Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh nền kinh tế thị trường và chu kỳ phát triển hạ tầng trọng điểm tại khu vực kinh tế Vân Đồn (Quảng Ninh), ngành công nghiệp gia công cơ khí, xử lý bề mặt kim loại và phân phối vật liệu Inox/thép đóng vai trò mắt xích cung ứng then chốt. Theo số liệu thống kê công nghiệp phụ trợ giai đoạn 2019–2021, các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) phải đối mặt với áp lực biến động giá nguyên vật liệu đầu vào từ 15–30% và rủi ro gián đoạn chuỗi cung ứng do đại dịch COVID-19.

Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng với đề tài: "Phân tích các tỷ số tài chính và giải pháp cải thiện tình hình tài chính của Công ty TNHH một thành viên Tiến Quân" tập trung giải quyết bài toán quản trị tài chính tại Công ty TNHH MTV Thương mại Dịch vụ Tiến Quân (Mã số thuế: 5700681382).

Vấn đề nghiên cứu (Problem Statement)

Qua dữ liệu thực nghiệm 2019–2021, doanh nghiệp đối mặt với 3 điểm nghẽn nghiêm trọng:

  1. Khủng hoảng thanh khoản tức thời: Lượng tiền và tương đương tiền năm 2021 giảm mạnh 85.46%, tỷ trọng tiền mặt chỉ còn chiếm 1.3% tổng tài sản.
  2. Ứ đọng vốn lưu động tại Hàng tồn kho và Nợ phải thu: Hàng tồn kho tăng vọt 58.71% trong năm 2021 (chiếm 31.1% tổng tài sản), trong khi các khoản phải thu duy trì ở mức cao (27.6% - 36.2% tổng tài sản), khiến vòng quay vốn bị tắc nghẽn.
  3. Mất cân đối kỳ hạn tài trợ: Nợ ngắn hạn chiếm tới 39.34% tổng nguồn vốn (nợ nhà cung cấp tăng 128.2%, nợ lương tăng 182.1%), trong khi nợ dài hạn giảm sút, tạo áp lực trả nợ áp đảo khi doanh thu và lợi nhuận thuần sụt giảm (51.4% năm 2021).

Mục tiêu của dự án

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về phân tích báo cáo tài chính doanh nghiệp thông qua hệ thống tỷ số chuẩn mực.
  2. Đo lường, bóc tách diễn biến tài chính theo chiều ngang, chiều dọc và 4 nhóm tỷ số tài chính (Thanh khoản, Hoạt động, Cơ cấu vốn, Khả năng sinh lời) tại Công ty Tiến Quân giai đoạn 2019–2021.
  3. Nhận diện các nút thắt rủi ro dòng tiền và thiết lập mô hình tái cấu trúc vốn lưu động ròng (Net Working Capital - NWC).
  4. Đề xuất hệ thống giải pháp định lượng nhằm tối ưu hóa vòng quay công nợ, xử lý tồn kho và nâng cao chỉ số sinh lời ($ROE$, $ROA$).

Phương pháp tiếp cận và Phạm vi

  • Phương pháp: Kết hợp kỹ thuật phân tích tương đối/tuyệt đối, chỉ số tài chính chuẩn hóa và mô hình phân rã DuPont Decomposition.
  • Phạm vi dữ liệu: Bảng cân đối kế toán, Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh giai đoạn 2019–2021 của Công ty TNHH MTV TMDV Tiến Quân (Khu 5, Thị trấn Cái Rồng, Huyện Vân Đồn, Tỉnh Quảng Ninh).

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Doanh nghiệp SMEs cơ khí truyền thống thường quản lý dòng tiền theo trực giác mà thiếu hệ thống cảnh báo tỷ số định kỳ.

Tiêu chí Phương pháp Đọc BCTC Truyền thống Phương pháp Phân tích Tỷ số Tích hợp (Đề tài)
Độ sâu phân tích Quan sát đơn lẻ số dư cuối kỳ, dễ bỏ qua độ trễ dòng tiền Kết hợp chỉ số thanh toán, vòng quay tài sản và đòn bẩy hoạt động
Tính so sánh Khó đánh giá khi quy mô tổng tài sản biến động tăng Chuẩn hóa theo tỷ lệ %, loại bỏ nhiễu quy mô (Common-size analysis)
Khả năng dự báo Mang tính thụ động, đối phó báo cáo thuế Xác định trước rủi ro vỡ nợ ngắn hạn và điểm nghẽn vốn lưu động
Độ phức tạp Thấp, chỉ sử dụng phép cộng/trừ cơ bản Trung bình - Cao, tích hợp mô hình DuPont và chỉ tiêu NWC

Yêu cầu người dùng theo khung MoSCoW

  • Must-have (Bắt buộc): Bộ chỉ số thanh toán ($CR$, $QR$, $CashRatio$), Bộ chỉ số đòn bẩy ($D/A$, $D/E$), Phân tích biến động ngang/dọc bảng tài sản - nguồn vốn.
  • Should-have (Nên có): Phân tích chu chuyển vốn lưu động ($DSO$, $ITO$, $DIO$), Phân rã hiệu quả vốn chủ sở hữu ($ROE$) qua 3 nhân tố DuPont.
  • Could-have (Có thể có): Bảng tính mô phỏng kịch bản rút ngắn chu kỳ thu tiền khách hàng kết hợp chính sách chiết khấu thanh toán.
  • Won't-have (Không áp dụng): Định giá cổ phiếu thị trường do doanh nghiệp thuộc loại hình TNHH một thành viên.

Thiết kế hệ thống

Khung phân tích được module hóa thành pipeline xử lý dữ liệu tài chính khép kín:

[BCTC Giai đoạn 2019-2021]

Technology Stack & Công cụ Phân tích

  • Ngôn ngữ & Thư viện tính toán: Python 3.10.12, pandas 2.0.3 (xử lý chuỗi thời gian tài chính), numpy 1.24.3 (tính toán ma trận chỉ số), scipy 1.10.1 (phân tích hồi quy tương quan).
  • Trực quan hóa & Báo cáo: Microsoft Excel VBA 7.1 (tự động hóa bảng tính tài chính), matplotlib 3.7.2 & seaborn 0.12.2.
  • Cấu trúc Dữ liệu Tài chính (Data Schema):
Table: financial_statements

Methodology

Nghiên cứu ứng dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định lượng (Quantitative Empirical Analysis) với khung đánh giá rủi ro tài chính chuẩn hóa quốc tế:

  1. Thu thập dữ liệu (Phase 1): Số hóa dữ liệu kế toán 3 năm liên tiếp (2019, 2020, 2021).
  2. Kiểm định chất lượng (Phase 2 - QA/QC): Đối soát nguyên tắc cân bằng kép: $$\text{Tổng Tài Sản} \equiv \text{Nợ Phải Trả} + \text{Vốn Chủ Sở Hữu}$$
  3. Phân tích chiều dọc & chiều ngang (Phase 3): Đo lường tốc độ tăng trưởng cơ sở gốc và tỷ trọng thành phần.
  4. Mô hình hóa tỷ số & Đánh giá mức độ nhạy cảm (Phase 4): Đánh giá tác động của biến động nợ phải thu và hàng tồn kho đến chỉ số thanh toán nhanh ($QuickRatio$).

Implementation và kết quả

Development process & Thuật toán tính toán

Hệ thống tính toán tích hợp các thuật toán chuẩn hóa tài chính doanh nghiệp:

  1. Hệ số khả năng thanh toán hiện hành (Current Ratio - $CR$): $$CR = \frac{\text{Tài sản ngắn hạn}}{\text{Nợ ngắn hạn}}$$
  2. Hệ số khả năng thanh toán nhanh (Quick Ratio - $QR$): $$QR = \frac{\text{Tài sản ngắn hạn} - \text{Hàng tồn kho}}{\text{Nợ ngắn hạn}}$$
  3. Kỳ thu tiền trung bình (Days Sales Outstanding - $DSO$): $$DSO = \frac{\text{Khoản phải thu bình quân} \times 360}{\text{Doanh thu thuần}}$$
  4. Mô hình phân rã DuPont 3 nhân tố ($ROE$): $$ROE = \left( \frac{\text{LNST}}{\text{Doanh thu thuần}} \right) \times \left( \frac{\text{Doanh thu thuần}}{\text{Tổng tài sản}} \right) \times \left( \frac{\text{Tổng tài sản}}{\text{Vốn CSH}} \right)$$

Dưới đây là mã nguồn Python chuẩn hóa tính toán tự động các chỉ số tài chính từ dữ liệu kế toán:

import numpy as np
import pandas as pd

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

    def compute_liquidity_ratios(self) -> pd.DataFrame:
        """Tính toán nhóm chỉ số thanh toán theo thời gian."""
        ratios = pd.DataFrame(index=self.df.index)
        ratios['Current_Ratio'] = self.df['Current_Assets'] / self.df['Current_Liabilities']
        ratios['Quick_Ratio'] = (self.df['Current_Assets'] - self.df['Inventory']) / self.df['Current_Liabilities']
        ratios['Cash_Ratio'] = self.df['Cash'] / self.df['Current_Liabilities']
        return ratios

    def compute_dupont_model(self) -> pd.DataFrame:
        """Phân tích hệ thống chỉ số DuPont 3 bước cho ROE."""
        dupont = pd.DataFrame(index=self.df.index)
        dupont['Net_Profit_Margin'] = self.df['Net_Income'] / self.df['Net_Revenue']
        dupont['Asset_Turnover'] = self.df['Net_Revenue'] / self.df['Total_Assets']
        dupont['Equity_Multiplier'] = self.df['Total_Assets'] / self.df['Total_Equity']
        dupont['ROE_Calculated'] = (dupont['Net_Profit_Margin'] * 
                                    dupont['Asset_Turnover'] * 
                                    dupont['Equity_Multiplier'])
        return dupont

# Khởi tạo dữ liệu thực tế tại Tiến Quân (2019-2021) - Đơn vị: Triệu VNĐ
raw_data = {
    'Year': [2019, 2020, 2021],
    'Current_Assets': [7440.18, 10498.74, 10812.71],
    'Cash': [1440.83, 1560.12, 226.85],
    'Accounts_Receivable': [3366.09, 5440.35, 4853.94],
    'Inventory': [2620.65, 3419.56, 5427.38],
    'Total_Assets': [12421.35, 15050.04, 17570.15],
    'Current_Liabilities': [4553.67, 5954.91, 6912.39],
    'Total_Debt': [6658.00, 7247.85, 8727.63],
    'Total_Equity': [5763.35, 7802.19, 8842.52],
    'Net_Revenue': [18250.00, 20110.50, 21450.00],
    'Net_Income': [765.40, 744.76, 362.50]
}

df_tienquan = pd.DataFrame(raw_data).set_index('Year')
analyzer = FinancialAnalyzer(df_tienquan)
liquidity = analyzer.compute_liquidity_ratios()
dupont = analyzer.compute_dupont_model()
print("KẾT QUẢ TÍNH TOÁN THANH KHOẢN VÀ DUPONT:")
print(pd.concat([liquidity, dupont], axis=1).round(4))

Testing và validation

Bảng tổng hợp các biến động tài chính chủ chốt giai đoạn 2019–2021

               DIỄN BIẾN CÁC TỶ SỐ TÀI CHÍNH CỐT LÕI (2019 - 2021)

Bảng chỉ số đo lường hiệu quả hoạt động và thanh khoản thực nghiệm

Nhóm Chỉ tiêu Tỷ số Tài chính Năm 2019 Năm 2020 Năm 2021 Đánh giá Chuẩn mực
Thanh toán Hệ số thanh toán hiện hành ($CR$) 1.63 1.76 1.56 An toàn ($>1.5$)
Hệ số thanh toán nhanh ($QR$) 1.06 1.19 0.78 Rủi ro ngắn hạn ($<1.0$)
Hệ số thanh toán tức thời ($CashRatio$) 0.32 0.26 0.03 Nghiêm trọng ($<0.1$)
Cơ cấu vốn Hệ số nợ ($Debt/Assets$) 0.536 0.482 0.497 Tự chủ tài chính ở mức TB
Tỷ suất tự tài trợ TSCĐ 115.6% 171.1% 130.8% Vốn CSH đủ bù đắp TSCĐ
Sinh lời Suất sinh lời tài sản ($ROA$) 6.16% 4.95% 2.06% Suy giảm nghiêm trọng
Suất sinh lời vốn CSH ($ROE$) 13.28% 9.55% 4.10% Giảm sút hơn 69% sau 2 năm

Kết quả đạt được

  1. Lượng hóa chính xác nguyên nhân suy kiệt tiền mặt năm 2021: Tiền mặt giảm 85.46% do doanh nghiệp đồng thời đẩy mạnh mua sắm máy móc thiết bị nhập khẩu Nhật Bản (TSCĐ tăng 48.24% tương ứng 2.49 tỷ đồng) và bị chiếm dụng vốn tại tồn kho (+58.71%).
  2. Minh bạch hóa dòng tiền công nợ: Xác định giai đoạn 2020 công tác thu hồi nợ kém hiệu quả do ảnh hưởng dịch bệnh (phải thu tăng 61.73%), bước sang năm 2021 đã có cải thiện khi thu hồi giảm 11% nợ tồn đọng.
  3. Phân tích cơ cấu nợ: Phát hiện sự phụ thuộc quá mức vào vốn chiếm dụng nhà cung cấp (tăng 128.2%) và nợ người lao động (tăng 182.1%) nhằm bù đắp sự thiếu hụt hạn mức tín dụng ngân hàng.

Đổi mới và đóng góp

  1. Ứng dụng Phân rã Đa nhân tố kết hợp Dòng tiền Thực tế: Khác với các phân tích lý thuyết thông thường chỉ tính toán tỷ số tĩnh, nghiên cứu đã bóc tách mối quan hệ nhân quả giữa quyết định đầu tư mở rộng TSCĐ năm 2021 với sự sụt giảm tức thời của hệ số thanh toán nhanh ($QR$ giảm từ 1.19 xuống 0.78).
  2. So sánh với các mô hình phân tích hiện hành:
    • So với Báo cáo quản trị nội bộ: Khóa luận chuẩn hóa hệ thống bảng phân tích ngang - dọc theo chuẩn mực kế toán Việt Nam (VAS), giúp ban giám đốc nhìn nhận sự mất cân đối tài trợ mà sổ sách kế toán đơn thuần không biểu đạt được.
    • So với Mô hình Altman Z-Score: Tùy biến trọng số phân tích phù hợp với đặc thù doanh nghiệp SMEs ngành gia công kim khí (vốn lưu động chiếm tỷ trọng > 60% tổng tài sản).
  3. Hiệu quả định lượng từ các giải pháp đề xuất:
    • Giảm áp lực nợ ngắn hạn thông qua kế hoạch chuyển đổi 20% nợ ngắn hạn sang vay trung - dài hạn.
    • Giải phóng ước tính 15–20% giá trị hàng tồn kho ứ đọng, đưa chỉ số $CashRatio$ từ mức nguy hiểm 0.03 lên ngưỡng an toàn 0.15 - 0.20.
    • Tối ưu hóa chu kỳ chuyển đổi tiền mặt (Cash Conversion Cycle - CCC) rút ngắn từ 12-18 ngày.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng thực tế (Use Cases)

Mô hình và hệ thống giải pháp tài chính được thiết kế để áp dụng trực tiếp tại Ban Giám đốc và Phòng Kế toán Công ty Tiến Quân theo quy trình 4 giai đoạn:

                          LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI GIẢI PHÁP TÀI CHÍNH

Phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit & ROI)

                            BẢNG DỰ TOÁN HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  1. Độ mở dữ liệu: Dữ liệu tài chính chỉ bao gồm chuỗi thời gian 3 năm (2019–2021), chịu tác động đột biến bởi các đợt giãn cách xã hội do COVID-19, dẫn đến các sai số nhất định khi ngoại suy cho giai đoạn bình thường mới.
  2. Thiếu vắng dữ liệu kế toán quản trị chi tiết: Do tính bảo mật, các khoản mục giá thành sản xuất chi tiết cho từng mã hàng Inox/thép tấm chưa được bóc tách riêng lẻ để phân tích điểm hòa vốn (Break-even Point).

Hướng nghiên cứu & Phát triển mở rộng

  • Tích hợp mô hình dự báo dòng tiền bằng thuật toán học máy (Machine Learning) chuỗi thời gian như ARIMA hoặc LSTM kết hợp biến động chỉ số giá thép thế giới.
  • Mở rộng hệ thống Dashboard giám sát tài chính thời gian thực kết nối qua API với phần mềm kế toán doanh nghiệp (MISA, FAST).

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên chuyên ngành Tài chính - Kế toán: Cung cấp case study thực tế điển hình về tình trạng "Doanh nghiệp có lãi trên sổ sách nhưng kiệt quệ tiền mặt do tắc nghẽn vốn lưu động".
  • Chuyên viên Phân tích Tài chính & Nhà phát triển hệ thống: Khung mã nguồn Python tự động hóa trích xuất và tính toán tỷ số tài chính từ dữ liệu chuẩn.
  • Chủ doanh nghiệp & Ban Giám đốc SMEs: Bộ cẩm nang quản trị rủi ro thanh khoản, chính sách tín dụng thương mại và tái cấu trúc nguồn tài trợ trong giai đoạn mở rộng sản xuất.
  • Các nhà nghiên cứu kinh tế địa phương: Cung cấp bức tranh thực tế về ảnh hưởng của việc đầu tư hạ tầng khu kinh tế Vân Đồn đến các doanh nghiệp công nghiệp phụ trợ trên địa bàn.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao doanh nghiệp có lợi nhuận dương nhưng hệ số thanh toán tức thời lại rơi vào mức nguy hiểm?

Doanh nghiệp ghi nhận doanh thu và lợi nhuận trên cơ sở dồn tích (Accrual Basis). Năm 2021, phần lớn dòng tiền thu về bị chôn chặt trong hàng tồn kho (tăng 58.71%) và đầu tư mua mới máy móc thiết bị cố định (tăng 48.24%), dẫn đến cạn kiệt lượng tiền mặt dự trữ khả dụng.

2. Tỷ trọng tài sản ngắn hạn chiếm trên 60% tổng tài sản có phải là bất thường đối với công ty gia công cơ khí?

Không bất thường. Do Tiến Quân vừa làm nhiệm vụ gia công vừa kinh doanh thương mại sắt thép, inox, doanh nghiệp bắt buộc phải duy trì lượng hàng tồn kho nguyên liệu sẵn có và chịu độ trễ công nợ lớn từ các nhà thầu xây dựng hạ tầng tại Vân Đồn.

3. Giải pháp nào khả thi nhất để khắc phục tình trạng nợ người bán tăng đột biến 128.2%?

Doanh nghiệp cần cơ cấu lại danh mục nhà cung cấp, áp dụng kỹ thuật xếp hạng tín dụng đối tác và chủ động đàm phán chuyển đổi một phần nợ mua vật tư ngắn hạn sang các hợp đồng tín dụng thương mại trung hạn có bảo lãnh ngân hàng.

4. Việc đầu tư thêm máy móc cắt, dập, tiện từ Nhật Bản năm 2021 có hợp lý trong bối cảnh thanh khoản giảm?

Về mặt chiến lược dài hạn là hợp lý nhằm đón đầu làn sóng đầu tư hạ tầng sân bay quốc tế Vân Đồn. Tuy nhiên, sai lầm nằm ở phương thức tài trợ: doanh nghiệp đã dùng vốn lưu động ngắn hạn để tài trợ cho tài sản cố định dài hạn thay vì sử dụng nguồn vốn vay trung - dài hạn.

5. Khóa luận này có thể áp dụng cho các doanh nghiệp xây dựng hoặc sản xuất khác không?

Toàn bộ framework phân tích tỷ số, thuật toán DuPont và bảng ma trận quản trị công nợ có thể chuyển giao và áp dụng tương thích 100% cho bất kỳ doanh nghiệp SMEs nào trong lĩnh vực xây lắp, cơ khí và thương mại vật liệu.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Hải Hoàng dưới sự hướng dẫn của ThS. Cao Thị Thu tại Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng đã hoàn thành xuất sắc nhiệm vụ nghiên cứu lý luận và giải quyết triệt để bài toán tài chính thực tiễn tại Công ty TNHH MTV TMDV Tiến Quân:

  • Làm rõ bức tranh tài chính toàn diện (2019–2021): Nhận diện chính xác quy mô tài sản tăng trưởng qua các năm (đạt trên 17.57 tỷ VNĐ năm 2021), nhưng tiềm ẩn rủi ro thanh khoản nghiêm trọng khi tiền mặt giảm 85.46% và lợi nhuận sau thuế giảm 51.4%.
  • Đóng góp giải pháp thực tiễn có tính ứng dụng cao: Thiết lập giải pháp 3 trục: Thu hồi công nợ chủ động - Tối ưu hóa tồn kho theo nhu cầu thực - Tái cân bằng kỳ hạn nợ vay.
  • Giá trị khoa học và nghề nghiệp: Đề tài là tài liệu tham khảo giá trị cho sinh viên ngành Tài chính – Ngân hàng và cung cấp hệ thống công cụ quản trị định lượng thiết thực cho cộng đồng doanh nghiệp SMEs tại Việt Nam.