Đánh giá khả năng của lợi nhuận và dòng tiền trong dự báo dòng tiền trong tương lai: một trường hợp nghiên cứu với các Công ty phi tài chính trên địa bàn tỉnh Quảng Ngãi

TS. Nguyễn Phương Hà - ThS. Đào Thị Bích Hiệp - ThS. Nguyễn Thị Minh Tâm*
*Trường Đại học Tài chính - Kế toán

Tóm tắt
Mục đích của nghiên cứu này là đánh giá khả năng dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh trong tương lai, bằng cách sử dụng thông tin lợi nhuận và dòng tiền trong quá khứ. Đồng thời, so sánh xem thông tin nào có khả năng dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh trong tương lai tốt hơn. Dữ liệu được thu thập từ 41 công ty phi tài chính trên địa bàn tỉnh Quảng Ngãi, có báo cáo tài chính (BCTC) hàng năm được kiểm toán trong giai đoạn 6 năm, từ 2017 đến 2022. Ba phương pháp thống kê được sử dụng là phân tích hồi quy các mô hình dự báo và khắc phục các vấn đề nội sinh có thể xảy ra trong mô hình, gồm phương pháp bình phương tối thiểu (OLS), mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và mô hình dữ liệu bảng động với phương pháp ước lượng System-GMM. Kết quả nghiên cứu cho thấy, lợi nhuận có khả năng dự báo dòng tiền hoạt động kinh doanh trong tương lai tốt hơn dòng tiền trong quá khứ. Tuy nhiên, khi kết hợp cả hai thông tin này để cùng dự báo, thì mô hình kết hợp có khả năng dự báo vượt trội hơn cả so với hai mô hình riêng lẻ chỉ sử dụng thông tin lợi nhuận hoặc dòng tiền.
Từ khoá: dự báo, dòng tiền tương lai, lợi nhuận, dòng tiền, Quảng Ngãi.  
Abstract
The purpose of this research is evaluating the predictive ability of future operating cash flow by using earnings and cash flows information in the past. At the same time, compare which information predicts future operating cash flow better. Data were collected from the 41 non-financial companies in Quang Ngai province with audited annual financial statements for the 6-years period from 2017 to 2022. Three statistical methods were used for regression analysis of predicting models and overcoming endogeneity problems that can occur in the models, include Ordinary Least Squares (OLS), Fixed Effects Model (FEM) and dynamic panel data model with the estimation method System-GMM. The findings show that past earnings predicts future operating cash flow than past cash flows. However, when combining both of these information to predict together, the combined model has superior predictive ability than the two individual models that only use earnings or cash flows information.
Keywords: earning, cash flow, future cash flow, predicting, Quang Ngai province.
JEL Classifications: M40, M00, M19.
DOI: https://doi.org/10.59006/vnfa-jaa.04202403