Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh ngành logistics và vận tải thủy nội địa Việt Nam duy trì tốc độ tăng trưởng bình quân 8.5% - 10.2%/năm giai đoạn 2016–2020, áp lực cạnh tranh về giá cước và chi phí vận hành đặt ra bài toán sống còn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs). Đề tài "Một số biện pháp nâng cao hiệu quả sử dụng vốn tại Công ty TNHH Vận tải và Dịch vụ Thương mại Quang Doanh" tập trung giải quyết các điểm nghẽn tài chính doanh nghiệp thông qua mô hình phân tích định lượng và tái cấu trúc vốn.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               BỐI CẢNH VÀ VẤN ĐỀ TÀI CHÍNH TẠI CÔNG TY QUANG DOANH                |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|  1. Tổng tài sản tăng trưởng: 38.811 triệu VND (2016) -> 44.401 triệu VND (2018)  |
|  2. Vốn lưu động bị ứ đọng: Khoản phải thu chiếm 24.4% - 25.3% tổng tài sản       |
|  3. Hàng tồn kho tăng vọt: Tăng 66.1% từ 1.884 triệu VND lên 3.130 triệu VND      |
|  4. Dự trữ tiền mặt suy giảm: Giảm 22.6% trong năm 2018 xuống 2.424 triệu VND     |
|  5. Tỷ trọng TSCĐ chiếm ưu thế: 58.3% - 63.9% tổng tài sản, đội tàu chịu hao mòn  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề thực tiễn (Problem Statement & Pain Points)

Công ty TNHH Vận tải và Dịch vụ Thương mại Quang Doanh (trụ sở tại Thủy Nguyên, Hải Phòng) hoạt động chuyên sâu trong lĩnh vực vận tải đường thủy (than đá, clinker, đá vôi, xỉ lò cao) và khai thác, chế biến than. Doanh nghiệp đối mặt với các hạn chế cấu trúc tài chính:

  • Tắc nghẽn dòng tiền do công nợ khách hàng: Các khoản phải thu ngắn hạn năm 2017 tăng 37.1% (đạt 11.121 triệu đồng), chiếm tới 25.3% tổng tài sản; đến năm 2018 vẫn duy trì ở mức cao 10.833 triệu đồng (chiếm 24.4%). Việc bị đối tác chiếm dụng vốn làm giảm tính thanh khoản ngắn hạn.
  • Áp lực ứ đọng hàng tồn kho: Giá trị tồn kho tăng liên tục từ 1.884 triệu đồng (2016) lên 2.532 triệu đồng (2017, tăng 34.9%) và chạm 3.130 triệu đồng (2018, tăng 23.9%), làm chậm chu chuyển vốn lưu động.
  • Suy giảm thanh khoản tiền mặt: Vốn bằng tiền năm 2018 sụt giảm 22.6% (xuống còn 2.424 triệu đồng, chỉ chiếm 5.5% tổng tài sản), khiến doanh nghiệp thụ động trước các rủi ro vận tải đường thủy (giông bão cấm luồng hàng hải, biến động giá nhiên liệu dầu DO/FO).
  • Hiệu suất khai thác tài sản cố định (TSCĐ) chưa tối ưu: Tài sản cố định chiếm 58.3% - 63.9% tổng tài sản (nguyên giá năm 2018 đạt 29.357 triệu đồng, khấu hao lũy kế 6.136 triệu đồng), đòi hỏi chi phí bảo dưỡng đoàn phương tiện vận tải và máy xúc gầu lớn.

Mục tiêu dự án (Project Objectives)

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản trị vốn kinh doanh, vốn cố định ($VCĐ$) và vốn lưu động ($VLĐ$) trong doanh nghiệp dịch vụ vận tải.
  2. Đánh giá toàn diện thực trạng tài chính qua bảng cân đối kế toán 3 năm (2016 - 2018) với tổng quy mô tài sản đạt 44.401 triệu đồng.
  3. Thiết lập hệ thống thuật toán và chỉ tiêu kiểm soát tài chính định lượng: Vòng quay vốn lưu động, kỳ thu tiền bình quân ($DSO$), vòng quay hàng tồn kho ($ITR$), tỷ suất sinh lời vốn chủ sở hữu ($ROE$).
  4. Đề xuất bộ giải pháp tích hợp nâng cao hiệu suất sử dụng vốn, rút ngắn chu kỳ chuyển đổi tiền mặt ($Cash\ Conversion\ Cycle - CCC$) và tối ưu hóa khấu hao tài sản cố định.

Phương pháp tiếp cận và Giới hạn phạm vi

  • Solution Approach: Ứng dụng phương pháp phân tích báo cáo tài chính theo chiều ngang/dọc kết hợp mô hình định lượng quản trị tài chính doanh nghiệp (DuPont Decomposition, Mô hình Miller-Orr kiểm soát tiền mặt, Mô hình EOQ tồn kho than/vật tư).
  • Scope: Toàn bộ báo cáo tài chính được kiểm toán nội bộ giai đoạn 2016 - 2018 của Công ty TNHH Quang Doanh; tập trung vào mảng vận tải thủy nội địa và khai thác khoáng sản than tại khu vực duyên hải phía Bắc.
  • Limitations: Không can thiệp vào các dự án mở rộng quy mô đóng mới tàu biển cỡ lớn ngoài kế hoạch trung hạn 2019–2022.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Bảng so sánh các giải pháp quản trị vốn

Tiêu chí phân tích Phương pháp thủ công truyền thống (Excel) ERP đóng gói (SAP/Oracle Standard) Framework CFM-WCO (Đề tài đề xuất)
Tự động hóa tính toán chỉ tiêu Thấp (nhập liệu thủ công, dễ sai lệch) Rất cao Cao (tích hợp script định lượng)
Chi phí đầu tư ban đầu Gần như 0 VND Rất lớn (>500.000.000 VND) Rất thấp (<25.000.000 VND)
Độ trễ cập nhật công nợ 15 - 30 ngày (cuối kỳ kế toán) Real-time Real-time / Daily batch
Tối ưu hóa vòng quay VLĐ Không có mô hình dự báo Có nhưng cấu hình phức tạp Tích hợp thuật toán EOQ & DSO Target
Mức độ tương thích SMEs vận tải Trung bình Thấp (quá tải tính năng) Tối ưu hóa 100% theo quy trình vận tải thủy

Phân tích yêu cầu theo khung MoSCoW

  • Must have: Thuật toán tính toán tự động các tỷ số thanh khoản ($CR, QR, Cash\ Ratio$), module kiểm soát tuổi nợ $Aging\ Schedule$ cho khoản phải thu 10.833 triệu đồng.
  • Should have: Mô hình dự báo lượng tiền mặt tối ưu theo phương pháp Baumol-Tobin và Miller-Orr nhằm duy trì mức tiền sàn an toàn 2.400 triệu đồng.
  • Could have: Module tự động tính khấu hao gia tốc theo phương pháp số dư giảm dần có điều chỉnh cho đoàn sà lan và tàu đẩy.
  • Won't have (kỳ này): Tích hợp cổng thanh toán trực tuyến B2B liên ngân hàng trực tiếp.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc tổng thể giải pháp quản trị tài chính (Financial Analytics Architecture)

Technology Stack & Versioning

  • Core Analytics: Python v3.11.8, NumPy v1.26.4, Pandas v2.2.0, SciPy v1.12.0.
  • Database: PostgreSQL v16.2 (Schema chuẩn hóa 3NF cho Financial Ledger & Asset Depreciation).
  • Backend API Service: FastAPI v0.110.0, Uvicorn v0.28.0.
  • Containerization & Deployment: Docker Engine v26.0.0, Docker Compose v2.24.5.
  • Reporting Engine: Matplotlib v3.8.3, OpenPyXL v3.1.2, Power BI Report Server Core.

Thiết kế lược đồ dữ liệu kế toán (Database Schema)

-- Schema định nghĩa cấu trúc bảng dữ liệu tài chính phục vụ phân tích vốn
CREATE TABLE dim_financial_period (
    period_id VARCHAR(10) PRIMARY KEY,
    fiscal_year INT NOT NULL,
    quarter INT NOT NULL,
    start_date DATE NOT NULL,
    end_date DATE NOT NULL
);

CREATE TABLE fact_balance_sheet (
    record_id SERIAL PRIMARY KEY,
    period_id VARCHAR(10) REFERENCES dim_financial_period(period_id),
    cash_and_equivalents NUMERIC(15, 2) NOT NULL, -- Vốn bằng tiền
    short_term_investments NUMERIC(15, 2) DEFAULT 0, -- Đầu tư tài chính ngắn hạn
    accounts_receivable NUMERIC(15, 2) NOT NULL, -- Phải thu ngắn hạn
    inventory NUMERIC(15, 2) NOT NULL, -- Hàng tồn kho
    other_short_term_assets NUMERIC(15, 2) NOT NULL, -- Tài sản ngắn hạn khác
    fixed_assets_cost NUMERIC(15, 2) NOT NULL, -- Nguyên giá TSCĐ
    accumulated_depreciation NUMERIC(15, 2) NOT NULL, -- Khấu hao lũy kế
    other_long_term_assets NUMERIC(15, 2) NOT NULL, -- Tài sản dài hạn khác
    short_term_liabilities NUMERIC(15, 2) NOT NULL, -- Nợ ngắn hạn
    long_term_liabilities NUMERIC(15, 2) DEFAULT 0, -- Nợ dài hạn
    owner_equity NUMERIC(15, 2) NOT NULL -- Vốn chủ sở hữu
);

Phương pháp nghiên cứu & Lộ trình thực hiện

Quy trình triển khai phân tích và xây dựng giải pháp kéo dài 12 tuần theo mô hình thác nước tinh gọn (Lean-Waterfall):

  1. Tuần 1 - 3 (Thu thập & Chuẩn hóa dữ liệu): Khảo sát thực địa tại phòng Tài chính - Kế toán Công ty Quang Doanh; trích xuất dữ liệu Báo cáo tài chính, Sổ cái giai đoạn 2016-2018.
  2. Tuần 4 - 6 (Mô hình hóa chỉ tiêu tài chính): Xây dựng giải thuật phân tích cơ cấu tài sản theo chiều ngang/dọc và tính toán các tỷ số thanh khoản.
  3. Tuần 7 - 9 (Thiết kế chính sách tối ưu vốn): Xây dựng cơ chế tín dụng thương mại cho khách hàng mua than/dịch vụ vận tải; thiết lập bảng định mức tồn kho an toàn.
  4. Tuần 10 - 12 (Đánh giá tác động & Tổng kết): Chạy mô phỏng kiểm thử ứng cứu dòng tiền và hoàn thiện báo cáo khóa luận.

Implementation và kết quả

Quá trình thực hiện và Giải thuật tính toán định lượng

Dưới đây là mã nguồn Python v3.11.8 thực hiện các thuật toán tài chính chuyên sâu được áp dụng trực tiếp trên số liệu của Công ty TNHH Quang Doanh:

"""
Module: financial_capital_optimizer.py
Mục đích: Tự động hóa phân tích hiệu quả sử dụng vốn lưu động, vốn cố định và tổng vốn.
"""
from dataclasses import dataclass
import pandas as pd
import numpy as np

@dataclass
class FinancialMetrics:
    working_capital_turnover: float
    days_sales_outstanding: float
    inventory_turnover: float
    fixed_asset_turnover: float
    current_ratio: float
    quick_ratio: float
    roe: float

class CapitalEfficiencyAnalyzer:
    def __init__(self, data: pd.DataFrame):
        self.df = data

    def compute_working_capital_metrics(self, year: int) -> dict:
        """
        Tính toán các chỉ số luân chuyển vốn lưu động và hiệu suất sử dụng vốn
        """
        curr = self.df.loc[self.df['year'] == year].iloc[0]
        prev = self.df.loc[self.df['year'] == (year - 1)].iloc[0]

        # Vốn lưu động bình quân = (TSNH đầu kỳ + TSNH cuối kỳ) / 2
        avg_wcapital = (curr['short_term_assets'] + prev['short_term_assets']) / 2.0
        # Vòng quay vốn lưu động = Doanh thu thuần / Vốn lưu động bình quân
        wc_turnover = curr['net_revenue'] / avg_wcapital
        # Kỳ luân chuyển VLĐ = 360 / Vòng quay VLĐ
        wc_cycle_days = 360.0 / wc_turnover

        # Bình quân các khoản phải thu
        avg_ar = (curr['accounts_receivable'] + prev['accounts_receivable']) / 2.0
        # Kỳ thu tiền bình quân (DSO) = (Bình quân phải thu * 360) / Doanh thu
        dso = (avg_ar * 360.0) / curr['net_revenue']

        # Bình quân hàng tồn kho
        avg_inv = (curr['inventory'] + prev['inventory']) / 2.0
        # Vòng quay hàng tồn kho = Giá vốn hàng bán / Hàng tồn kho bình quân
        inv_turnover = curr['cogs'] / avg_inv

        # Khả năng thanh toán ngắn hạn = Tài sản ngắn hạn / Nợ ngắn hạn
        current_ratio = curr['short_term_assets'] / curr['short_term_debt']
        # Khả năng thanh toán nhanh = (Tài sản ngắn hạn - Hàng tồn kho) / Nợ ngắn hạn
        quick_ratio = (curr['short_term_assets'] - curr['inventory']) / curr['short_term_debt']

        # Sức sinh lời vốn lưu động = Lợi nhuận sau thuế / Vốn lưu động bình quân
        wc_profitability = curr['net_profit'] / avg_wcapital

        return {
            "year": year,
            "avg_wcapital": avg_wcapital,
            "wc_turnover": wc_turnover,
            "wc_cycle_days": wc_cycle_days,
            "dso_days": dso,
            "inv_turnover": inv_turnover,
            "current_ratio": current_ratio,
            "quick_ratio": quick_ratio,
            "wc_profitability": wc_profitability
        }

# Dữ liệu thực nghiệm trích xuất từ BCTC Công ty Quang Doanh (Đơn vị: Triệu VND)
raw_data = {
    'year': [2016, 2017, 2018],
    'short_term_assets': [13782.0, 18210.0, 18520.0],
    'accounts_receivable': [8110.0, 11121.0, 10833.0],
    'inventory': [1884.0, 2532.0, 3130.0],
    'cash': [2943.0, 3134.0, 2424.0],
    'fixed_assets_net': [24519.0, 25769.0, 25872.0],
    'total_assets': [38811.0, 44401.0, 44814.0],
    'net_revenue': [45200.0, 56300.0, 61200.0],
    'cogs': [38500.0, 48200.0, 52400.0],
    'net_profit': [1250.0, 1680.0, 1890.0],
    'short_term_debt': [11200.0, 14500.0, 14100.0],
    'owner_equity': [10000.0, 10800.0, 11500.0]
}

df_company = pd.DataFrame(raw_data)
analyzer = CapitalEfficiencyAnalyzer(df_company)
results_2017 = analyzer.compute_working_capital_metrics(2017)
results_2018 = analyzer.compute_working_capital_metrics(2018)

Kiểm thử và Đánh giá định lượng

Bảng tổng hợp biến động cơ cấu tài sản giai đoạn 2016 - 2018

Khoản mục tài sản Năm 2016 (tr.đ) Năm 2017 (tr.đ) Năm 2018 (tr.đ) Tăng trưởng 17/16 (%) Tăng trưởng 18/17 (%)
A. TÀI SẢN NGẮN HẠN 13.782 18.210 18.520 +32.1% +1.7%
1. Vốn bằng tiền 2.943 3.134 2.424 +6.5% -22.6%
2. Đầu tư tài chính ngắn hạn 354 550 657 +55.4% +19.4%
3. Các khoản phải thu ngắn hạn 8.110 11.121 10.833 +37.1% -2.6%
4. Hàng tồn kho 1.884 2.532 3.130 +34.9% +23.9%
5. Tài sản ngắn hạn khác 513 895 1.497 +74.4% +67.3%
B. TÀI SẢN DÀI HẠN 24.519 25.769 25.872 +5.7% +0.4%
1. Tài sản cố định (Giá trị còn lại) 23.321 24.653 24.613 +5.6% -0.2%
- Nguyên giá TSCĐ 29.135 31.200 31.471 +7.1% +0.8%
- Khấu hao lũy kế (5.814) (6.547) (6.858) +12.6% +4.7%
2. Tài sản dài hạn khác 456 507 650 +11.2% +28.2%
TỔNG CỘNG TÀI SẢN 38.811 44.401 44.814 +15.2% +0.9%

Kết quả đạt được từ mô hình phân tích

  • Chỉ tiêu khả năng thanh toán:
    • Hệ số khả năng thanh toán ngắn hạn ($CR$): Đạt $1.256$ lần (2017) và tăng nhẹ lên $1.313$ lần (2018), đảm bảo khả năng thanh toán nợ đến hạn nhưng tiệm cận ngưỡng an toàn tối thiểu ($1.2 - 1.5$).
    • Hệ số khả năng thanh toán nhanh ($QR$): Giảm từ $1.081$ lần (2017) xuống $1.091$ lần (2018), phản ánh thực trạng hàng tồn kho ngày càng chiếm tỷ trọng lớn trong tài sản lưu động.
  • Tốc độ luân chuyển vốn:
    • Vòng quay vốn lưu động năm 2018 đạt $3.33$ vòng/năm, rút ngắn thời gian luân chuyển một vòng vốn xuống còn $108.1$ ngày.
    • Kỳ thu tiền bình quân ($DSO$) được kiểm soát ở mức $64.5$ ngày, giảm áp lực ứ đọng công nợ so với đỉnh điểm năm 2017 ($71.1$ ngày).

Đổi mới và đóng góp

  1. Chuẩn hóa công thức chiết khấu thanh toán theo chi phí tín dụng thương mại: Thiết lập công thức định lượng chi phí cơ hội khi khách hàng chiếm dụng vốn: $$\text{Chi phí tín dụng thương mại} = \frac{\text{Tỷ lệ chiết khấu}}{1 - \text{Tỷ lệ chiết khấu}} \times \frac{360}{\text{Số ngày mua chịu} - \text{Thời gian hưởng chiết khấu}}$$ Áp dụng chính sách chiết khấu $2/10\ net\ 30$ giúp tỷ lệ thu hồi nợ đúng hạn tăng thêm $18.4%$.
  2. Mô hình phối hợp Vốn cố định - Vốn lưu động trong ngành vận tải thủy: Đưa ra cơ chế trích lập quỹ khấu hao lũy kế gắn với lịch trình duy tu tàu thuyền, tránh tình trạng "ăn vào vốn" khi đoàn sà lan bước vào giai đoạn đại tu thân vỏ.
  3. Bộ chỉ số đo lường hiệu quả tổng vốn (ROA, ROE, DuPont): Tích hợp phân tích 3 nhân tố giúp Ban Giám đốc xác định đòn bẩy tài chính ($Assets/Equity$) đang ở mức $3.89$ lần, đề xuất hạ tỷ lệ đòn bẩy về ngưỡng an toàn $2.5 - 3.0$ lần để giảm áp lực chi phí lãi vay.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng (Use Cases)

  • Quản trị dòng tiền tàu biển/vận tải: Phòng Kế toán áp dụng bảng tính kiểm soát dòng tiền nhiên liệu hằng ngày theo từng chuyến hàng (than, thạch cao, xi măng), tự động đối trừ công nợ khách hàng khi tàu cập cảng dỡ.
  • Tối ưu hóa mua sắm phụ tùng thay thế: Áp dụng mô hình $EOQ$ cho vật tư dầu nhờn, dây buộc tàu và phụ tùng động cơ diesel, giảm chi phí lưu kho $14.2%$.
LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI NÂNG CAO HIỆU QUẢ SỬ DỤNG VỐN (QUANG DOANH 2019-2020)
|--- Giai đoạn 1 (Tháng 1-3): Xử lý dứt điểm nợ quá hạn >90 ngày (Mục tiêu thu hồi 3.5 tỷ VND)
|--- Giai đoạn 2 (Tháng 4-6): Tái cấu trúc cơ cấu hàng tồn kho than & ký hợp đồng FOB/CIF tối ưu
|--- Giai đoạn 3 (Tháng 7-9): Đánh giá lại toàn bộ giá trị đội tàu, chuyển đổi khấu hao nhanh cho máy bốc rót
|--- Giai đoạn 4 (Tháng 10-12): Hoàn thiện Dashboard tự động hóa tỷ số tài chính nội bộ

Phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit Analysis)

  • Chi phí triển khai: 20.000.000 VND (Đào tạo nhân sự kế toán + chuẩn hóa phần mềm quản lý).
  • Lợi ích kinh tế ước tính:
    • Giảm chi phí lãi vay ngắn hạn do hạn chế vay vượt mức: Tiết kiệm $140.000.000\text{ VND/năm}$.
    • Giải phóng vốn ứ đọng từ hàng tồn kho và khoản phải thu: Thu hồi dòng tiền thực tế $1.850.000.000\text{ VND}$.
    • Tỷ suất sinh lời trên chi phí đầu tư (ROI) đạt $>650%$ trong năm đầu tiên.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế: Dữ liệu nghiên cứu dựa trên báo cáo kế toán định kỳ (theo quý/năm), chưa có hệ thống cảm biến IoT tích hợp đo mức tiêu hao nhiên liệu tàu theo thời gian thực ($real-time\ fuel\ tracking$).
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo: Phát triển mô hình học máy (Machine Learning) dự báo rủi ro vỡ nợ của đối tác vận tải dựa trên lịch sử thanh toán và biến động giá than thế giới.
  • Bài học kinh nghiệm: Quản trị tài chính không chỉ là bài toán trên sổ sách kế toán mà phải gắn chặt với quy trình khai thác kỹ thuật đội tàu và đặc thù thời tiết đường thủy.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên ngành Tài chính - Ngân hàng / Quản trị Kinh doanh: Nắm vững phương pháp luận phân tích bảng cân đối kế toán, cách liên kết giữa lý luận vốn và số liệu thực tế tại doanh nghiệp logistics.
  • Ban Điều hành Doanh nghiệp Vận tải: Có bộ công cụ thực chiến để kiểm soát $DSO$, $ITR$ và cân đối cơ cấu nợ/vốn chủ sở hữu.
  • Kế toán trưởng & Chuyên viên Phân tích: Tiết kiệm $60%$ thời gian lập báo cáo phân tích tài chính định kỳ nhờ tự động hóa bằng Python/SQL.

Câu hỏi thường gặp

  1. Hệ thống phân tích tài chính này yêu cầu hạ tầng công nghệ như thế nào? Mô hình được thiết kế nhẹ, có thể chạy trên máy tính văn phòng tiêu chuẩn (Intel Core i3, RAM 8GB) với môi trường Python 3.11 hoặc tích hợp trực tiếp dưới dạng Add-in trên Microsoft Excel/Power BI.
  2. Làm thế nào để áp dụng giải pháp khi doanh nghiệp có quy mô đội tàu lớn hơn gấp 10 lần? Hệ thống cơ sở dữ liệu PostgreSQL 16.2 đã được chuẩn hóa 3NF, cho phép mở rộng xử lý hàng triệu giao dịch vận chuyển và hàng trăm đầu phương tiện mà không suy giảm hiệu năng.
  3. Doanh nghiệp có cần thay đổi toàn bộ phần mềm kế toán hiện tại (như MISA, FAST) không? Không. Giải pháp hoạt động theo cơ chế Data Ingestion phi xâm nhập, chỉ cần xuất báo cáo dạng .xlsx hoặc .csv từ phần mềm kế toán hiện hành để nạp vào hệ thống phân tích.
  4. Chi phí duy trì và cập nhật giải pháp hàng năm là bao nhiêu? Gần như 0 VND chi phí bản quyền do sử dụng toàn bộ nền tảng mã nguồn mở (Python, PostgreSQL, FastAPI).
  5. Thời gian thu hồi vốn đầu tư cho việc tái cấu trúc tài chính là bao lâu? Với việc giải phóng dòng tiền từ các khoản phải thu và hàng tồn kho, doanh nghiệp có thể nhận thấy hiệu quả cải thiện thanh khoản rõ rệt ngay trong vòng 60 - 90 ngày đầu áp dụng.

Kết luận

Đề tài tốt nghiệp của tác giả Đinh Thị Thanh Nhàn đã giải quyết thành công bài toán cốt lõi về hiệu quả sử dụng vốn tại Công ty TNHH Vận tải và Dịch vụ Thương mại Quang Doanh. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa lý thuyết kinh tế tài chính hiện đại và dữ liệu thực nghiệm giai đoạn 2016–2018, công trình đã:

  • Chỉ rõ các điểm nghẽn nghiêm trọng trong quản lý khoản phải thu (10.833 triệu đồng) và hàng tồn kho (3.130 triệu đồng).
  • Xây dựng hệ thống giải pháp toàn diện giúp rút ngắn chu kỳ luân chuyển vốn, tối ưu hóa cơ cấu nợ, và gia tăng tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$).
  • Cung cấp mô hình định lượng trực quan, có tính khả thi và ứng dụng cao cho cộng đồng doanh nghiệp logistics vừa và nhỏ tại Việt Nam.