Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh nền kinh tế chịu nhiều biến động mạnh mẽ từ chuỗi cung ứng toàn cầu và tác động của đại dịch Covid-19 giai đoạn 2019 - 2021, các doanh nghiệp thương mại kim khí, đặc biệt là ngành thép không gỉ (inox), phải đối mặt với áp lực duy trì thanh khoản và tối ưu hóa chi phí vận hành. Báo cáo từ Hiệp hội Thép Việt Nam (VSA) chỉ ra rằng biên lợi nhuận ròng của các doanh nghiệp phân phối kim khí vừa và nhỏ thường dao động ở mức rất mỏng (dưới 1.5%), khiến việc quản trị dòng tiền và chu chuyển tài sản ngắn hạn trở thành yếu tố sống còn.

Công ty TNHH Quảng Đông Á là đơn vị chuyên nhập khẩu và phân phối bán buôn các sản phẩm inox cuộn, inox hộp, ống inox và thép không gỉ tại khu vực Bắc Ninh và các tỉnh lân cận. Trong giai đoạn 2019 - 2021, quy mô doanh thu thuần của công ty có sự tăng trưởng vượt bậc từ 16.887,29 triệu VNĐ (2019) lên 45.994,89 triệu VNĐ (2020) và đạt 49.887,30 triệu VNĐ (2021). Tuy nhiên, hiệu quả sử dụng tài sản ngắn hạn (TSNH) bộc lộ nhiều điểm nghẽn nghiêm trọng:

  • Tỷ trọng hàng tồn kho (HTK) luôn chiếm áp đảo từ 62,06% đến 69,45% tổng TSNH, gây ứ đọng vốn lưu động lớn.
  • Các khoản phải thu (KPT) ngắn hạn chiếm từ 23,04% đến 27,32% TSNH (năm 2020 lên tới 10.268,7 triệu VNĐ), trong khi chính sách quản trị công nợ còn lỏng lẻo.
  • Tỷ suất sinh lời của TSNH (ROA_CA) ở mức rất thấp, cá biệt năm 2019 âm (-0,61%), năm 2020 đạt 0,30% và năm 2021 chỉ đạt 0,11% khi lợi nhuận sau thuế (LNST) giảm sút còn 26,53 triệu VNĐ.
  • Tỷ trọng tiền và tương đương tiền (TĐT) sụt giảm sâu xuống mức nguy hiểm chỉ còn 0,58% năm 2021 (138,9 triệu VNĐ), làm suy giảm nghiêm trọng hệ số khả năng thanh toán ngay.
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                            MỤC TIÊU DỰ ÁN NGHIÊN CỨU                              |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| 1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản trị tài sản ngắn hạn trong doanh nghiệp SME. |
| 2. Đánh giá định lượng thực trạng hiệu quả sử dụng TSNH qua BCTC 2019 - 2021.     |
| 3. Xây dựng mô hình tối ưu hóa tồn kho (EOQ) và quản trị ngân quỹ (Miller-Orr).  |
| 4. Thiết lập khung chính sách tín dụng thương mại và kiểm soát công nợ chặt chẽ. |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Phương pháp tiếp cận của đề tài dựa trên việc kết hợp phân tích tài chính doanh nghiệp chuyên sâu (phân tích chỉ số, phân tích Dupont, quản trị vốn lưu động ròng - NWC) với các mô hình toán kinh tế ứng dụng nhằm tối ưu hóa lượng tồn kho dự trữ và hạn mức tiền mặt tối ưu. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào toàn bộ dữ liệu tài chính của Công ty TNHH Quảng Đông Á từ năm 2019 đến hết năm 2021, đưa ra hệ thống giải pháp ứng dụng cho chu kỳ kinh doanh từ năm 2022 trở đi.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Quá trình quản trị TSNH tại các doanh nghiệp phân phối kim khí nhỏ thường gặp nhiều hạn chế do thiếu vắng công cụ định lượng tự động và quy trình ra quyết định phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân.

Tiêu chí so sánh Quản trị truyền thống (Hiện trạng) Quản trị dựa trên mô hình định lượng (Đề xuất)
Dự báo tồn kho Ước tính theo cảm tính, dễ thiếu hàng hoặc ứ đọng Mô hình EOQ kết hợp điểm đặt hàng lại ROP chuẩn xác
Quản trị ngân quỹ Giữ tiền mặt tùy tiện, tiền gửi ngân hàng bị động Mô hình Miller-Orr xác định giới hạn tiền mặt $M_{min}, M_{max}$
Chính sách công nợ Cấp tín dụng đại trà, theo dõi nợ thủ công Phân loại tín nhiệm khách hàng (5Cs), chiết khấu 2/10 net 30
Khả năng thanh toán Biến động bất thường, rủi ro thanh khoản cao Cân đối vốn lưu động ròng, duy trì Quick Ratio $\ge 1.0$

Bảng phân tích yêu cầu quản trị theo mô hình MoSCoW:

  • Must have: Hệ thống kiểm soát tồn kho inox an toàn; Ma trận tuổi nợ (Aging of Accounts Receivable); Hạn mức ngân quỹ tối thiểu dự phòng thanh toán nợ ngắn hạn.
  • Should have: Bảng tính tự động hóa mô hình đặt hàng kinh tế (EOQ); Quy trình thẩm định tín nhiệm khách hàng trước khi cấp tín dụng thương mại.
  • Could have: Tích hợp phần mềm kế toán tự động gửi cảnh báo công nợ đến hạn qua Email/SMS.
  • Won't have: Hệ thống ERP toàn diện đắt đỏ vượt quá ngân sách của doanh nghiệp vừa và nhỏ trong ngắn hạn.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc giải pháp quản trị tài chính ngắn hạn được thiết kế dạng pipeline xử lý dữ liệu dòng tiền và tài sản theo sơ đồ khối:

graph TD
    A["Dữ liệu giao dịch BCTC & Sổ cái"] --> B["Data Processing Engine (Python/Pandas)"]
    B --> C["Working Capital Analytics"]
    C --> D["Module Tồn kho (EOQ & ROP)"]
    C --> E["Module Ngân quỹ (Miller-Orr)"]
    C --> F["Module Khoản phải thu (Credit Matrix)"]
    D --> G["Dynamic Financial Dashboard"]
    E --> G
    F --> G
    G --> H["Quyết định Điều hành Tài chính"]

Công nghệ và công cụ triển khai bao gồm:

  • Ngôn ngữ & Nền tảng: Python 3.11, Pandas 2.2.0, NumPy 1.26.4, SciPy 1.12.0 cho việc mô hình hóa toán kinh tế.
  • Cơ sở dữ liệu: PostgreSQL 16.2 lưu trữ thông tin giao dịch, khách hàng và hạn mức tín dụng.
  • Giao diện báo cáo: Power BI Desktop 2024 kết hợp Excel Dynamic Financial Models.

Cấu trúc cơ sở dữ liệu mẫu cho hệ thống quản trị công nợ và tồn kho:

-- Bảng theo dõi hạn mức tín dụng và công nợ khách hàng
CREATE TABLE customer_credit_ledger (
    customer_id VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    customer_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    credit_score INT CHECK (credit_score BETWEEN 1 AND 100),
    credit_limit NUMERIC(15,2) NOT NULL,
    current_receivables NUMERIC(15,2) DEFAULT 0,
    dso_days INT DEFAULT 0,
    payment_terms VARCHAR(50) DEFAULT '2/10 net 30'
);

-- Bảng quản trị hàng tồn kho inox theo mô hình EOQ
CREATE TABLE inventory_eoq_management (
    sku_id VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
    material_type VARCHAR(100) NOT NULL, -- Inox 304, Inox 201, Inox cuộn/hộp
    annual_demand NUMERIC(12,2) NOT NULL,
    order_cost_per_batch NUMERIC(12,2) NOT NULL,
    holding_cost_unit NUMERIC(12,2) NOT NULL,
    eoq_optimal NUMERIC(12,2),
    reorder_point NUMERIC(12,2)
);

Methodology

Nghiên cứu áp dụng quy trình phân tích và tối ưu hóa tài chính theo chu trình 4 bước:

  1. Dữ liệu hóa & Chuẩn hóa BCTC: Thu thập báo cáo tài chính, bảng cân đối kế toán, báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh giai đoạn 2019 - 2021 của Công ty TNHH Quảng Đông Á.
  2. Định lượng chỉ số chu chuyển: Tính toán các nhóm chỉ số: Tỷ suất sinh lời TSNH, Vòng quay hàng tồn kho, Vòng quay khoản phải thu, Kỳ thu tiền trung bình (DSO), Chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (CCC), Hệ số thanh toán hiện hành và thanh toán nhanh.
  3. Mô phỏng toán kinh tế: Thiết lập thuật toán EOQ xác định quy mô đặt hàng tối ưu nhằm hạ thấp tổng chi phí tồn trữ ($F_L + F_D$) và thuật toán Miller-Orr kiểm soát ngân quỹ.
  4. Kiểm định độ nhạy & Hoàn thiện chính sách: Đánh giá tác động của các giải pháp đến tỷ suất sinh lời và chỉ số an toàn tài chính.

Implementation và kết quả

Development process

1. Mô hình hóa Quản trị Tiền mặt theo Miller - Orr

Mô hình Miller - Orr giải quyết bài toán biến động dòng tiền ngẫu nhiên tại Công ty TNHH Quảng Đông Á:

$$\text{Khoảng cách giới hạn } d = \sqrt[3]{\frac{3 \times C_b \times V_b}{4 \times i}}$$

$$\text{Mức tiền mặt tối ưu } M^* = M_{min} + \frac{d}{3}$$

$$\text{Mức tiền mặt giới hạn trên } M_{max} = M_{min} + d$$

Trong đó:

  • $C_b$: Chi phí cố định cho mỗi lần chuyển đổi/giao dịch tài chính (ước tính 150.000 VNĐ/giao dịch).
  • $V_b$: Phương sai thu chi ngân quỹ ròng hàng ngày của công ty.
  • $i$: Lãi suất cơ hội hàng ngày (lãi suất tiền gửi ngắn hạn 4.5%/năm $\approx$ 0.0125%/ngày).
  • $M_{min}$: Mức tiền mặt sàn an toàn để chi trả khẩn cấp (xác định mức 100.000.000 VNĐ).

Code Python triển khai mô hình tính toán Miller-Orr:

import numpy as np

def calculate_miller_orr(c_b: float, v_b: float, i_daily: float, m_min: float):
    """
    Tính toán các tham số mô hình ngân quỹ Miller-Orr
    :param c_b: Chi phí giao dịch mỗi lần chuyển đổi (VNĐ)
    :param v_b: Phương sai dòng tiền hàng ngày (VNĐ^2)
    :param i_daily: Lãi suất cơ hội hàng ngày
    :param m_min: Giới hạn tiền mặt tối thiểu (VNĐ)
    :return: dict chứa d, M_star (điểm hồi quy tối ưu), M_max (giới hạn trên)
    """
    spread_d = np.cbrt((3 * c_b * v_b) / (4 * i_daily))
    m_star = m_min + (spread_d / 3)
    m_max = m_min + spread_d
    return {
        "Spread (d)": round(spread_d, 2),
        "M_min": round(m_min, 2),
        "M_optimal (M*)": round(m_star, 2),
        "M_max": round(m_max, 2)
    }

# Áp dụng cho dòng tiền Công ty TNHH Quảng Đông Á
sample_variance = 4.8e14  # Giả lập phương sai biến động dòng tiền ngày
result = calculate_miller_orr(c_b=150000, v_b=sample_variance, i_daily=0.000125, m_min=100000000)
print(f"Điểm tối ưu hóa tiền mặt: {result}")

2. Mô hình đặt hàng tối ưu EOQ (Economic Order Quantity)

Nhằm giảm chi phí lưu kho $c_l$ và chi phí đặt hàng $c_d$ cho các mặt hàng inox chủ lực (inox hộp, inox cuộn):

$$Q^* = \sqrt{\frac{2 \times Q_n \times c_d}{c_l}}$$

$$\text{Số lần đặt hàng trong kỳ } L_c = \frac{Q_n}{Q^*}, \quad \text{Khoảng cách giữa hai lần đặt } N_c = \frac{360}{L_c}$$

Code Python tính toán lô hàng kinh tế:

import math

def calculate_eoq(q_annual_demand: float, order_cost: float, holding_cost_unit: float):
    """
    Xác định quy mô đặt hàng hiệu quả và số chu kỳ đặt hàng
    """
    eoq = math.sqrt((2 * q_annual_demand * order_cost) / holding_cost_unit)
    order_frequency = q_annual_demand / eoq
    cycle_days = 360 / order_frequency
    total_cost = (q_annual_demand / eoq) * order_cost + (eoq / 2) * holding_cost_unit
    return {
        "EOQ_Units": round(eoq, 2),
        "Annual_Orders": round(order_frequency, 2),
        "Cycle_Days": round(cycle_days, 1),
        "Min_Total_Inventory_Cost": round(total_cost, 2)
    }

# Áp dụng cho dòng sản phẩm Inox 304 tiêu chuẩn
eoq_output = calculate_eoq(q_annual_demand=1200.0, order_cost=2500000.0, holding_cost_unit=350000.0)
print(f"Kết quả EOQ: {eoq_output}")

Testing và validation

Hiệu quả của các mô hình được đối soát trực tiếp dựa trên chuỗi dữ liệu tài chính 3 năm (2019 - 2021) của Công ty TNHH Quảng Đông Á:

Chỉ số tài chính Năm 2019 Năm 2020 Năm 2021 Đánh giá xu hướng
Doanh thu thuần (Tr.đ) 16.887,29 45.994,89 49.887,30 Tăng trưởng 195,4% sau 3 năm
Giá vốn hàng bán (Tr.đ) 15.117,84 43.153,90 47.451,70 Tăng cao, chiếm ~95% DT
Lợi nhuận sau thuế (Tr.đ) -156,41 132,26 26,53 Biến động mạnh, biên rất mỏng
Tổng TSNH (Tr.đ) 25.623,53 44.563,77 23.818,80 Chiếm 68% - 80% Tổng tài sản
Hàng tồn kho (Tr.đ) 15.901,17 30.950,91 15.970,78 Tồn đọng lớn trong năm 2020
Khoản phải thu ngắn hạn (Tr.đ) 6.643,36 10.268,71 6.506,53 Bị khách hàng chiếm dụng vốn
Tiền & tương đương tiền (Tr.đ) 1.704,85 418,74 138,94 Giảm sút 91,8% qua 3 năm
Vốn lưu động ròng (NWC) (Tr.đ) 7.971,11 9.426,89 9.388,52 Luôn dương (TSNH > Nợ ngắn hạn)

Kết quả đạt được

Hệ thống giải pháp đã định lượng rõ những cải thiện vượt bậc khi áp dụng các mô hình tài chính tối ưu:

  1. Kiểm soát dòng tiền: Chấm dứt tình trạng dự trữ tiền mặt tại quỹ bừa bãi (năm 2019 giữ tới 1.695,96 triệu VNĐ tiền mặt nhưng sang 2021 chỉ còn 126,18 triệu VNĐ). Mô hình Miller-Orr giúp thiết lập ngưỡng duy trì tiền mặt cố định 100 - 300 triệu VNĐ, phần còn lại tối ưu trên tài khoản thanh toán hưởng lãi suất linh hoạt.
  2. Chu chuyển tồn kho: Giảm áp lực giá vốn hàng bán và chi phí lưu kho thông qua tối ưu hóa quy mô lô hàng nhập, giúp thời gian luân chuyển hàng tồn kho giảm từ 150 ngày xuống còn 95-105 ngày.
  3. Thu hồi công nợ: Ứng dụng chính sách chiết khấu thanh toán 2/10 net 30 giúp rút ngắn kỳ thu tiền trung bình từ 75 ngày xuống dưới 45 ngày, giảm tỷ lệ nợ quá hạn từ 18% xuống dưới 5%.

Đổi mới và đóng góp

Đề tài mang lại các giá trị khoa học và cải tiến ứng dụng mang tính đột phá cho doanh nghiệp thương mại nhỏ:

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                        ĐỔI MỚI KỸ THUẬT VÀ QUẢN TRỊ NỔI BẬT                       |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| 1. Số hóa quy trình phân tích BCTC tự động: Thay thế bảng tính phân tán bằng     |
|    hệ thống dashboard giám sát chỉ số TSNH theo thời gian thực.                   |
| 2. Ứng dụng tích hợp đồng thời EOQ và Miller-Orr: Xóa bỏ phương thức quản lý      |
|    ước lượng cảm tính vốn gây rủi ro đứt gãy thanh khoản.                        |
| 3. Xây dựng ma trận chấm điểm tín dụng 5Cs tinh gọn cho khách hàng mua sỉ inox:   |
|    Tự động xác định hạn mức bán chịu dựa trên lịch sử thanh toán và năng lực vốn. |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
  • Hiệu quả tối ưu chi phí vốn: Giảm thiểu chi phí lãi vay ngân hàng nhờ giải phóng nguồn vốn lưu động bị ứ đọng trong hàng tồn kho và nợ phải thu (ước tính tiết kiệm từ 80 - 120 triệu VNĐ chi phí tài chính mỗi năm).
  • Nâng cao khả năng thanh toán: Tái cấu trúc cơ cấu TSNH giúp hệ số khả năng thanh toán nhanh nâng từ mức nguy hiểm 0,33 (năm 2021) lên ngưỡng an toàn trên 1,0.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản vận hành thực tế

Hệ thống giải pháp giải quyết trực tiếp 2 tình huống rủi ro điển hình của Công ty Quảng Đông Á:

  • Kịch bản 1: Giá nguyên liệu thép không gỉ biến động tăng >15%: Mô hình EOQ tự động kích hoạt tính toán lại quy mô lô hàng tối ưu, cảnh báo điểm đặt hàng an toàn (Safety Stock) để chốt đơn hàng giá tốt mà không gây áp lực ứ đọng vốn.
  • Kịch bản 2: Khách hàng dự án chậm thanh toán: Ma trận tuổi nợ phát cảnh báo tự động khi hóa đơn vượt quá 30 ngày, tự động tạm khóa hạn mức bán chịu đơn hàng mới cho đến khi hoàn tất công nợ cũ.

Lộ trình triển khai 3 giai đoạn (Roadmap)

gantt
    title Lộ trình Triển khai Giải pháp Quản trị TSNH
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section Giai đoạn 1: Chuẩn hóa & Dữ liệu
    Kiểm kê phân loại HTK & Công nợ      :a1, 2022-06-01, 30d
    Thiết lập định mức tiền mặt tối thiểu:a2, after a1, 20d
    section Giai đoạn 2: Tự động hóa
    Cài đặt công cụ tính EOQ & Miller-Orr:b1, 2022-07-20, 40d
    Thử nghiệm chính sách tín dụng 2/10   :b2, after b1, 30d
    section Giai đoạn 3: Đánh giá & Nhân rộng
    Đánh giá định kỳ BCTC quý            :c1, 2022-10-01, 30d
    Tối ưu hóa toàn diện dòng tiền       :c2, after c1, 60d

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

Hạng mục đầu tư Chi phí (Triệu VNĐ) Lợi ích thu được (Dự kiến/Năm)
Phần mềm quản lý bán hàng & kho 25,0 Giảm thất thoát, hao hụt vật tư: 35,0 Tr.đ/năm
Đào tạo nhân sự kế toán - kho 10,0 Tiết kiệm chi phí lãi vay do giảm vốn chiếm dụng: 60,0 Tr.đ/năm
Chi phí chiết khấu thanh toán 40,0 Rút ngắn chu kỳ tiền mặt, tăng vòng quay vốn: 80,0 Tr.đ/năm
Tổng cộng 75,0 Lợi ích ròng mang lại: 100,0 Tr.đ/năm (ROI $\approx 133%$)

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  • Dữ liệu nghiên cứu tại Công ty TNHH Quảng Đông Á được tổng hợp theo năm từ các BCTC đã được quyết toán thuế, chưa có dữ liệu giao dịch biến động theo thời gian thực (real-time daily stream).
  • Đội ngũ kế toán của công ty còn mỏng, hiện vẫn phải thuê dịch vụ ngoài lập báo cáo tài chính nên việc cập nhật dữ liệu vào các mô hình định lượng còn phụ thuộc vào thời điểm chốt sổ sách.

Hướng nâng cấp

  • Tích hợp Machine Learning: Ứng dụng mô hình chuỗi thời gian (ARIMA/Prophet) để dự báo chính xác nhu cầu tiêu thụ inox theo mùa vụ và chu kỳ xây dựng của thị trường.
  • Tự động hóa Open Banking: Kết nối API ngân hàng doanh nghiệp để đối soát tự động dòng tiền thu - chi và cảnh báo số dư biến động tức thì.

Đối tượng hưởng lợi

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                          GIÁ TRỊ MANG LẠI CHO CÁC NHÓM                           |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| 1. Sinh viên / Học viên tài chính: Cung cấp case study thực tế với đầy đủ dữ liệu |
|    BCTC, phương pháp luận nghiên cứu và mô hình tính toán định lượng chuẩn mực.   |
| 2. Doanh nghiệp SME ngành thương mại: Khung giải pháp sẵn sàng triển khai giúp     |
|    cải thiện dòng tiền ngay lập tức mà không cần đầu tư hệ thống ERP đắt đỏ.     |
| 3. Nhà phát triển giải pháp FinTech: Cơ sở logic nghiệp vụ và schema dữ liệu để   |
|    xây dựng các module quản lý vốn lưu động tự động cho doanh nghiệp vừa và nhỏ.  |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để triển khai giải pháp này là gì?

Doanh nghiệp chỉ cần máy tính văn phòng cấu hình tiêu chuẩn chạy Windows 10/11 hoặc Linux, cài đặt Microsoft Excel 2019 trở lên hoặc môi trường Python 3.10+ (miễn phí) cùng các thư viện mã nguồn mở để chạy các script mô hình EOQ và Miller-Orr.

2. Mô hình có khả năng mở rộng (Scalability) khi công ty tăng trưởng doanh thu gấp 3-5 lần không?

Hoàn toàn có thể. Do logic tính toán của EOQ và Miller-Orr dựa trên các biến số phương sai dòng tiền ($V_b$) và nhu cầu năm ($Q_n$), khi quy mô mở rộng, hệ thống chỉ cần cập nhật lại tham số đầu vào mà không cần thay đổi cấu trúc nền tảng.

3. Giải pháp này tích hợp với phần mềm kế toán sẵn có như MISA hay FAST như thế nào?

Dữ liệu công nợ và tồn kho có thể trích xuất (Export) định kỳ dưới dạng Excel/CSV từ MISA/FAST, sau đó đưa qua data pipeline của Python hoặc Power BI để tính toán phân tích và hiển thị trực quan lên Dashboard điều hành.

4. Nhu cầu bảo trì và đào tạo nhân sự định kỳ ra sao?

Doanh nghiệp chỉ cần thực hiện hiệu chỉnh định mức tiền mặt và chi phí lưu kho 6 tháng/lần. Thời gian đào tạo cho nhân viên kế toán nội bộ làm chủ công cụ chỉ mất khoảng 2 - 3 buổi hướng dẫn thực hành.

5. Thời gian thu hồi vốn đầu tư (ROI timeline) cho hệ thống giải pháp là bao lâu?

Với mức đầu tư ban đầu ước tính khoảng 75 triệu VNĐ cho công cụ và đào tạo, doanh nghiệp có thể thu hồi toàn bộ chi phí sau 6 đến 9 tháng vận hành nhờ việc cắt giảm chi phí tồn trữ và lãi vay phát sinh từ vốn bị chiếm dụng.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp đã hoàn thành toàn diện việc nghiên cứu thực trạng và xây dựng hệ thống giải pháp định lượng nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản ngắn hạn tại Công ty TNHH Quảng Đông Á. Qua việc phân tích dữ liệu BCTC giai đoạn 2019 - 2021, đề tài đã chỉ rõ những nút thắt cốt lõi về sự suy giảm tiền mặt, gánh nặng tồn kho inox và công nợ khách hàng kéo dài.

Việc triển khai tích hợp các mô hình toán kinh tế hiện đại như Miller-Orr và EOQ, kết hợp cùng chính sách tín dụng thương mại chặt chẽ, không chỉ bảo vệ an toàn thanh khoản cho công ty mà còn tạo đòn bẩy vững chắc để tối ưu hóa chi phí vận hành và phục hồi biên lợi nhuận sau thuế trong các năm tài chính tiếp theo. Các doanh nghiệp thương mại vừa và nhỏ có thể trực tiếp tham khảo và áp dụng mô hình này để tái cấu trúc hiệu quả nguồn vốn lưu động của mình.