP -.0000829 -1.131045 1566064 1.734992 0546505 3209134 -2.510237 Std Err .000123 0741138 0412439 2394022 2880867 4120301 2913703 t -0.67 -15.26 3.80 7.25 0.19 0.78 -8.62 Number of obs F(212, 1229) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.500 0.000 0.000 0.000 0.850 0.436 0.000 = = = = = = 1442 5.13 0.0000 0.4695 0.3780 75907 [95% Conf Interval] -.0003243 -1.276449 0756901 1.26531 -.5105456 -.4874467 -3.081876 0001585 -.9856413 2375227 2.204674 6198467 1.129274 -1.938599 Fixed-effects (within) regression Group variable: Congty Number of obs Number of groups = = 1442 206 R-sq: Obs per group: = avg = max = 7.0 within = 0.2550 between = 0.0233 overall = 0.0012 corr(u_i, Xb) F(7,1229) Prob > F = -0.9162 TQ Coef ICP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons -.0000829 -1.131045 1566064 1.734992 0546505 3209134 -2.510237 31.11249 000123 0741138 0412439 2394022 2880867 4120301 2913703 1.968713 sigma_u sigma_e rho 1.6467672 75907283 82476106 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std Err t -0.67 -15.26 3.80 7.25 0.19 0.78 -8.62 15.80 F(205, 1229) = P>|t| = = 0.500 0.000 0.000 0.000 0.850 0.436 0.000 0.000 60.10 0.0000 [95% Conf Interval] -.0003243 -1.276449 0756901 1.26531 -.5105456 -.4874467 -3.081876 27.25008 3.27 0001585 -.9856413 2375227 2.204674 6198467 1.129274 -1.938599 34.9749 Prob > F = 0.0000 Random-effects GLS regression Group variable: Congty Number of obs Number of groups = = 1442 206 R-sq: Obs per group: = avg = max = 7.0 within = 0.1145 between = 0.3268 overall = 0.1752 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) TQ Coef Std Err z ICP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons -.0001389 -.030999 2553215 -.1486039 -.3846535 3.513986 -2.096438 2.300274 000106 0221796 0422255 1432011 2200286 2935516 3141643 5846356 sigma_u sigma_e rho 28096299 75907283 12049515 (fraction of variance due to u_i) -1.31 -1.40 6.05 -1.04 -1.75 11.97 -6.67 3.93 P>|z| 0.190 0.162 0.000 0.299 0.080 0.000 0.000 0.000 = = 254.03 0.0000 [95% Conf Interval] -.0003466 -.0744703 1725611 -.4292729 -.8159016 2.938636 -2.712188 1.154409 0000688 0124723 3380819 1320651 0465945 4.089337 -1.480687 3.446139 hausman fixed Coefficients (b) (B) fixed random ICP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP -.0000829 -1.131045 1566064 1.734992 0546505 3209134 -2.510237 (b-B) Difference -.0001389 -.030999 2553215 -.1486039 -.3846535 3.513986 -2.096438 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .000056 -1.100046 -.0987151 1.883596 4393041 -3.193073 -.4137998 0000625 0707172 1918512 1859607 2891301 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 265.15 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) Dynamic panel-data estimation, one-step difference GMM Group variable: Congty Time variable : Year Number of instruments = 10 F(7, 611) = 13.42 Prob > F = 0.000 TQ Coef ICP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP -.000213 -1.632458 -.1556727 2.807994 -1.215781 1493499 -1.161722 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Std Err .0001025 306771 0660668 5149977 1.905368 969155 1859326 t -2.08 -5.32 -2.36 5.45 -0.64 0.15 -6.25 P>|t| 0.038 0.000 0.019 0.000 0.524 0.878 0.000 = = = = = 618 206 3.00 [95% Conf Interval] -.0004144 -2.234912 -.2854184 1.796613 -4.957647 -1.753929 -1.526866 -.0000116 -1.030005 -.0259271 3.819374 2.526084 2.052629 -.7965772 Instruments for first differences equation Standard D.(ICP LEV GDP L.SIZE L.GROWTH L.FAR L3.VNOI) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L.GROWTH Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Pr > z = Pr > z = 0.048 0.770 Prob > chi2 = 0.427 Difference-in-Sargan tests of exogeneity of instrument subsets: gmm(GROWTH, lag(1 1)) Sargan test excluding group: chi2(0) = 0.00 Prob > chi2 = Difference (null H = exogenous): chi2(3) = 2.78 Prob > chi2 = 0.427 Sargan test of overid restrictions: chi2(3) = 2.78 (Not robust, but not weakened by many instruments.) 1.98 -0.29 Kết hồi quy phương pháp OLS, FEM, REM, GMM Mơ hình (2.4) TQ it = β0 + β1 (PDPit ) + β2 (SIZEit ) + β3 (GROWTHit ) + β4 (LEVit ) + β5 (FAR it ) + β6 (VNOIit ) + β7 (GDPt ) + εi regress TQ PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP Source SS df MS Model Residual 239.544299 1095.2409 1434 34.2206142 763766319 Total 1334.7852 1441 92629091 TQ Coef PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons -.0001828 0136029 2495115 -.371144 -.5373039 3.688361 -2.068878 1.204082 Std Err .0004377 0172809 0432234 1245678 1924174 2591773 3327027 4558955 t -0.42 0.79 5.77 -2.98 -2.79 14.23 -6.22 2.64 Number of obs F( 7, 1434) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.676 0.431 0.000 0.003 0.005 0.000 0.000 0.008 = = = = = = 1442 44.81 0.0000 0.1795 0.1755 87394 [95% Conf Interval] -.0010414 -.0202956 1647236 -.6154986 -.9147537 3.179954 -2.721514 3097884 0006758 0475013 3342993 -.1267893 -.159854 4.196768 -1.416242 2.098376 xi: regress TQ PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP i.Congty i.Congty _ICongty_1-206 (naturally coded; _ICongty_1 omitted) Source SS df MS Model Residual 626.455584 708.329617 212 1229 2.95497917 576346312 Total 1334.7852 1441 92629091 TQ Coef PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP -.000227 -1.133188 1591128 1.750669 0590412 3168907 -2.506181 Std Err .0006442 0740348 0410924 2439218 2880505 4121703 2913253 t -0.35 -15.31 3.87 7.18 0.20 0.77 -8.60 Number of obs F(212, 1229) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.725 0.000 0.000 0.000 0.838 0.442 0.000 = = = = = = 1442 5.13 0.0000 0.4693 0.3778 75917 [95% Conf Interval] -.0014908 -1.278436 0784939 1.27212 -.506084 -.4917446 -3.077731 0010369 -.9879389 2397317 2.229218 6241664 1.125526 -1.934631 Fixed-effects (within) regression Group variable: Congty Number of obs Number of groups = = 1442 206 R-sq: Obs per group: = avg = max = 7.0 within = 0.2548 between = 0.0233 overall = 0.0012 corr(u_i, Xb) F(7,1229) Prob > F = -0.9164 TQ Coef PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons -.000227 -1.133188 1591128 1.750669 0590412 3168907 -2.506181 31.16093 0006442 0740348 0410924 2439218 2880505 4121703 2913253 1.967305 sigma_u sigma_e rho 1.6483911 75917476 82500702 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std Err t -0.35 -15.31 3.87 7.18 0.20 0.77 -8.60 15.84 F(205, 1229) = P>|t| = = 0.725 0.000 0.000 0.000 0.838 0.442 0.000 0.000 60.04 0.0000 [95% Conf Interval] -.0014908 -1.278436 0784939 1.27212 -.506084 -.4917446 -3.077731 27.30128 3.27 0010369 -.9879389 2397317 2.229218 6241664 1.125526 -1.934631 35.02058 Prob > F = 0.0000 Random-effects GLS regression Group variable: Congty Number of obs Number of groups = = 1442 206 R-sq: Obs per group: = avg = max = 7.0 within = 0.1137 between = 0.3264 overall = 0.1745 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) TQ Coef Std Err z PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP _cons -.000353 -.0324994 2592925 -.1387956 -.3842581 3.505112 -2.088358 2.332816 0005 022181 0421396 14851 2200996 2937203 3142279 5851176 sigma_u sigma_e rho 28083507 75917476 12037023 (fraction of variance due to u_i) -0.71 -1.47 6.15 -0.93 -1.75 11.93 -6.65 3.99 P>|z| 0.480 0.143 0.000 0.350 0.081 0.000 0.000 0.000 = = 252.63 0.0000 [95% Conf Interval] -.001333 -.0759733 1767004 -.4298698 -.8156454 2.929431 -2.704233 1.186007 0006269 0109745 3418845 1522787 0471293 4.080794 -1.472482 3.479626 hausman fixed Coefficients (b) (B) fixed random PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP -.000227 -1.133188 1591128 1.750669 0590412 3168907 -2.506181 (b-B) Difference -.000353 -.0324994 2592925 -.1387956 -.3842581 3.505112 -2.088358 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E .0001261 -1.100688 -.1001797 1.889465 4432993 -3.188222 -.4178231 0004062 070634 1935009 1858205 2891586 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(7) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 266.06 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite) Dynamic panel-data estimation, one-step difference GMM Group variable: Congty Time variable : Year Number of instruments = 13 F(7, 611) = 4.43 Prob > F = 0.000 TQ Coef PDP SIZE GROWTH LEV FAR VNOI GDP -.0028703 -1.685022 -.222996 9.408364 3.553028 -1.90244 -1.359318 Number of obs Number of groups Obs per group: avg max Std Err .0013985 4194936 1086642 2.43043 2.86131 1.580695 3707044 t -2.05 -4.02 -2.05 3.87 1.24 -1.20 -3.67 P>|t| 0.041 0.000 0.041 0.000 0.215 0.229 0.000 = = = = = 618 206 3.00 [95% Conf Interval] -.0056167 -2.508847 -.4363968 4.635354 -2.066168 -5.006694 -2.087327 -.000124 -.8611981 -.0095953 14.18137 9.172224 1.201815 -.6313083 Instruments for first differences equation Standard D.(PDP L.LEV GDP L.SIZE L.GROWTH L.FAR L3.VNOI) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L2.(LEV GROWTH) Arellano-Bond test for AR(1) in first differences: z = Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = Pr > z = Pr > z = 0.426 0.473 Prob > chi2 = 0.194 Difference-in-Sargan tests of exogeneity of instrument subsets: gmm(LEV GROWTH, lag(2 2)) Sargan test excluding group: chi2(0) = 0.00 Prob > chi2 = Difference (null H = exogenous): chi2(6) = 8.65 Prob > chi2 = 0.194 Sargan test of overid restrictions: chi2(6) = 8.65 (Not robust, but not weakened by many instruments.) 0.80 -0.72 ... Bảng 3.11: Mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển hiệu thị 59 trường doanh nghiệp (2007-2013): Phương pháp DGMM Bảng 3.12: Mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển khả sinh 62 lời từ hoạt động doanh... cứu, có mối quan hệ tương quan đáng kể làm quản trị vốn luân chuyển khả sinh lời, quản trị vốn luân chuyển có tác động ảnh hưởng lớn đến khả sinh lời doanh nghiệp nhà quản lý tạo giá trị cho... Khơng có mối quan hệ quản trị vốn luân chuyển khả sinh lời từ hoạt động kinh doanh doanh nghiệp H11 (Alternative Hypotheis): Quản trị vốn luân chuyển hiệu cải thiện khả sinh lời từ hoạt động kinh