BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HỒ CHÍ MINH --------------- ĐINH THỊ HỒNG THẮM TÁC ĐỘNG CỦA QUẢN TRỊ VỐN LƯU ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỢI CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VẬT LIỆU XÂY DỰNG TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Kế toán Mã số ngành: 60340301 TP. HCM, tháng 04-2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HỒ CHÍ MINH --------------- ĐINH THỊ HỒNG THẮM TÁC ĐỘNG CỦA QUẢN TRỊ VỐN LƯU ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỢI CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VẬT LIỆU XÂY DỰNG TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ Chuyên ngành: Kế toán Mã số ngành: 60340301 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS. NGUYỄN MINH HÀ TP. HCM, tháng 04-2015 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP. HCM Cán hướng dẫn khoa học : PGS.TS NGUYỄN MINH HÀ (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn Thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Công nghệ TP. HCM ngày 19 tháng 04 năm 2015 Thành phần Hội đồng đánh giá Luận văn Thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ Luận văn Thạc sĩ) TT Họ tên Chức danh Hội đồng PGS.TS. Phan Đình nguyên Chủ tịch TS. Nguyễn Ngọc Ảnh Phản biện TS. Mai Đình Lâm Phản biện TS. Dương Thị Mai Hà Trâm TS. Nguyễn Thị Mỹ Linh Ủy viên Ủy viên, Thư ký Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận văn sau Luận văn sửa chữa (nếu có). Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ TP. HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÒNG QLKH – ĐTSĐH Độc lập – Tự – Hạnh phúc TP. HCM, ngày 15 tháng 03 năm 2015 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên : Đinh Thị Hồng Thắm Giới tính : Nữ Ngày, tháng, năm sinh : 19/05/1977 Nơi sinh : Quảng Bình Chuyên ngành MSHV : 1341850043 : Kế toán I- Tên đề tài: Tác động quản trị vốn lưu động đến khả sinh lợi doanh nghiệp vật liệu xây dựng thị trường chứng khoán Việt Nam II- Nhiệm vụ nội dung: Nghiên cứu tác động quản trị vốn lưu động đến khả sinh lợi doanh nghiệp vật liệu xây dựng thị trường chứng khoán Việt Nam III- Ngày giao nhiệm vụ : 18/08/2014 IV- Ngày hoàn thành nhiệm vụ : 15/03/2015 V- Cán hướng dẫn : PGS.TS. Nguyễn Minh Hà . . CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) PGS.TS. Nguyễn Minh Hà KHOA QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ kinh tế: “TÁC ĐỘNG CỦA QUẢN TRỊ VỐN LƯU ĐỘNG ĐẾN KHẢ NĂNG SINH LỢI CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VẬT LIỆU XÂY DỰNG TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM” công trình nghiên cứu cá nhân tôi. Nguồn liệu sử dụng để phân tích báo cáo tài chính, báo cáo thường niên công ty vật liệu xây dựng niêm yết, lấy từ trang web sở giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh, Hà Nội công ty chứng khoán, bảo đảm nội dung luận văn độc lập, không chép từ công trình khác. Học viên thực Luận văn Đinh Thị hồng Thắm ii LỜI CẢM ƠN Tôi xin trân trọng cảm ơn PGS.TS Nguyễn Minh Hà, thầy hướng dẫn tận tình, đóng góp nhiều ý kiến quý báu động viên giúp hoàn thành luận văn này. Tôi xin trân trọng cảm ơn đến tất thầy cô kiến thức kinh nghiệm từ giảng mà thầy cô truyền đạt trình học tập trường Đại học Công Nghệ TPHCM. Học viên thực Luận văn Đinh Thị Hồng Thắm iii TÓM TẮT Quản trị vốn lưu động đóng vai trò quan trọng việc cải thiện lợi nhuận công ty. Các công ty quản trị tối ưu vốn lưu động cách cân đối lợi nhuận tính khoản. Bài viết phân tích tác động quản trị vốn lưu động đến khả sinh lợi 49 doanh nghiệp vật liệu xây dựng thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2009 đến 2013. Dựa vào liệu bảng không cân, phân tích tương quan Pearson, phân tích hồi quy sử dụng để thiết lập mối quan hệ quản lý vốn lưu động khả sinh lợi công ty. Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ ngược chiều ROA, ROE với kỳ thu tiền bình quân chu kỳ chuyển đổi tiền mặt, có mối quan hệ chiều ROA, ROE với kỳ toán bình quân. Kết nghiên cứu cho thấy kỳ chuyển đổi hàng tồn kho có mối quan hệ ngược chiều với ROA, TOBINQ, mối quan hệ với ROE. Nghiên cứu không tìm thấy có mối quan hệ kỳ thu tiền bình quân kỳ toán bình quân với TOBINQ, chu kỳ chuyển đổi tiền mặt lại tác động ngược chiều đến TOBINQ. Ngoài ra, đòn bẩy tài chính, tăng trưởng doanh thu, có ảnh hưởng đáng kể đến khả sinh lợi công ty. Kết nghiên cứu cho thấy doanh nghiệp vật liệu xây dựng thị trường chứng khoán Việt Nam quản trị vốn lưu động theo cách có lợi nhất. Các công ty kéo dài thời gian để trả nợ thương lượng với nhà cung cấp mình. Các công ty có khả đạt lợi cạnh tranh bền vững cách sử dụng hiệu nguồn lực công ty thông qua việc giảm chu kỳ chuyển đổi tiền mặt cách thận trọng mức tối thiểu nó. Khi làm vậy, khả sinh lợi công ty chắn gia tăng. Từ khóa: Quản trị vốn lưu động, khả sinh lợi, công ty vật liệu xây dựng iv ABSTRACT Working capital management plays an important role in improving the profitability of the company. The company can optimise their working capital by making the trade-off between profitability and liquidity. This article analyzes the impact of working capital management on profitability of 49 building materials companies in Vietnam stock market from 2009 to 2013. Based on the unbalance panel data, Pearson correlations analysis and the regression analysis is used to establish the relationship between working capital management and profitability of the company. The study shows that the negative relationship between ROA, ROE and the average collection period and cash conversion cycle, but the positive relationship between ROA, ROE and the average payment period. The study results showed that the inventory conversion period has negative relationships with ROA, TOBINQ, but no relationship with ROE. The study found no relationship between the average collection period and the average payment period for TOBINQ, but the cash conversion cycle has negative relashionship to TOBINQ. In addition, financial leverage, sales growth, are also significantly affected the profitability of the company. The results of this study show that the building materials companies in Vietnam stock market can manage their working capital in ways that benefit the most. The company also can extend the time to pay the debt if negotiations with their suppliers. The company has the ability to achieve a sustainable competitive advantage by effectively use the resources of the company through a reduction in the cash conversion cycle carefully at its minimum. In doing so, the company’s profitability is sure to increase. Key words: Working capital management, profitability, building materials company v MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN .ii TÓM TẮT . iii ABSTRACT .iv MỤC LỤC .v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vii DANH MỤC CÁC BẢNG .ix DANH MỤC CÁC HÌNH .x CHƯƠNG MỞ ĐẦU .1 1.1. Lý chọn đề tài 1.2. Mục tiêu, câu hỏi, đối tượng, phương pháp nghiên cứu 1.2.1. Mục tiêu đề tài: 1.2.2. Câu hỏi nghiên cứu 1.2.3. Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.2.4. Phương pháp nghiên cứu 1.3. Ý nghĩa nghiên cứu 1.4. Kết cấu luận văn .3 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC 2.1. Cơ sở lý thuyết .4 2.1.1. Lý thuyết hiệu hoạt động công ty .4 2.1.2. Các thành phần vốn lưu động 2.1.3. Quản trị vốn lưu động 2.1.4. Mối quan hệ quản trị vốn lưu động hiệu công ty .13 2.2. Các nghiên cứu trước .14 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU .21 3.1. Quy trình nghiên cứu 21 3.2. Dữ liệu nghiên cứu .21 3.3. Giả thuyết nghiên cứu 23 vi 3.4. Mô hình nghiên cứu .25 3.5. Mô tả phương pháp đo lường biến mô hình. .26 3.5.1. Các biến phụ thuộc .26 3.5.2. Các biến độc lập .27 CHƯƠNG PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 33 4.1. Đặc điểm ngành vật liệu xây dựng .33 4.2. Thực trạng quản trị VLĐ công ty VLXD TTCK Việt Nam 334 4.3. Phân tích thống kê mô tả biến 36 4.4. Phân tích tương quan Pearson biến 39 4.5. Kiểm định đa cộng tuyến .42 4.6. Kết hồi quy lựa chọn mô hình 42 4.6.1. Kết hồi quy 42 4.6.2. Lựa chọn mô hình 48 4.7. Phân tích kết hồi quy .49 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 58 5.1. Kết luận 58 5.2. Một số khuyến nghị 60 5.3. Hạn chế .62 5.4. Đề xuất hướng nghiên cứu 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO 63 Kiểm định đa cộng tuyến . estat vif Variable VIF 1/VIF DR CR FITA SIZE APP ACP ICP STATE SG 3.03 2.82 1.79 1.69 1.59 1.43 1.33 1.25 1.09 0.329906 0.354978 0.557928 0.590125 0.627368 0.701063 0.749422 0.796939 0.919701 Mean VIF 1.78 . estat vif Variable VIF 1/VIF CR DR SIZE FITA STATE CCC SG 2.77 2.74 1.67 1.61 1.18 1.11 1.08 0.361434 0.365348 0.597082 0.619666 0.849140 0.903863 0.929484 Mean VIF 1.74 Kết hồi quy Pooled OLS . reg ROA ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG Source SS df MS Model Residual 1.28585584 1.48917165 221 .142872871 .006738333 Total 2.77502749 230 .012065337 ROA Coef. ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.0008938 -.0002354 .0004956 -.2207174 -.0668032 .0100046 .0065933 -.0023818 .1026882 .1305072 Std. Err. .0001444 .0001006 .0001396 .0463987 .0297418 .0087417 .004894 .0242531 .018122 .0607273 t -6.19 -2.34 3.55 -4.76 -2.25 1.14 1.35 -0.10 5.67 2.15 Number of obs F( 9, 221) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.020 0.000 0.000 0.026 0.254 0.179 0.922 0.000 0.033 = = = = = = 231 21.20 0.0000 0.4634 0.4415 .08209 [95% Conf. Interval] -.0011783 -.0004337 .0002205 -.3121579 -.125417 -.0072231 -.0030515 -.0501786 .0669741 .0108286 -.0006093 -.000037 .0007708 -.1292769 -.0081895 .0272324 .0162381 .0454151 .1384022 .2501858 . reg ROA CCC DR FITA CR SIZE STATE SG Source SS df MS Model Residual 1.14254951 1.63247798 223 .163221358 .007320529 Total 2.77502749 230 .012065337 ROA Coef. CCC DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.000383 -.2139153 -.0345456 .0144164 .0073342 .0079482 .1107393 .0854221 Std. Err. .0000867 .045956 .0294152 .0090297 .0050712 .0244898 .018789 .0619266 t -4.42 -4.65 -1.17 1.60 1.45 0.32 5.89 1.38 Number of obs F( 7, 223) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.000 0.241 0.112 0.150 0.746 0.000 0.169 = = = = = = 231 22.30 0.0000 0.4117 0.3933 .08556 [95% Conf. Interval] -.0005539 -.3044788 -.0925129 -.0033782 -.0026594 -.0403128 .0737126 -.0366141 -.0002121 -.1233517 .0234217 .0322109 .0173278 .0562091 .147766 .2074583 . reg ROE ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG Source SS df MS Model Residual 7.65408051 16.5288109 221 .85045339 .074791 Total 24.1828914 230 .105143006 ROE Coef. ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.0025699 .0002167 .0010569 -.442255 -.1816319 -.0045307 .0136383 .0973141 .3273839 .2257452 Std. Err. .0004809 .0003352 .0004652 .1545803 .0990866 .0291235 .0163046 .0808007 .0603746 .2023169 t -5.34 0.65 2.27 -2.86 -1.83 -0.16 0.84 1.20 5.42 1.12 Number of obs F( 9, 221) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.000 0.519 0.024 0.005 0.068 0.877 0.404 0.230 0.000 0.266 = = = = = = 231 11.37 0.0000 0.3165 0.2887 .27348 [95% Conf. Interval] -.0035178 -.000444 .0001402 -.746895 -.3769074 -.0619259 -.018494 -.0619244 .2084003 -.1729721 -.0016221 .0008774 .0019736 -.137615 .0136437 .0528646 .0457706 .2565525 .4463676 .6244625 . reg ROE CCC DR FITA CR SIZE STATE SG Source SS df MS Model Residual 5.60672242 18.576169 223 .800960345 .083301206 Total 24.1828914 230 .105143006 ROE Coef. CCC DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.0006325 -.404864 -.0740066 .0163057 .0195655 .1188975 .3507507 .0372697 Std. Err. .0002925 .1550231 .0992262 .03046 .0171066 .0826112 .0633808 .2088968 Number of obs F( 7, 223) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE t P>|t| -2.16 -2.61 -0.75 0.54 1.14 1.44 5.53 0.18 0.032 0.010 0.457 0.593 0.254 0.151 0.000 0.859 = = = = = = 231 9.62 0.0000 0.2318 0.2077 .28862 [95% Conf. Interval] -.001209 -.7103617 -.2695475 -.0437205 -.0141458 -.043901 .2258487 -.3743946 -.000056 -.0993664 .1215344 .076332 .0532769 .2816959 .4756526 .448934 . reg TOBINQ ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG Source SS df MS Model Residual 3.04579109 17.3799901 221 .338421233 .078642489 Total 20.4257812 230 .088807745 TOBINQ Coef. ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.001014 -.0003542 -.0000274 .4250213 -.0525635 .10112 -.0355731 -.0793533 .2122902 1.140871 Std. Err. .0004932 .0003438 .000477 .1585105 .1016059 .0298639 .0167191 .082855 .0619097 .2074608 t -2.06 -1.03 -0.06 2.68 -0.52 3.39 -2.13 -0.96 3.43 5.50 Number of obs F( 9, 221) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE P>|t| 0.041 0.304 0.954 0.008 0.605 0.001 0.034 0.339 0.001 0.000 = = = = = = 231 4.30 0.0000 0.1491 0.1145 .28043 [95% Conf. Interval] -.001986 -.0010316 -.0009674 .1126358 -.252804 .0422655 -.0685224 -.2426403 .0902814 .7320167 -.0000421 .0003233 .0009127 .7374069 .147677 .1599745 -.0026238 .0839338 .3342991 1.549726 Kết hồi quy FEM . xtreg ROA ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG, fe Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 231 49 R-sq: Obs per group: = avg = max = 4.7 within = 0.3605 between = 0.4346 overall = 0.3697 corr(u_i, Xb) F(9,173) Prob > F = -0.3353 ROA Coef. ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.0003463 -.0003274 .0002748 -.2960952 -.1005182 .0205273 .0191578 .0971363 .0816249 -.024115 .0002434 .0001332 .0002059 .0840542 .0634895 .0127811 .0232915 .1110421 .0176524 .2875312 sigma_u sigma_e rho .06861697 .06953243 .49337372 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std. Err. F(48, 173) = t P>|t| = = -1.42 -2.46 1.33 -3.52 -1.58 1.61 0.82 0.87 4.62 -0.08 0.157 0.015 0.184 0.001 0.115 0.110 0.412 0.383 0.000 0.933 2.81 10.84 0.0000 [95% Conf. Interval] -.0008267 -.0005903 -.0001315 -.461999 -.2258319 -.0046997 -.0268142 -.1220354 .0467831 -.5916359 .000134 -.0000645 .0006811 -.1301914 .0247955 .0457543 .0651298 .3163079 .1164667 .5434059 Prob > F = 0.0000 . . xtreg ROA CCC DR FITA CR SIZE STATE SG, fe Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 231 49 R-sq: Obs per group: = avg = max = 4.7 within = 0.3624 between = 0.4233 overall = 0.3617 corr(u_i, Xb) F(7,175) Prob > F = -0.3583 ROA Coef. CCC DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.0003289 -.2994383 -.1006072 .0214317 .0194832 .0977862 .0819678 -.0313182 .0001102 .0792764 .0621338 .0123461 .0225704 .1101366 .0173533 .2755358 sigma_u sigma_e rho .06999241 .06903308 .5069001 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std. Err. F(48, 175) = t P>|t| = = -2.98 -3.78 -1.62 1.74 0.86 0.89 4.72 -0.11 3.49 0.003 0.000 0.107 0.084 0.389 0.376 0.000 0.910 14.21 0.0000 [95% Conf. Interval] -.0005465 -.4558992 -.2232352 -.0029348 -.0250621 -.1195808 .0477192 -.575119 -.0001113 -.1429774 .0220208 .0457982 .0640285 .3151532 .1162165 .5124827 Prob > F = 0.0000 . xtreg ROE ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG, fe Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 231 49 R-sq: Obs per group: = avg = max = 4.7 within = 0.1817 between = 0.3761 overall = 0.2519 corr(u_i, Xb) F(9,173) Prob > F = -0.0958 ROE Coef. ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.0011988 -.000117 .0004188 -.577156 -.0959866 .0198271 .0196696 .2408623 .270904 .1116303 .0008937 .000489 .000756 .3086598 .233143 .0469342 .0855298 .4077633 .0648222 1.055858 sigma_u sigma_e rho .17801322 .25533364 .32707891 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std. Err. F(48, 173) = t = = P>|t| -1.34 -0.24 0.55 -1.87 -0.41 0.42 0.23 0.59 4.18 0.11 0.182 0.811 0.580 0.063 0.681 0.673 0.818 0.555 0.000 0.916 4.27 0.0001 [95% Conf. Interval] -.0029628 -.0010822 -.0010734 -1.18638 -.5561575 -.0728102 -.1491466 -.5639692 .1429597 -1.972393 1.68 .0005652 .0008483 .0019109 .0320679 .3641843 .1124644 .1884858 1.045694 .3988483 2.195653 Prob > F = 0.0086 . xtreg ROE CCC DR FITA CR SIZE STATE SG, fe Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 231 49 R-sq: Obs per group: = avg = max = 4.7 within = 0.1759 between = 0.2805 overall = 0.2052 corr(u_i, Xb) F(7,175) Prob > F = -0.1570 ROE Coef. CCC DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.0003788 -.603524 -.0719764 .033167 .0401362 .222754 .2672751 -.1778585 .0004068 .292572 .2293067 .0455638 .0832969 .4064627 .0640428 1.016873 sigma_u sigma_e rho .19313073 .25476874 .36494202 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std. Err. F(48, 175) = t P>|t| = = -0.93 -2.06 -0.31 0.73 0.48 0.55 4.17 -0.17 2.32 0.353 0.041 0.754 0.468 0.631 0.584 0.000 0.861 5.34 0.0000 [95% Conf. Interval] -.0011817 -1.180948 -.5245389 -.0567583 -.1242596 -.5794458 .1408794 -2.184773 .0004242 -.0261001 .3805862 .1230924 .2045321 1.024954 .3936709 1.829056 Prob > F = 0.0000 . xtreg TOBINQ ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG, fe Fixed-effects (within) regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 231 49 R-sq: Obs per group: = avg = max = 4.7 within = 0.2865 between = 0.0282 overall = 0.0446 corr(u_i, Xb) F(9,173) Prob > F = -0.8901 TOBINQ Coef. ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.000674 -.0011323 -.0002657 .5710589 .1336558 .1442005 -.3199475 .6921092 .205428 4.333819 .0007814 .0004276 .0006609 .2698559 .2038328 .0410337 .0747772 .3565003 .056673 .9231185 sigma_u sigma_e rho .47907213 .22323374 .82160559 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: Std. Err. t P>|t| = = -0.86 -2.65 -0.40 2.12 0.66 3.51 -4.28 1.94 3.62 4.69 F(48, 173) = 0.390 0.009 0.688 0.036 0.513 0.001 0.000 0.054 0.000 0.000 7.72 0.0000 [95% Conf. Interval] -.0022162 -.0019761 -.0015703 .0384251 -.2686636 .0632093 -.4675406 -.0115409 .0935685 2.511794 3.66 .0008682 -.0002884 .0010388 1.103693 .5359752 .2251916 -.1723545 1.395759 .3172874 6.155844 Prob > F = 0.0000 . Kết hồi quy REM . xtreg ROA ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG, re Random-effects GLS regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 231 49 R-sq: Obs per group: = avg = max = 4.7 within = 0.3389 between = 0.5768 overall = 0.4521 corr(u_i, X) . Wald chi2(9) Prob > chi2 = (assumed) ROA Coef. Std. Err. z ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.0006863 -.0002536 .0003857 -.2442335 -.0784374 .0116967 .0105037 .0099428 .0941542 .0911521 .0001699 .0001092 .0001577 .055561 .0384754 .0099374 .0069776 .0340068 .016634 .0855231 sigma_u sigma_e rho .04735727 .06953243 .31688035 (fraction of variance due to u_i) -4.04 -2.32 2.45 -4.40 -2.04 1.18 1.51 0.29 5.66 1.07 P>|z| 0.000 0.020 0.014 0.000 0.041 0.239 0.132 0.770 0.000 0.287 = = 148.38 0.0000 [95% Conf. Interval] -.0010193 -.0004676 .0000766 -.353131 -.1538478 -.0077803 -.0031721 -.0567092 .0615521 -.0764702 -.0003533 -.0000396 .0006949 -.135336 -.0030271 .0311737 .0241794 .0765948 .1267563 .2587743 . xtreg ROA CCC DR FITA CR SIZE STATE SG, re Random-effects GLS regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 231 49 R-sq: Obs per group: = avg = max = 4.7 within = 0.3518 between = 0.4820 overall = 0.4026 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) ROA Coef. Std. Err. z CCC DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.000339 -.2495211 -.0611099 .0158953 .0126954 .0184832 .0944451 .0415373 .0000927 .0544639 .0388452 .0100367 .007465 .0357549 .016502 .0894494 sigma_u sigma_e rho .05433738 .06903308 .38254815 (fraction of variance due to u_i) -3.66 -4.58 -1.57 1.58 1.70 0.52 5.72 0.46 P>|z| 0.000 0.000 0.116 0.113 0.089 0.605 0.000 0.642 = = 136.06 0.0000 [95% Conf. Interval] -.0005206 -.3562684 -.137245 -.0037763 -.0019358 -.0515951 .0621017 -.1337803 -.0001574 -.1427739 .0150252 .0355668 .0273266 .0885615 .1267885 .2168548 . xtreg ROE ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG, re Random-effects GLS regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 231 49 R-sq: Obs per group: = avg = max = 4.7 within = 0.1678 between = 0.5598 overall = 0.3152 corr(u_i, X) Wald chi2(9) Prob > chi2 = (assumed) ROE Coef. Std. Err. z ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.0023281 .0001665 .0009215 -.4615656 -.1747764 -.0027674 .0173302 .1051215 .312353 .1829835 .0005393 .0003611 .0005116 .1750055 .1167997 .0321646 .0200429 .0983343 .05885 .2469897 sigma_u sigma_e rho .10817644 .25533364 .15217862 (fraction of variance due to u_i) -4.32 0.46 1.80 -2.64 -1.50 -0.09 0.86 1.07 5.31 0.74 P>|z| 0.000 0.645 0.072 0.008 0.135 0.931 0.387 0.285 0.000 0.459 = = 82.79 0.0000 [95% Conf. Interval] -.0033851 -.0005413 -.0000813 -.80457 -.4036996 -.0658088 -.0219532 -.0876103 .1970091 -.3011075 -.0012712 .0008742 .0019243 -.1185611 .0541469 .060274 .0566135 .2978532 .4276968 .6670744 . xtreg ROE CCC DR FITA CR SIZE STATE SG, re Random-effects GLS regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 231 49 R-sq: Obs per group: = avg = max = 4.7 within = 0.1704 between = 0.3355 overall = 0.2288 corr(u_i, X) Wald chi2(7) Prob > chi2 = (assumed) ROE Coef. Std. Err. z CCC DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.0005288 -.4521497 -.083294 .0197366 .0276507 .1254967 .3102554 -.047131 .0003194 .180861 .1249992 .0341439 .0229828 .1099724 .0595009 .2766065 sigma_u sigma_e rho .14765174 .25476874 .25143007 (fraction of variance due to u_i) -1.66 -2.50 -0.67 0.58 1.20 1.14 5.21 -0.17 P>|z| 0.098 0.012 0.505 0.563 0.229 0.254 0.000 0.865 = = 57.79 0.0000 [95% Conf. Interval] -.0011549 -.8066306 -.328288 -.0471842 -.0173946 -.0900452 .1936358 -.5892697 .0000972 -.0976687 .1617 .0866574 .0726961 .3410386 .4268749 .4950077 . xtreg TOBINQ ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG, re Random-effects GLS regression Group variable: id Number of obs Number of groups = = 231 49 R-sq: Obs per group: = avg = max = 4.7 within = 0.1959 between = 0.0947 overall = 0.1324 corr(u_i, X) Wald chi2(9) Prob > chi2 = (assumed) TOBINQ Coef. Std. Err. z ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG _cons -.0004936 -.0007047 -.0001174 .411266 .0069752 .1209096 -.051728 -.0155545 .2214362 1.288378 .0005895 .0003738 .0005434 .1933229 .1354364 .0342359 .0251239 .1222558 .0559148 .3075272 sigma_u sigma_e rho .17272173 .22323374 .37447292 (fraction of variance due to u_i) -0.84 -1.89 -0.22 2.13 0.05 3.53 -2.06 -0.13 3.96 4.19 P>|z| 0.402 0.059 0.829 0.033 0.959 0.000 0.040 0.899 0.000 0.000 = = 44.40 0.0000 [95% Conf. Interval] -.001649 -.0014373 -.0011824 .0323599 -.2584753 .0538084 -.10097 -.2551714 .1118452 .6856357 .0006619 .0000279 .0009476 .790172 .2724257 .1880107 -.002486 .2240625 .3310271 1.89112 Kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình FEM hay REM  Lựa chọn FEM REM theo biến ROA, ACP, ICP, APP, DR, FITA, CR, SIZE, STATE, SG . hausman fixed random Coefficients (b) (B) fixed random ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG -.0003463 -.0003274 .0002748 -.2960952 -.1005182 .0205273 .0191578 .0971363 .0816249 -.0006863 -.0002536 .0003857 -.2442335 -.0784374 .0116967 .0105037 .0099428 .0941542 (b-B) Difference .00034 -.0000738 -.0001109 -.0518617 -.0220807 .0088306 .0086542 .0871935 -.0125293 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. .0001743 .0000762 .0001323 .0630721 .050503 .0080377 .0222217 .1057066 .0059089 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(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 11.65 Prob>chi2 = 0.2335  Lựa chọn FEM REM theo biến ROA, CCC, DR, FITA, CR, SIZE, STATE, SG . hausman fixed random Coefficients (b) (B) fixed random CCC DR FITA CR SIZE STATE SG -.0003289 -.2994383 -.1006072 .0214317 .0194832 .0977862 .0819678 -.000339 -.2495211 -.0611099 .0158953 .0126954 .0184832 .0944451 (b-B) Difference .0000101 -.0499171 -.0394973 .0055364 .0067878 .0793029 -.0124773 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. .0000597 .0576058 .0484939 .0071897 .0213002 .1041713 .0053684 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) = 7.53 Prob>chi2 = 0.3762  Lựa chọn FEM REM theo biến ROE, ACP, ICP, APP, DR, FITA, CR, SIZE, STATE, SG . hausman fixed random Coefficients (b) (B) fixed random ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG -.0011988 -.000117 .0004188 -.577156 -.0959866 .0198271 .0196696 .2408623 .270904 -.0023281 .0001665 .0009215 -.4615656 -.1747764 -.0027674 .0173302 .1051215 .312353 (b-B) Difference .0011294 -.0002834 -.0005027 -.1155905 .0787898 .0225945 .0023394 .1357408 -.0414489 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. .0007127 .0003298 .0005565 .2542518 .2017758 .0341798 .0831482 .3957288 .0271772 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(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 6.85 Prob>chi2 = 0.6524  Lựa chọn FEM REM theo biến ROE, CCC, DR, FITA, CR, SIZE, STATE, SG . hausman fixed random Coefficients (b) (B) fixed random CCC DR FITA CR SIZE STATE SG -.0003788 -.603524 -.0719764 .033167 .0401362 .222754 .2672751 -.0005288 -.4521497 -.083294 .0197366 .0276507 .1254967 .3102554 (b-B) Difference .0001501 -.1513743 .0113176 .0134304 .0124855 .0972573 -.0429802 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. .000252 .2299733 .1922414 .0301704 .0800635 .3913029 .0236882 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) = 4.70 Prob>chi2 = 0.6971  Lựa chọn FEM REM theo biến TOBINQ, ACP, ICP, APP, DR, FITA, CR, SIZE, STATE, SG . hausman fixed random Coefficients (b) (B) fixed random ACP ICP APP DR FITA CR SIZE STATE SG -.000674 -.0011323 -.0002657 .5710589 .1336558 .1442005 -.3199475 .6921092 .205428 -.0004936 -.0007047 -.0001174 .411266 .0069752 .1209096 -.051728 -.0155545 .2214362 (b-B) Difference -.0001804 -.0004276 -.0001483 .159793 .1266807 .0232909 -.2682196 .7076637 -.0160082 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. .0005128 .0002076 .0003763 .1882775 .1523312 .0226201 .0704302 .3348821 .0092391 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(9) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 28.10 Prob>chi2 = 0.0009 (V_b-V_B is not positive definite)  Lựa chọn FEM REM theo biến TOBINQ, CCC, DR, FITA, CR, SIZE, STATE, SG . hausman fixed random Coefficients (b) (B) fixed random CCC DR FITA CR SIZE STATE SG -.0007574 .4556315 .1611355 .1406732 -.3269267 .7151003 .2199935 -.0004838 .329559 .039659 .1172327 -.0542448 .019696 .2293533 (b-B) Difference -.0002736 .1260725 .1214764 .0234405 -.2726819 .6954044 -.0093597 sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E. .0001755 .1809277 .1539052 .0215965 .068875 .3369014 .0088873 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) = 24.39 Prob>chi2 = 0.0010 (V_b-V_B is not positive definite) Kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian multiplier để lựa chọn mô hình Pooled OLS hay REM  Lựa chọn Pooled OLS REM theo biến ROA, ACP, ICP, APP, DR, FITA, CR, SIZE, STATE, SG Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROA[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: Var ROA e u Test: sd = sqrt(Var) .0120653 .0048348 .0022427 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 =  .1098423 .0695324 .0473573 18.70 0.0000 Lựa chọn Pooled OLS REM theo biến ROA, CCC, DR, FITA, CR, SIZE, STATE, SG Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROA[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: Var ROA e u Test: sd = sqrt(Var) .0120653 .0047656 .0029526 .1098423 .0690331 .0543374 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 36.60 0.0000  Lựa chọn Pooled OLS REM theo biến ROE, ACP, ICP, APP, DR, FITA, CR, SIZE, STATE, SG Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROE[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: Var ROE e u Test: sd = sqrt(Var) .105143 .0651953 .0117021 .3242576 .2553336 .1081764 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 =  4.41 0.0179 Lựa chọn Pooled OLS REM theo biến ROE, CCC, DR, FITA, CR, SIZE, STATE, SG Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects ROE[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: Var ROE e u Test: sd = sqrt(Var) .105143 .0649071 .021801 .3242576 .2547687 .1476517 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 15.24 0.0000  Lựa chọn Pooled OLS REM theo biến TOBINQ, ACP, ICP, APP, DR, FITA, CR, SIZE, STATE, SG Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects TOBINQ[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: Var TOBINQ e u Test: sd = sqrt(Var) .0888077 .0498333 .0298328 .2980063 .2232337 .1727217 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 =  20.73 0.0000 Lựa chọn Pooled OLS REM theo biến TOBINQ, CCC, DR, FITA, CR, SIZE, STATE, SG Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects TOBINQ[id,t] = Xb + u[id] + e[id,t] Estimated results: Var TOBINQ e u Test: sd = sqrt(Var) .0888077 .0502282 .0304299 .2980063 .2241165 .1744416 Var(u) = chibar2(01) = Prob > chibar2 = 24.76 0.0000 PHỤ LỤC B: DANH MỤC MÃ CHỨNG KHOÁN CÁC CÔNG TY VLXD STT MÃ CK TÊN CÔNG TY ACC Công ty cổ phần bê tông BECAMEX BBS Công ty cổ phần VICEM Bao bì Bút Sơn BCC Công ty cổ phần Xi măng Bỉm Sơn BHT Công ty cổ phần Đầu tư Xây dựng Bạch Đằng TMC BHV Công ty cổ phần Viglacera Bá Hiến BT6 Công ty cổ phần Beton BTS Công ty cổ phần Xi măng Vicem Bút Sơn CCM Công ty cổ phần Khoáng Sản Và Xi Măng Cần Thơ CTI Công ty cổ phần Đầu tư Phát triển Cường Thuận IDICO 10 CVT Công ty Cổ phần CMC 11 CYC Công ty cổ phần Gạch Men Chang Yih 12 DAC Công ty cổ phần Viglacera Đông Anh 13 DC4 Công ty cổ phần DIC số 14 DCT Công ty cổ phần Tấm lợp Vật liệu Xây dựng Đồng Nai 15 DHA Công ty Cổ phần Hoá An 16 DIC Công ty cổ phần Đầu tư Thương mại DIC 17 DXV Công ty Cổ phần ViCem Vật liệu xây dựng Đà Nẵng 18 GMX Công ty Cổ phần Gạch Ngói Gốm Xây dựng Mỹ Xuân 19 HCC Công ty cổ phần Bê tông Hòa Cẩm 20 HHL Công ty cổ phần Hồng Hà Long An 21 HLY Công ty cổ phần Hạ Long I - Viglacera 22 HOM Công ty cổ phần Xi măng Vicem Hoàng Mai 23 HPS Công ty Cổ phần Đá xây dựng Hoà Phát 24 HT1 Công ty cổ phần xi măng Hà Tiên 25 HVX Công ty cổ phần xi măng Vicem Hải Vân 26 MCC Công ty cổ phần Gạch ngói cao cấp 27 NAV Công ty Cổ phần Nam Việt 28 NHC Công ty cổ phần gạch ngói Nhị Hiệp 29 NNC Công ty cổ phần Đá Núi Nhỏ 30 PPG Công ty cổ phần Sản xuất-Thương mại-Dịch vụ Phú Phong 31 QNC Công ty cổ phần Xi măng Xây dựng Quảng Ninh 32 SCJ Công ty cổ phần Xi măng Sài Sơn 33 SCL Công ty cổ phần Sông Đà Cao Cường 34 SDN Công ty cổ phần Sơn Đồng Nai 35 SDY Công ty Cổ phần Xi măng Sông Đà Yaly 36 SHN Công ty cổ phần Đầu tư Tổng hợp Hà Nội 37 SKS Công ty cổ phần Công trình giao thông sông Đà 38 TBX Công ty cổ phần Xi măng Thái Bình 39 TCR Công ty cổ phần Công Nghiệp Gốm sứ Taicera 40 TMX Công ty cổ phần Vicem Thương mại xi măng 41 TSM Công ty cổ phần Xi măng Tiên Sơn Hà Tây 42 TTC Công ty cổ phần Gạch men Thanh Thanh 43 TXM Công ty cổ phần VICEM Thạch cao Xi măng 44 VCS Công ty cổ phần Vicostone 45 VHL Công ty cổ phần Viglacera Hạ Long 46 VIT Công ty cổ phần Viglacera Tiên Sơn 47 VTS Công ty cổ phần Viglacera Từ Sơn 48 VXB Công ty cổ phần Vật liệu xây dựng Bến Tre 49 YBC Công ty cổ phần Xi măng Khoáng sản Yên Bái [...]... giá tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lợi của doanh nghiệp Ở bài nghiên cứu này, tác giả nghiên cứu về tác động của việc quản trị các yếu tố vốn lưu động đến khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp vật liệu xây dựng trên thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam Tác giả sử dụng chỉ tiêu tỷ suất sinh lợi trên tài sản, chỉ tiêu tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu và giá trị doanh nghiệp. .. vật liệu xây dựng như thế nào, tác giả đã chọn đề tài: Tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp vật liệu xây dựng trên thị trường chứng khoán Việt Nam" 1.2 Mục tiêu, câu hỏi, đối tượng, phương pháp nghiên cứu 1.2.1 Mục tiêu của đề tài: Phân tích tác động của quản trị vốn lưu động và các thành phần của vốn lưu động ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp. .. doanh nghiệp vật liệu xây dựng trên thị trường chứng khoán Việt Nam Từ đó, đưa ra một số khuyến nghị cho việc quản lý vốn lưu động để nâng cao hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp vật liệu xây dựng 1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu - Quản trị vốn lưu động ảnh hưởng như thế nào đến khả năng sinh lợi của các công ty vật liệu xây dựng trên thị trường chứng khoán Việt Nam? - Các thành phần của vốn lưu động ảnh... đến khả năng sinh lợi, ví dụ như Nguyễn Thị Việt Thủy (2012) phân tích mối quan hệ giữa quản trị vốn lưu động và khả năng sinh lợi của tất cả các công ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam, Nguyễn Ngọc Hân (2012) tập trung phân tích mối quan hệ giữa quản trị vốn lưu động và khả năng sinh lợi của các công ty thủy sản trên thị trường chứng khoán Việt Nam Trong khi đó ngành vật liệu xây dựng được coi... định tác động quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp vật liệu xây dựng, thì dữ liệu được thu thập là dữ liệu thứ cấp của các công ty Dữ liệu cho nghiên cứu này được thu thập từ các công ty vật liệu xây dựng niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam Dữ liệu được lấy từ bảng cân đối 22 kế toán, báo cáo kết quả kinh doanh, báo cáo thường niên của các công ty của ngành vật liệu. .. thành phần của vốn lưu động ảnh hưởng như thế nào đến khả năng sinh lợi doanh nghiệp? - Các khuyến nghị nào ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi doanh nghiệp? 1.2.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Các doanh nghiệp vật liệu xây dựng Phạm vi nghiên cứu: Các doanh nghiệp vật liệu xây dựng trên thị trường chứng khoán Việt Nam từ năm 2009 đến 2013 1.2.4 Phương pháp nghiên cứu Sử dụng phương... 2.1.3 Quản trị vốn lưu động Vốn lưu động đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển và sinh lợi của các doanh nghiệp Nếu lượng vốn lưu động không đủ thì có thể dẫn đến sự thiếu hụt và gặp khó khăn trong hoạt động hàng ngày của doanh nghiệp (Horne and Wachowicz, 2000) Vốn lưu động cũng được gọi là vốn lưu động thuần và được xác định như sau (Hiller và ctg, 2010): Vốn lưu động thuần = Tài sản lưu động. .. tài sản của nó là những tài sản nặng vốn, và chi phí cố định của ngành khá cao Do đó, việc quản trị vốn lưu động hết sức quan trọng đối với ngành vật liệu xây dựng, vì nếu quản trị không tốt sẽ dẫn đến tình trạng doanh 2 nghiệp không đủ tiền để chi trả cho các hoạt động thường xuyên của mình Với mục đích tìm hiểu và nghiên cứu các thành phần trong vốn lưu động tác động lên khả năng sinh lợi của các công... với hiệu quả hoạt động của các công ty Nghiên cứu của Sharma và Kumar (2011) Để kiểm tra tác động của quản trị vốn lưu động đến lợi nhuận của các công ty Ấn Độ Họ đã thu thập dữ liệu của 263 công ty phi tài chính trên sàn chứng khoán Bombay (BSE) từ năm 2000-2008 và sử dụng hồi quy OLS Kết quả cho thấy quản trị vốn lưu động và khả năng sinh lợi (ROA) tương quan cùng chiều trong các công ty Ấn Độ Nghiên... cả các hành động, quyết định của việc quản trị mà nó ảnh hưởng đến quy mô và hiệu quả của vốn lưu động WCM đòi hỏi phải đặc biệt chú ý trong những ngày hiện tại khi giá vốn đang tăng và các quỹ đang khan hiếm Nó đã được chứng minh rằng khả năng sinh lợi của một công ty phụ thuộc nhiều vào cách thức quản lý vốn lưu động Nếu một công ty quản trị vốn lưu động không hiệu quả, nó sẽ không chỉ làm giảm lợi . tiêu của đề tài: Phân tích tác động của quản trị vốn lưu động và các thành phần của vốn lưu động ảnh hưởng đến khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp vật liệu xây dựng trên thị trường chứng khoán. nào đến khả năng sinh lợi của các công ty vật liệu xây dựng trên thị trường chứng khoán Việt Nam? - Các thành phần của vốn lưu động ảnh hưởng như thế nào đến khả năng sinh lợi doanh nghiệp? - Các. chứng khoán Việt Nam II- Nhiệm vụ và nội dung: Nghiên cứu tác động của quản trị vốn lưu động đến khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp vật liệu xây dựng trên thị trường chứng khoán Việt Nam III-