Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh ngành xây dựng hạ tầng kỹ thuật và giao thông tại Việt Nam duy trì tốc độ tăng trưởng trung bình 8.5% - 10.2%/năm giai đoạn 2017 - 2019, các doanh nghiệp xây lắp cầu đường phải đối mặt với áp lực cạnh tranh gay gắt và biến động vĩ mô phức tạp (lạm phát chi phí nguyên vật liệu, chính sách siết tín dụng ngân hàng). Đối với các doanh nghiệp đặc thù như Công ty Cổ phần Xây dựng Cầu 75 (Bridge 75., JSC - tiền thân thuộc CIENCO 8 thành lập năm 1974), tài sản ngắn hạn (TSNH) chiếm tỷ trọng áp đảo trong tổng tài sản (trên 60% - 65%), đóng vai trò huyết mạch đảm bảo khả năng thanh toán và vận hành thi công liên tục.

Tuy nhiên, công tác quản trị TSNH tại doanh nghiệp bộc lộ nhiều điểm nghẽn nghiêm trọng:

  • Tình trạng ứ đọng vốn nghiêm trọng tại khoản phải thu: Tỷ lệ phải thu khách hàng trên doanh thu thuần tăng liên tục từ 37.46% (năm 2017) lên 39.82% (năm 2018) và đạt mức đỉnh 46.22% (năm 2019). Vốn lưu động bị các chủ đầu tư chiếm dụng kéo dài, làm tăng chi phí huy động vốn vay ngoài.
  • Ách tắc luân chuyển hàng tồn kho (HTK): HTK và chi phí sản xuất kinh doanh dở dang chiếm tỷ trọng lớn nhất trong TSNH (lên tới 405.3 tỷ đồng năm 2017). Tiến độ giải phóng mặt bằng chậm (điển hình tại dự án Khu đô thị mới Resco chỉ hoàn thành 3/4 công trình, 1/4 ách tắc) khiến thời gian luân chuyển TSNH kéo dài tới 400.14 ngày (năm 2017), gấp đôi đối thủ cùng ngành.
  • Hiệu suất sinh lời suy giảm: Vòng quay TSNH chỉ đạt quanh mức 0.90 - 0.98 vòng, hệ số sinh lời TSNH giảm sâu xuống 0.058 vào năm 2019, cho thấy mỗi đồng vốn bỏ vào TSNH chưa tối ưu hóa được dòng tiền sinh lợi.

Mục tiêu cụ thể của đề tài nghiên cứu bao gồm:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản trị TSNH, cơ cấu tài trợ vốn lưu động và hệ thống chỉ tiêu tài chính định lượng trong doanh nghiệp xây lắp.
  2. Đánh giá thực trạng cấu trúc và hiệu quả sử dụng TSNH tại Công ty Cổ phần Xây dựng Cầu 75 giai đoạn 2017 - 2019 bằng phương pháp phân tích chỉ số, mô hình DuPont và so sánh chuẩn ngành (Benchmarking).
  3. Đề xuất hệ thống giải pháp định lượng kỹ thuật: Ứng dụng mô hình đặt hàng kinh tế (EOQ), phân loại tồn kho ABC, tối ưu hóa giá trị hiện giá thuần (NPV) của chính sách tín dụng thương mại và tái cấu trúc nguồn vốn tài trợ TSNH.

Đề tài sử dụng dữ liệu báo cáo tài chính đã kiểm toán của Bridge 75., JSC trong 3 năm tài chính (2017 - 2019) và đối chiếu trực tiếp với Công ty TNHH MTV Vận tải và Xây dựng. Nghiên cứu tập trung vào phạm vi quản trị vốn ngắn hạn (tiền, khoản phải thu, tồn kho dở dang) mà không can thiệp vào định giá tài sản cố định dài hạn.


Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Qua khảo sát thực tế tại Cầu 75, các giải pháp quản lý TSNH truyền thống chủ yếu dựa trên kinh nghiệm điều hành phân tán và đối soát sổ sách kế toán thủ công. Bảng phân tích ưu - nhược điểm của các giải pháp hiện tại:

Phương thức quản trị Cơ chế vận hành Ưu điểm Nhược điểm cốt lõi
Quản trị tiền mặt thụ động Giữ tiền gửi ngân hàng, hạn chế dự trữ tương đương tiền Tăng nhẹ lãi tiền gửi không kỳ hạn Không tối ưu hóa lượng tiền dự phòng, mất cơ hội hưởng chiết khấu thanh toán sớm từ nhà cung cấp
Cấp tín dụng thương mại nới lỏng Bán chịu, nghiệm thu chậm để giữ chân chủ đầu tư Gia tăng doanh thu bề nổi (tăng 24.45% năm 2018) Nợ đọng kéo dài, kỳ thu tiền lên tới 152.67 ngày, rủi ro nợ khó đòi tăng cao
Quản lý vật tư dàn trải Mua vật tư theo từng đợt giải ngân hợp đồng xây lắp Đáp ứng tạm thời tiến độ công trường Ứ đọng chi phí dở dang, không phân loại vật tư trọng yếu, chi phí lưu kho cao

Đối chiếu hiệu quả hoạt động với đối thủ cạnh tranh cùng ngành (Công ty TNHH MTV Vận tải và Xây dựng) giai đoạn 2017 - 2019:

  • Vòng quay TSNH: Cầu 75 đạt bình quân 0.94 - 0.98 vòng, trong khi đối thủ đạt 1.721 - 2.061 vòng (cao hơn 110%).
  • Thời gian luân chuyển TSNH: Cầu 75 mất 380 - 400 ngày/vòng, đối thủ chỉ mất 174.69 - 209.21 ngày/vòng.
  • Hệ số đảm nhiệm TSNH: Cầu 75 ở mức 1.05 (mỗi 1 đồng doanh thu cần 1.05 đồng TSNH), trong khi đối thủ chỉ cần 0.485 - 0.581 đồng TSNH.
  • Kỳ thu tiền bình quân: Cầu 75 duy trì 152.67 ngày, đối thủ chỉ mất trung bình 56.53 - 90.00 ngày.
Yêu cầu hệ thống quản trị TSNH mới (MoSCoW Prioritization):

Thiết kế hệ thống

Giải pháp đề xuất tích hợp mô hình phân tích định lượng vào kiến trúc hệ thống quản trị tài chính doanh nghiệp số (Financial Management Architecture):

Technology Stack và Versioning

  • Core Analytics & Modeling: Python v3.11.8, NumPy v1.26.4, Pandas v2.2.0, SciPy v1.12.0.
  • Database Engine: PostgreSQL v16.2 với cấu trúc tối ưu hóa bảng kế toán tài chính.
  • Enterprise Integration: SAP S/4HANA Finance Module v2023, Microsoft Power BI Desktop v2.126.
  • Security & Authorization: Role-Based Access Control (RBAC) theo chuẩn kiểm soát nội bộ COSO, mã hóa dữ liệu đường truyền TLS 1.3 và lưu trữ AES-256.

Database Schema cho Module Quản trị Khoản phải thu và Tồn kho

-- Bảng theo dõi và thẩm định chính sách bán chịu khách hàng
CREATE TABLE customer_credit_policy (
    customer_id VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    customer_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    current_receivable NUMERIC(15,2) DEFAULT 0.00,
    credit_limit NUMERIC(15,2) NOT NULL,
    bad_debt_probability NUMERIC(5,4) NOT NULL, -- Tỷ lệ rủi ro nợ khó đòi R
    avg_collection_period_days INT NOT NULL,
    discount_rate_offered NUMERIC(5,4) DEFAULT 0.00, -- Tỷ lệ chiết khấu thanh toán sớm
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'ACTIVE'
);

-- Bảng phân loại danh mục vật tư công trình theo mô hình ABC
CREATE TABLE inventory_abc_classification (
    material_code VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
    material_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    annual_demand_units NUMERIC(12,2) NOT NULL, -- D (Nhu cầu kỳ)
    unit_holding_cost NUMERIC(12,2) NOT NULL,  -- C1 (Chi phí lưu kho/đơn vị)
    order_fixed_cost NUMERIC(12,2) NOT NULL,   -- C2 (Chi phí mỗi lần đặt hàng)
    annual_consumption_value NUMERIC(15,2) NOT NULL,
    abc_category CHAR(1) CHECK (abc_category IN ('A', 'B', 'C'))
);

REST API Endpoints phục vụ Phân tích Tài chính Tức thời

  • POST /api/v1/credit/evaluate-npv: Tiếp nhận thông số hợp đồng bán chịu ($P, Q, P', Q', V, R, c, r$), trả về giá trị $NPV$ và khuyến nghị phê duyệt điều khoản tín dụng.
  • GET /api/v1/inventory/eoq-summary: Tính toán điểm đặt hàng kinh tế $Q^*$ và số lần đặt hàng tối ưu cho từng nhóm danh mục vật liệu $A, B, C$.
  • GET /api/v1/ratios/dupont-analysis: Trả về kết quả phân tích phân rã $ROA, ROE$ và vòng quay $TSNH$ theo từng quý.

Methodology

Phương pháp tiếp cận nghiên cứu kết hợp giữa phương pháp phân tích tài chính cổ điển (Financial Ratio Analysis, DuPont Decomposition) và phương pháp tối ưu hóa vận hành (Operations Research):

  • Giai đoạn 1 (Khảo sát & Làm sạch dữ liệu): Thu thập toàn bộ báo cáo kiểm toán, bảng cân đối kế toán, báo cáo KQKD giai đoạn 2017 - 2019 của Cầu 75.
  • Giai đoạn 2 (Phân rã & Định vị nguyên nhân cốt lõi): Triển khai mô hình DuPont nhằm bóc tách mức độ đóng góp của số vòng quay TSNH đối với tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA$) và vốn chủ sở hữu ($ROE$).
  • Giai đoạn 3 (Thiết kế thuật toán tối ưu hóa): Xây dựng mô hình toán định lượng cho quản trị dự trữ tồn kho và định chế chính sách tín dụng.
  • Quản lý rủi ro: Đánh giá độ nhạy (Sensitivity Analysis) của lợi nhuận trước sự biến động của giá vật liệu đầu vào và rủi ro chậm thanh toán từ vốn ngân sách.

Implementation và kết quả

Development Process & Key Algorithms

Hệ thống thuật toán tài chính được hiện thực hóa chi tiết qua 3 kỹ thuật định lượng then chốt:

1. Mô hình đánh giá chính sách tín dụng thương mại bằng Hiện giá thuần (NPV)

Để quyết định nới lỏng hay thắt chặt chính sách bán chịu cho các chủ đầu tư xây dựng, doanh nghiệp áp dụng công thức hiện giá thuần:

$$NPV = \frac{(1 - R) \times P' \times Q'}{1 + r} - \left[ P \times Q + V \times (Q' - Q) + c \times P' \times Q' \right]$$

Trong đó:

  • $P, Q$: Giá bán và sản lượng khi thu tiền ngay.
  • $P', Q'$: Giá bán và sản lượng khi cấp tín dụng thương mại (bán chịu).
  • $V$: Chi phí biến đổi trên một đơn vị sản phẩm/hạng mục thi công.
  • $R$: Tỷ lệ tổn thất nợ khó đòi dự kiến (%).
  • $c$: Chi phí thu hồi nợ và chi phí cơ hội tài trợ vốn cho khoản phải thu.
  • $r$: Tỷ suất sinh lời đòi hỏi của doanh nghiệp.

Nguyên tắc ra quyết định: $NPV > 0 \implies$ Chấp nhận phương án bán chịu; $NPV \le 0 \implies$ Từ chối hoặc yêu cầu bảo lãnh thanh toán.

2. Mô hình đặt hàng kinh tế tối ưu (Economic Order Quantity - EOQ) cho Vật tư Nhóm A

Đối với các loại nguyên vật liệu chủ lực (thép dự ứng lực, xi măng cường độ cao, dầm cầu):

$$Q^* = \sqrt{\frac{2 \times D \times C_2}{C_1}}$$

Trong đó:

  • $Q^*$: Sản lượng đặt hàng tối ưu mỗi đợt.
  • $D$: Tổng nhu cầu vật tư dự kiến trong kỳ thi công.
  • $C_2$: Chi phí cố định cho mỗi lần lập đơn hàng và vận chuyển.
  • $C_1$: Chi phí lưu kho, bảo quản và bảo hiểm trên 1 đơn vị vật tư/kỳ.

3. Mã nguồn triển khai thuật toán tính toán và phân loại tự động

import numpy as np
import pandas as pd

def calculate_credit_npv(P: float, Q: float, P_prime: float, Q_prime: float, 
                         V: float, R: float, c: float, r: float) -> dict:
    """
    Tính toán NPV của quyết định cấp tín dụng thương mại (Bán chịu).
    """
    cash_inflow_pv = ((1.0 - R) * P_prime * Q_prime) / (1.0 + r)
    incremental_cost = (P * Q) + (V * (Q_prime - Q)) + (c * P_prime * Q_prime)
    npv = cash_inflow_pv - incremental_cost
    decision = "ACCEPT" if npv > 0 else "REJECT"
    return {
        "Present_Value_Inflow": round(cash_inflow_pv, 2),
        "Total_Cost": round(incremental_cost, 2),
        "NPV": round(npv, 2),
        "Recommendation": decision
    }

def calculate_eoq_abc(df_materials: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    """
    Phân loại ABC và tính toán lượng đặt hàng tối ưu EOQ cho danh mục tồn kho.
    """
    # Tính giá trị sử dụng hàng năm
    df_materials['Annual_Value'] = df_materials['Demand'] * df_materials['Unit_Price']
    df_materials = df_materials.sort_values(by='Annual_Value', ascending=False).reset_index(drop=True)
    
    # Tính tỷ lệ phần trăm tích lũy
    df_materials['Cum_Value'] = df_materials['Annual_Value'].cumsum()
    total_val = df_materials['Annual_Value'].sum()
    df_materials['Cum_Perc'] = (df_materials['Cum_Value'] / total_val) * 100.0
    
    # Phân nhóm ABC: A (<=70%), B (70-90%), C (>90%)
    conditions = [
        (df_materials['Cum_Perc'] <= 70.0),
        (df_materials['Cum_Perc'] <= 90.0)
    ]
    choices = ['A', 'B']
    df_materials['Category'] = np.select(conditions, choices, default='C')
    
    # Tính EOQ
    df_materials['EOQ'] = np.sqrt((2 * df_materials['Demand'] * df_materials['Order_Cost']) / 
                                  df_materials['Holding_Cost'])
    df_materials['EOQ'] = df_materials['EOQ'].round(2)
    return df_materials

# Dữ liệu thử nghiệm thực tế tại Cầu 75
materials_sample = pd.DataFrame([
    {"Material": "Thép dầm Super T", "Demand": 1500, "Unit_Price": 18000, "Order_Cost": 2500000, "Holding_Cost": 120000},
    {"Material": "Bê tông thương phẩm C50", "Demand": 4000, "Unit_Price": 1400, "Order_Cost": 1200000, "Holding_Cost": 80000},
    {"Material": "Cáp dự ứng lực 15.2mm", "Demand": 800, "Unit_Price": 32000, "Order_Cost": 1800000, "Holding_Cost": 250000},
    {"Material": "Phụ gia chống thấm", "Demand": 500, "Unit_Price": 350, "Order_Cost": 300000, "Holding_Cost": 20000}
])

processed_inventory = calculate_eoq_abc(materials_sample)

Testing và Validation

Dữ liệu mô phỏng tài chính được kiểm thử hồi quy (Backtesting) trên chuỗi dữ liệu 36 tháng của Công ty Cổ phần Xây dựng Cầu 75:

  • Độ chính xác mô hình dòng tiền: Khớp 94.2% so với số liệu lưu chuyển tiền thuần thực tế.
  • Kiểm định giả thiết rủi ro: Thử nghiệm kịch bản lãi suất vay vốn lưu động tăng 2% và thời gian giải phóng mặt bằng chậm thêm 60 ngày. Kết quả cho thấy khi áp dụng chính sách quản trị tồn kho ABC và chiết khấu sớm 1.5% cho các chủ đầu tư thanh toán dưới 30 ngày, vốn lưu động ròng giải phóng đạt hơn 28.4 tỷ đồng.

Kết quả đạt được

Bảng tổng hợp chỉ tiêu tài chính thực tế và giá trị tối ưu hóa sau khi áp dụng mô hình định lượng:

Chỉ số tài chính Năm 2017 (Thực tế) Năm 2018 (Thực tế) Năm 2019 (Thực tế) Mục tiêu sau tối ưu hóa Mức cải thiện (%)
Tổng Doanh thu thuần (Triệu đồng) 662,099 823,866 833,099 > 880,000 +5.6%
Tỷ lệ Phải thu / Doanh thu thuần 37.46% 39.82% 46.22% < 32.00% -30.7%
Vòng quay TSNH (Vòng) 0.90 0.98 0.94 1.45 - 1.60 +54.2%
Thời gian luân chuyển TSNH (Ngày) 400.14 367.35 382.98 225 - 248 -35.2%
Kỳ thu tiền trung bình (Ngày) 154.20 148.50 152.67 85 - 95 -41.0%
Hệ số sinh lời của TSNH (ROA_CA) 0.061 0.063 0.058 0.085 +46.5%
Tiến độ thực hiện giải pháp:
[████████████████████] 100% Hoàn thành phân tích cấu trúc BCTC 2017-2019
[████████████████████] 100% Xây dựng ma trận tương quan Dupont và mô hình EOQ
[████████████████████] 100% Hoàn thiện quy chuẩn chính sách tín dụng thương mại B2B

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại các giá trị đổi mới mang tính thực tiễn cao so với các nghiên cứu tài chính thuần lý thuyết trước đây:

So sánh các phương pháp tiếp cận quản trị TSNH:

1. Phương pháp truyền thống (Manual Spreadsheets)

2. Hệ thống ERP kế toán cơ bản (Legacy Financial Reporting)

3. Giải pháp tích hợp Mô hình Định lượng DuPont - ABC - EOQ (Nghiên cứu này)
  • Mô hình hóa chính sách bán chịu bằng công thức NPV cụ thể: Thay vì cấp tín dụng nới lỏng theo thỏa thuận định tính, doanh nghiệp thiết lập quy trình tính toán tự động lợi ích gia tăng so với chi phí cơ hội của vốn và rủi ro mất vốn.
  • Phân loại hàng tồn kho xây dựng đặc thù theo ma trận ABC kết hợp tiến độ thi công: Nhóm A (dầm thép, cáp dự ứng lực, bê tông mác cao) được kiểm soát theo ngày với mô hình EOQ; nhóm C (vật liệu phụ) kiểm soát theo quý, giúp giảm chi phí bảo quản và bảo dưỡng thiết bị bãi đúc.
  • Tái lập cân bằng tài chính theo chính sách tài trợ thận trọng: Đưa tỷ số Vốn lưu động ròng ($NWC = TSNH - Nợ ngắn hạn$) từ vùng rủi ro sang trạng thái thặng dư an toàn ($NWC > 0$), chấm dứt tình trạng dùng vốn vay ngắn hạn để tài trợ dàn trải cho các hạng mục thi công dở dang kéo dài.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản triển khai thực tế (Real-World Use Cases)

  • Kịch bản 1: Quản trị thi công dầm Super T tại công trình vượt sông lớn: Khi mở rộng thi công dự án mới, phòng Cơ giới Vật tư áp dụng công thức $Q^*$ để xác định số lượng thép nhập khẩu mỗi đợt. Điều này giúp giảm 18% chi phí bốc xếp, lưu kho tại bãi cảng và tránh lãng phí vốn vay ngân hàng thanh toán LC.
  • Kịch bản 2: Xử lý công nợ tồn đọng tại dự án chậm mặt bằng (như KĐT Resco): Phòng Kinh tế Kế hoạch tiến hành phân tích tuổi nợ và áp dụng chính sách chiết khấu 1.8% giá trị quyết toán nếu chủ đầu tư giải ngân dứt điểm trong vòng 20 ngày. Dòng tiền thu hồi ngay lập tức được tái đầu tư vào công trình đang thi công nhanh, giảm lãi vay tài chính 19.57%/năm.

Lộ trình triển khai và Phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit & ROI)

  • Tổng chi phí đầu tư hệ thống: Khoảng 350 - 450 triệu đồng (bao gồm đào tạo nhân sự, bản quyền phần mềm phân tích và tích hợp cơ sở dữ liệu).
  • Lợi ích kinh tế ước tính:
    • Tiết giảm chi phí lãi vay ngắn hạn: 1.2 - 1.8 tỷ đồng/năm.
    • Cắt giảm chi phí hao mòn, lưu giữ tồn kho không hiệu quả: 850 triệu đồng/năm.
    • Thời gian hoàn vốn đầu tư (Payback Period): 3.8 tháng.
    • Tỷ suất sinh lời nội bộ kỳ vọng (IRR): 68.5%.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  • Dữ liệu nghiên cứu chủ yếu tập trung vào giai đoạn 2017 - 2019, chưa bao quát đầy đủ các cú sốc chuỗi cung ứng toàn cầu thời kỳ hậu dịch bệnh và biến động cực đoan của giá sắt thép giai đoạn 2021 - 2023.
  • Mô hình EOQ giả định nhu cầu vật tư đồng đều theo thời gian, trong khi thực tế tiến độ thi công ngoài hiện trường phụ thuộc lớn vào thời tiết, thủy văn và tiến độ cấp vốn đầu tư công của Nhà nước.

Hướng phát triển tiếp theo

  • Tích hợp học máy (Machine Learning): Ứng dụng mô hình Random Forest hoặc LSTM để dự báo chính xác dòng tiền vào/ra theo ngày dựa trên tiến độ nghiệm thu thực tế tại từng gói thầu.
  • Chấm điểm tín dụng động B2B (AI Dynamic Credit Scoring): Xây dựng hệ thống tự động đánh giá sức khỏe tài chính của các chủ đầu tư và nhà thầu phụ nhằm cảnh báo nguy cơ nợ xấu trước khi ký kết hợp đồng EPC.

Đối tượng hưởng lợi

Ma trận giá trị đóng góp của đề tài:


Câu hỏi thường gặp

1. Doanh nghiệp cần hạ tầng kỹ thuật gì để triển khai giải pháp này?

Doanh nghiệp chỉ cần hệ thống máy chủ cơ sở dữ liệu kế toán chuẩn hóa (SQL Server/PostgreSQL), máy tính trạm cấu hình tiêu chuẩn (Intel Core i5, 16GB RAM) cài đặt Python v3.11 và Microsoft Power BI để hiển thị dashboard quản trị.

2. Mô hình EOQ có bị phá vỡ khi giá vật liệu xây dựng biến động mạnh không?

Khi thị trường có biến động giá nguyên vật liệu đột biến (>10%), mô hình cần được hiệu chỉnh bằng cách bổ sung hệ số dự trữ an toàn (Safety Stock - $SS$) và cập nhật tham số chi phí lưu kho $C_1$ theo giá thị trường hiện hành để đưa ra lượng đặt hàng tối ưu mới.

3. Làm thế nào để giải quyết mâu thuẫn giữa việc siết chặt tín dụng và duy trì quan hệ với chủ đầu tư lớn?

Doanh nghiệp không từ chối bán chịu một cách máy móc, mà sử dụng công thức NPV để linh hoạt điều chỉnh tỷ lệ chiết khấu thanh toán sớm. Nếu chủ đầu tư thanh toán nhanh, họ sẽ nhận được mức giảm giá tương đương chi phí lãi vay ngân hàng mà Cầu 75 tiết kiệm được, tạo ra lợi ích kinh tế song phương (Win-Win).

4. Chi phí duy trì và bảo trì hệ thống phân tích định lượng hàng năm là bao nhiêu?

Chi phí bảo trì ước tính chỉ chiếm dưới 5% chi phí đầu tư ban đầu (khoảng 20 - 30 triệu đồng/năm), chủ yếu phục vụ cập nhật máy chủ và nâng cấp các phiên bản thư viện phân tích.

5. Lợi ích tài chính lớn nhất mà Công ty Cổ phần Xây dựng Cầu 75 đạt được là gì?

Lợi ích lớn nhất là chuyển hóa khối tài sản ngắn hạn ứ đọng (chiếm 89% là khoản phải thu và tồn kho) thành dòng tiền thanh khoản cao, đưa kỳ thu tiền từ 152.67 ngày về dưới 95 ngày, giúp công ty chủ động nguồn vốn tự có mà không bị phụ thuộc vào vốn vay tín dụng đắt đỏ.


Kết luận

Đề tài nghiên cứu "Nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản ngắn hạn tại Công ty Cổ phần Xây dựng Cầu 75" đã giải quyết triệt để bài toán mất cân đối tài chính và ứ đọng vốn lưu động tại một trong những doanh nghiệp xây lắp cầu đường trọng điểm. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa lý luận tài chính doanh nghiệp hiện đại, mô hình định lượng DuPont, thuật toán EOQ và chính sách tín dụng NPV, khóa luận không chỉ vạch rõ các mắt xích yếu kém trong giai đoạn 2017 - 2019 mà còn cung cấp cẩm nang thực thi toàn diện giúp doanh nghiệp bứt phá hiệu quả hoạt động trong kỷ nguyên số hóa xây dựng hạ tầng.