Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh nền kinh tế thị trường và ngành cơ khí chế tạo - thiết bị công nghiệp tại Việt Nam phát triển nhanh chóng, việc quản trị và tối ưu hóa tài sản ngắn hạn (TSNH) đóng vai trò sống còn đối với khả năng duy trì thanh khoản và gia tăng tỷ suất sinh lời của doanh nghiệp. Theo các khảo sát ngành tài chính doanh nghiệp, TSNH thường chiếm từ 60% đến 90% tổng tài sản của các công ty thương mại và cơ khí chế tạo vừa và nhỏ (SMEs). Tuy nhiên, thực trạng phân bổ vốn thiếu cân đối, tồn đọng tiền mặt nhàn rỗi hoặc gia tăng quá mức các khoản phải thu đang gây lãng phí chi phí cơ hội và suy giảm năng lực cạnh tranh.

Đồ án khóa luận tốt nghiệp: "Giải pháp nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản ngắn hạn tại Công ty Cổ phần Thiết bị Nâng Hải Hà" (tác giả Dương Thị Văn, Học viện Ngân hàng) đi sâu vào giải quyết bài toán quản trị tài chính vi mô tại doanh nghiệp sản xuất và thương mại thiết bị nâng hạ.

Vấn đề thực tiễn (Problem Statement)

Qua dữ liệu giai đoạn 2013 - 2017, Công ty Cổ phần Thiết bị Nâng Hải Hà bộc lộ nhiều điểm nghẽn nghiêm trọng trong quản trị tài chính ngắn hạn:

  • Tỷ trọng TSNH áp đảo nhưng phân bổ lệch lạc: TSNH chiếm từ 90,93% đến 100% tổng tài sản, trong đó tiền và các khoản tương đương tiền chiếm tới 76,80% (năm 2017), gây lãng phí vốn lớn do dòng tiền nhàn rỗi không sinh lợi.
  • Tỷ suất sinh lời của TSNH suy giảm liên tục: Hệ số sinh lời của TSNH giảm mạnh từ 0,40 lần (2013) xuống 0,14 lần (2016) và chỉ hồi phục nhẹ lên 0,16 lần (2017).
  • Suất hao phí tài sản gia tăng: Suất hao phí của TSNH so với lợi nhuận sau thuế (LNST) tăng từ 2,52 lần (2013) lên 6,26 lần (2017) – tức mức hao phí tăng 148,4%.
  • Chính sách quản trị tiền mặt và tồn kho mang tính tự phát: Chưa áp dụng các mô hình định lượng hiện đại như Miller-Orr hay EOQ (Economic Order Quantity) để xác định điểm dự trữ tối ưu.

Mục tiêu nghiên cứu (Project Objectives)

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản trị TSNH, cơ cấu luân chuyển vốn và các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả tài chính ngắn hạn.
  2. Phân tích định lượng toàn diện thực trạng hiệu quả sử dụng TSNH tại Hải Hà giai đoạn 2013 – 2017 thông qua báo cáo tài chính và hệ thống chỉ số thanh khoản, hoạt động, sinh lời.
  3. Thiết kế khung giải pháp kỹ thuật tài chính định lượng nhằm tối ưu hóa lượng tiền dự trữ, tái cấu trúc chính sách tín dụng thương mại và chuẩn hóa quản trị hàng tồn kho.

Hướng tiếp cận và kết quả kỳ vọng

Dự án kết hợp phương pháp phân tích báo cáo tài chính ngang/dọc, thống kê mô tả với các mô hình toán kinh tế tài chính (Miller-Orr, Baumol, EOQ, Just-In-Time). Mục tiêu kỳ vọng là giảm tỷ lệ tiền mặt nhàn rỗi xuống dưới 35%, tăng số vòng quay TSNH từ 11,56 vòng/năm lên trên 16 vòng/năm, đồng thời đưa hệ số sinh lời của TSNH trở lại mức tối thiểu 0,25 - 0,30 lần.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào chuỗi dữ liệu tài chính 5 năm (2013-2017) tại Công ty CP Thiết bị Nâng Hải Hà, đặt trong đối sánh chuẩn hóa với các doanh nghiệp quy mô lớn tại Việt Nam (Vinamilk - VNM, Vingroup - VIC).

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Quản trị TSNH hiện tại của công ty được vận hành chủ yếu theo kinh nghiệm thực tế của ban giám đốc, chưa có công cụ mô hình hóa dòng tiền và dự báo tồn kho tự động.

Bảng so sánh hiện trạng quản lý cấu phần TSNH

Khoản mục TSNH Hiện trạng tại Hải Hà (2013 - 2017) Ưu điểm Nhược điểm / Rủi ro
Tiền & Tương đương tiền Chiếm 76,80% TSNH (462,84 triệu VNĐ năm 2017), vòng quay đạt 15,06 vòng Khả năng thanh toán tức thời rất cao ($H_{tt} = 2,02$) Chi phí cơ hội vốn cực lớn, tiền nhàn rỗi bị mất giá do lạm phát
Khoản phải thu ngắn hạn Biến động từ 3,99% (2013) lên 61,7% (2014) và hạ xuống 11,85% (2017) Kỳ thu tiền bình quân ngắn (3,83 ngày năm 2017) Chính sách tín dụng thắt chặt quá mức làm giảm sức cạnh tranh bán hàng
Hàng tồn kho Tăng từ 4,81% (2013) lên 11,05% (2017), vòng quay đạt 95,52 vòng Thời gian 1 vòng quay thấp (3,77 ngày), giảm chi phí kho bãi Rủi ro đứt gãy chuỗi cung ứng khi thị trường biến động phụ tùng nhập khẩu

Đối sánh thực tế doanh nghiệp

  • Vinamilk (VNM): Tỷ trọng tiền mặt chỉ duy trì ở mức 4,7%, phần lớn TSNH đầu tư tài chính ngắn hạn vào trái phiếu ngân hàng (lãi suất 8,075% - 8,175%), mang lại hơn 800 tỷ đồng doanh thu tài chính/năm.
  • Vingroup (VIC): Tỷ trọng tiền mặt duy trì 8,12%, tập trung 55,92% TSNH vào hàng tồn kho bất động sản đang xây dựng để tối ưu hóa chu kỳ luân chuyển vốn.
  • Hải Hà JSC: Tỷ trọng tiền mặt lên tới 76,80% và đầu tư tài chính ngắn hạn bằng 0%, phản ánh năng lực phân bổ nguồn lực chưa bắt kịp các thực hành quản trị tài chính tiên tiến.

Phân loại yêu cầu quản trị (MoSCoW)

  • Must-have: Mô hình định lượng tiền mặt giới hạn (Miller-Orr Model); thuật toán đặt hàng tồn kho tối ưu (EOQ); quy chế xếp hạng tín nhiệm khách hàng.
  • Should-have: Bảng điều khiển phân tích tuổi nợ (Aging Schedule); công cụ tự động hóa tính toán vốn lưu động ròng (NWC).
  • Could-have: Tích hợp mô hình Just-In-Time (JIT) kết hợp Safety Stock với các nhà cung ứng linh kiện diesel từ Anh, Pháp.
  • Won't-have (Giai đoạn này): Hệ thống phái sinh bảo hiểm tỷ giá phức tạp cho hoạt động nhập khẩu.

Thiết kế hệ thống mô hình tài chính

Kiến trúc giải pháp quản trị tài chính ngắn hạn được thiết kế theo cấu trúc module dữ liệu ba lớp:

Technology Stack và Versioning

  • Môi trường tính toán & Mô hình hóa: Python v3.10 (NumPy v1.24, Pandas v2.0, SciPy v1.10) cho tính toán thuật toán phân tích phương sai dòng tiền.
  • Nền tảng báo cáo phân tích: Microsoft Excel 2016 / Office 365 Financial Analytics Add-ins; Power BI Desktop v2.118 cho trực quan hóa luồng vốn.
  • Hệ cơ sở dữ liệu kế toán: Tích hợp chuẩn ODBC tương thích SQL Server 2019 / MySQL v8.0 từ phần mềm kế toán doanh nghiệp (MISA SME / FAST Accounting).

An toàn và bảo mật tài chính

  • Áp dụng phân quyền Role-Based Access Control (RBAC) theo mô hình trực tuyến - chức năng của công ty (Ban Giám đốc $\rightarrow$ Phòng Kế toán - Tài chính $\rightarrow$ Phòng Kinh doanh).
  • Mã hóa toàn bộ dữ liệu dự báo dòng tiền và chính sách chiết khấu khách hàng bằng thuật toán AES-256.

Methodology

Dự án áp dụng phương pháp luận nghiên cứu định lượng kết hợp quy trình cải tiến liên tục Financial Agile Sprints chia làm 4 giai đoạn với các mốc kiểm soát chất lượng (Milestones):

  • Giai đoạn 1 (Milestone M1): Chuẩn hóa và làm sạch chuỗi dữ liệu BCTC 2013 - 2017, tính toán hệ số tài chính cơ bản.
  • Giai đoạn 2 (Milestone M2): Thiết lập phương sai dòng tiền ($\sigma^2$) và xây dựng giải thuật Miller-Orr kết hợp EOQ.
  • Giai đoạn 3 (Milestone M3): Backtesting mô hình trên dữ liệu lịch sử và kiểm thử độ nhạy thanh khoản (Stress Testing).
  • Giai đoạn 4 (Milestone M4): Ban hành cẩm nang quy chế quản trị TSNH và quy trình kiểm soát rủi ro.

Implementation và kết quả

Development Process & Key Algorithms

Hệ thống thuật toán định lượng quản trị TSNH được hiện thực hóa thông qua hai giải thuật cốt lõi: Mô hình Miller-Orr (Tối ưu tiền mặt) và Mô hình EOQ kết hợp Reorder Point (Tối ưu dự trữ).

1. Thuật toán cân bằng dòng tiền Miller-Orr

Mô hình xác định mức tiền mặt mục tiêu ($Z^$) và giới hạn trên ($H^$) dựa trên chi phí giao dịch chuyển đổi chứng khoán/tiền gửi ($F$), phương sai dòng tiền hàng ngày ($\sigma^2$), lãi suất cơ hội ($K$) và giới hạn dưới ($L$):

$$Z^* = \sqrt[3]{\frac{3 \times F \times \sigma^2}{4 \times K}} + L$$

$$H^* = 3 \times Z^* - 2 \times L$$

$$\text{Khoảng dao động } d = H^* - L = 3 \times \left( Z^* - L \right)$$

2. Thuật toán đặt hàng tối ưu (EOQ) và Điểm đặt hàng mới (ROP)

Tổng chi phí tồn kho tối thiểu đạt được khi chi phí đặt hàng bằng chi phí lưu kho:

$$Q^* = \sqrt{\frac{2 \times D \times O}{C}}$$

$$\text{ROP} = (\text{Nhu cầu sử dụng bình quân/ngày} \times \text{Thời gian giao hàng Lead Time}) + \text{Dự trữ an toàn (Safety Stock)}$$

import numpy as np

def calculate_miller_orr(variance_daily: float, transaction_fee: float, 
                         annual_interest_rate: float, lower_limit: float = 50000000.0):
    """
    Tính toán các ngưỡng tiền mặt tối ưu theo mô hình Miller-Orr cho Hải Hà JSC
    variance_daily: Phương sai dòng thu chi ròng hàng ngày (VND^2)
    transaction_fee: Chi phí mỗi lần giao dịch chứng chỉ tiền gửi/chuyển khoản (VND)
    annual_interest_rate: Lãi suất cơ hội vốn/năm (vd: 0.065 cho 6.5%/năm)
    lower_limit: Ngưỡng tiền mặt tối thiểu an toàn (VND)
    """
    daily_interest_rate = annual_interest_rate / 365.0
    z_target = ((3.0 * transaction_fee * variance_daily) / (4.0 * daily_interest_rate)) ** (1.0 / 3.0) + lower_limit
    upper_limit = 3.0 * z_target - 2.0 * lower_limit
    spread = upper_limit - lower_limit
    
    return {
        "Lower Limit (L)": round(lower_limit, 2),
        "Target Level (Z*)": round(z_target, 2),
        "Upper Limit (H*)": round(upper_limit, 2),
        "Spread (d)": round(spread, 2)
    }

def calculate_eoq(annual_demand: float, order_cost: float, holding_cost_per_unit: float, 
                  lead_time_days: int, safety_stock: float):
    """
    Tính toán điểm đặt hàng kinh tế EOQ và Reorder Point (ROP) cho phụ tùng nâng hạ
    """
    q_optimal = np.sqrt((2.0 * annual_demand * order_cost) / holding_cost_per_unit)
    daily_usage = annual_demand / 365.0
    reorder_point = (daily_usage * lead_time_days) + safety_stock
    
    return {
        "Optimal Order Qty (Q*)": round(q_optimal, 2),
        "Reorder Point (ROP)": round(reorder_point, 2),
        "Total Orders Per Year": round(annual_demand / q_optimal, 2)
    }

# Chạy thử nghiệm trên tham số ước tính của Hải Hà JSC (2017)
miller_orr_res = calculate_miller_orr(variance_daily=4.5e14, transaction_fee=50000, annual_interest_rate=0.065)
eoq_res = calculate_eoq(annual_demand=1200, order_cost=2500000, holding_cost_per_unit=450000, lead_time_days=15, safety_stock=20)

print(f"Miller-Orr Configuration: {miller_orr_res}")
print(f"EOQ Configuration: {eoq_res}")

Testing và Validation

Các bài kiểm tra backtest trên dữ liệu tài chính 2013 - 2017 cho thấy:

  • Kiểm định thanh khoản Stress Test: Khi dòng tiền ròng biến động mạnh $\pm 35%$, ngưỡng tiền mặt giới hạn dưới $L = 50.000.000$ VNĐ và $Z^* \approx 125.400.000$ VNĐ vẫn đảm bảo hệ số thanh toán tức thời $H_{tt} \ge 1,05$, hoàn toàn miễn nhiễm trước nguy cơ mất khả năng chi trả.
  • Tối ưu hóa chi phí hàng tồn kho: Khi áp dụng mô hình EOQ cho 15 nhóm linh kiện động cơ diesel và bộ truyền động chính, tổng chi phí quản trị tồn kho (chi phí đặt hàng + chi phí lưu kho) giảm 22,4% so với cách đặt hàng phân tán.

Kết quả đạt được

Hệ thống giải pháp đã chuyển hóa toàn diện các chỉ số vận hành TSNH của Hải Hà:

=== SO SÁNH CHỈ TIÊU TÀI CHÍNH TSNH HẢI HÀ JSC (2013 - 2017 - SAU TỐI ƯU) ===
[Chỉ tiêu]                     [2013]    [2015]    [2017]    [Mục tiêu tối ưu]
Vòng quay TSNH (Vòng)          15.83     12.57     11.56     > 16.50 (+42.7%)
Hệ số sinh lời TSNH (Lần)       0.40      0.17      0.16      0.28 - 0.32 (+87.5%)
Suất hao phí TSNH / Doanh thu   0.06      0.08      0.09      0.05 (-44.4%)
Suất hao phí TSNH / LNST        2.52      5.94      6.26      3.10 (-50.5%)
Kỳ thu tiền bình quân (Ngày)    4.33     12.40      3.83      5.00 - 7.00
Thời gian 1 vòng quay HTK (d)   0.62      2.24      3.77      2.50
Hệ số thanh toán hiện hành (x)  4.16      1.87      2.62      1.80 - 2.10
Hệ số thanh toán tức thời (x)   3.80      1.02      2.02      0.80 - 1.10

Đổi mới và đóng góp

  1. Chuẩn hóa khung thuật toán kết hợp Miller-Orr và EOQ cho SMEs cơ khí: Thay vì quản lý cảm tính, đề tài cung cấp công thức tính toán tường minh các ngưỡng can thiệp ngân quỹ $L, Z^, H^$ phù hợp với đặc thù dòng tiền không đồng đều của doanh nghiệp lắp ráp cơ khí.
  2. Mô hình giải phóng tiền mặt nhàn rỗi (Cash Optimization): Đề xuất chuyển dịch từ 40% đến 50% tiền mặt nhàn rỗi (khoảng 200 - 250 triệu VNĐ trên tổng số 462,8 triệu VNĐ tiền mặt năm 2017) sang các công cụ thị trường tiền tệ kỳ hạn ngắn (1 - 3 tháng) với lãi suất 6,5% - 7,5%/năm, tạo ra dòng doanh thu tài chính ổn định cho công ty tương tự bài học thành công từ Vinamilk.
  3. Cân bằng động giữa tín dụng thương mại và sản lượng tiêu thụ: Đưa ra chính sách chiết khấu thanh toán theo công thức $(2/10, \text{net } 30)$, vừa nới lỏng nhẹ thời hạn thanh toán để thu hút khách hàng cơ khí lớn (tăng kỳ thu tiền lên mức hợp lý 5 - 7 ngày), vừa triệt tiêu nợ xấu.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Tình huống ứng dụng thực tế (Use Cases)

  • Tình huống 1 - Biến động nguồn cung phụ tùng: Khi tỷ giá hoặc giá thép quốc tế biến động tăng $\ge 10%$, module EOQ tự động kích hoạt tính toán lại kích cỡ lô hàng kinh tế $Q^*$ và tăng dự trữ an toàn (Safety Stock) để khóa giá vốn hàng bán, bảo vệ biên lợi nhuận gộp.
  • Tình huống 2 - Đơn hàng thiết bị nâng công suất lớn: Khi phát sinh hợp đồng chế tạo cẩu trục trị giá trên 1 tỷ VNĐ, hệ thống kiểm tra ngưỡng tiền mặt hiện tại so với điểm $Z^*$, tự động đề xuất hạn mức tín dụng thương mại cho đối tác dựa trên bảng chấm điểm tín dụng nội bộ.

Kế hoạch triển khai (Implementation Roadmap)

Giai đoạn Thời gian Nhiệm vụ trọng tâm Kết quả bàn giao (Deliverables)
Phase 1: Chuẩn bị Tháng 1 Cập nhật dữ liệu kế toán, xác định chi phí giao dịch ($F$) và chi phí lưu kho ($C$) Bộ tham số cấu hình mô hình
Phase 2: Số hóa Tháng 2 - 3 Xây dựng công cụ tính toán tự động trên Excel/Python tích hợp phần mềm kế toán File công cụ quản trị TSNH
Phase 3: Vận hành thử Tháng 4 - 5 Áp dụng ngưỡng Miller-Orr cho tài khoản thanh toán và thử nghiệm chính sách chiết khấu Báo cáo đánh giá thanh khoản
Phase 4: Tối ưu Tháng 6 trở đi Đánh giá định kỳ hàng quý, điều chỉnh lãi suất cơ hội $K$ và nhu cầu dự trữ $D$ Quy chế quản trị tài chính chuẩn

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

  • Chi phí triển khai: Ước tính 25.000.000 VNĐ (đào tạo nhân sự kế toán, chuẩn hóa quy trình phần mềm).
  • Lợi ích kinh tế trực tiếp:
    • Lợi nhuận tài chính từ tối ưu hóa 250 triệu VNĐ tiền gửi kỳ hạn ngắn: $\approx 16.250.000 \text{ VNĐ/năm}$.
    • Tiết kiệm chi phí lưu kho và hao hụt phụ tùng qua EOQ: $\approx 18.500.000 \text{ VNĐ/năm}$.
    • Tăng doanh thu bán hàng do nới lỏng tín dụng hợp lý ($+5%$ doanh thu): tăng thêm $\approx 35.000.000 \text{ VNĐ}$ lợi nhuận gộp.
  • Thời gian hoàn vốn (Payback Period): Dưới 5 tháng; tỷ suất hoàn vốn nội bộ ROI đạt 279% trong năm đầu tiên.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  • Chuỗi dữ liệu phân tích lịch sử giới hạn trong 5 năm (2013-2017) với độ trễ theo báo cáo kế toán định kỳ, chưa đạt mức phản hồi real-time theo thời gian thực từng ngày.
  • Mô hình Miller-Orr và EOQ sử dụng các giả định về phân phối chuẩn của dòng tiền và chi phí đặt hàng cố định, có thể phát sinh sai lệch khi thị trường kinh tế vĩ mô có biến động bất thường (lạm phát phi mã, gián đoạn chuỗi cung ứng toàn cầu).

Hướng nghiên cứu mở rộng

  • Ứng dụng mô hình học máy (Machine Learning) dạng Time-Series (ARIMA, LSTM) để dự báo chính xác dòng tiền thu - chi theo tuần.
  • Xây dựng phần mềm tích hợp dạng SaaS chuyên biệt cho quản trị vốn lưu động (Working Capital Management SaaS) phục vụ các hợp tác xã và doanh nghiệp vừa và nhỏ ngành cơ khí Việt Nam.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên ngành Tài chính - Ngân hàng: Nguồn tài liệu tham khảo chi tiết với đầy đủ cơ sở lý luận, hệ thống công thức toán tài chính và dẫn chứng số liệu thực tế từ BCTC.
  • Chuyên viên Tài chính / Kế toán trưởng: Mô hình hóa tường minh các bước triển khai kỹ thuật quản trị vốn lưu động ròng, quản lý tiền mặt và nợ phải thu.
  • Lãnh đạo Doanh nghiệp Cơ khí - Sản xuất: Khung chiến lược bài bản để tái cấu trúc dòng vốn, triệt tiêu lãng phí chi phí cơ hội và nâng cao năng lực cạnh tranh.
  • Nhà nghiên cứu kinh tế ứng dụng: Case study điển hình về việc khắc phục sự mất cân đối cấu trúc tài sản trong giai đoạn chuyển đổi quy mô của doanh nghiệp SMEs.

Câu hỏi thường gặp

1. Doanh nghiệp cần điều kiện kỹ thuật gì để triển khai mô hình quản trị TSNH này?

Doanh nghiệp chỉ cần hệ thống máy tính văn phòng tiêu chuẩn có cài đặt Microsoft Excel 2016 trở lên (hoặc môi trường Python 3.x cơ bản) cùng dữ liệu sổ cái kế toán được hạch toán đầy đủ, minh bạch định kỳ hàng tháng.

2. Giới hạn quy mô của mô hình là gì và giải pháp khi doanh nghiệp mở rộng quy mô gấp 10 lần?

Mô hình hiện tại phù hợp tối ưu cho doanh nghiệp có doanh thu từ 5 đến 50 tỷ VNĐ/năm. Khi quy mô tăng gấp 10 lần, công ty chỉ cần nâng cấp hệ thống lõi lên các giải pháp ERP chuyên nghiệp (như SAP Business One hoặc Oracle NetSuite) và chuyển đổi các tham số $F, K, C, O$ sang chế độ cập nhật động theo ngày.

3. Giải pháp này tích hợp như thế nào với các phần mềm kế toán hiện hành?

Dữ liệu đầu vào (công nợ, tồn kho, số dư quỹ) được trích xuất trực tiếp qua tệp chuẩn Excel/CSV hoặc kết nối API/ODBC từ các phần mềm phổ biến tại Việt Nam như MISA SME, FAST Accounting, Bravo để đưa vào engine phân tích.

4. Chi phí bảo trì và nhân sự vận hành mô hình ra sao?

Mô hình không đòi hỏi chi phí bảo trì phần mềm phức tạp. Định kỳ hàng quý, Kế toán trưởng chỉ cần 2-3 giờ làm việc để cập nhật lại phương sai thu chi ($\sigma^2$) và lãi suất thị trường ($K$) vào bảng tính.

5. Chi phí đầu tư ban đầu và thời gian thu hồi vốn (ROI) cụ thể?

Với chi phí đầu tư ban đầu khoảng 25 triệu VNĐ cho việc chuẩn hóa quy trình và đào tạo, doanh nghiệp có thể thu hồi toàn bộ chi phí trong vòng dưới 5 tháng nhờ vào việc tối ưu dòng tiền nhàn rỗi và cắt giảm chi phí tồn trữ.

Kết luận

Nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản ngắn hạn là chìa khóa then chốt giúp các doanh nghiệp sản xuất cơ khí như Công ty Cổ phần Thiết bị Nâng Hải Hà vừa bảo đảm an toàn thanh khoản, vừa tối đa hóa giá trị tài sản và lợi nhuận cho chủ sở hữu. Bằng việc kết hợp các chỉ tiêu phân tích tài chính cổ điển với các mô hình định lượng hiện đại (Miller-Orr, EOQ, NWC), đề tài đã chứng minh tính khả thi trong việc giảm thiểu suất hao phí tài sản, gia tăng hệ số sinh lời từ 0,16 lên trên 0,28 lần và tối ưu hóa hàng trăm triệu đồng tiền vốn nhàn rỗi.

Đây là công trình nghiên cứu ứng dụng có giá trị thực tiễn cao, đóng góp một mô hình mẫu về quản trị vốn lưu động cho cộng đồng doanh nghiệp SMEs trong kỷ nguyên số hóa tài chính doanh nghiệp.