Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến dòng tiền dự án của nhà thầu chính và xây dựng mô hình bbns đánh giá rủi ro

- Xây dựng mô hình BBNs đánh giá rủi ro về Dòng tiền dự án của Nhà thầu chính trong quá trình thi công dựa trên tất cả các nhân tố ảnh hưởng.. Dữ liệu phục vụ nghiên cứu được thu thập từ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-

HUỲNH HỮU MINH ĐĂNG

PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN DÕNG TIỀN DỰ ÁN CỦA NHÀ THẦU CHÍNH VÀ XÂY DỰNG MÔ

HÌNH BBNS ĐÁNH GIÁ RỦI RO

Chuyên ngành: Quản lý xây dựng

Mã số: 65080302

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP Hồ Chí Minh, Tháng 1 năm 2020

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS Lương Đức Long

………

………

……… Cán bộ chấm nhận xét 1:

………

………

……… Cán bộ chấm nhận xét 2:

………

………

………

Luận văn thạc sỹ được bảo vệ tại: TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH

KHOA-ĐHQG TP HỒ CHÍ MINH, ngày 10 tháng 1 năm 2020

Thành phần đánh giá luận văn thạc sỹ gồm:

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

I TÊN ĐỀ TÀI:

PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN DÕNG TIỀN DỰ ÁN CỦA NHÀ THẦU CHÍNH VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH BBNS ĐÁNH GIÁ RỦI RO

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến dòng tiền dự án của Nhà thầu chính

- Xây dựng mô hình BBNs đánh giá rủi ro về Dòng tiền dự án của Nhà thầu chính trong quá trình thi công dựa trên tất cả các nhân tố ảnh hưởng

- Áp dụng mô hình vào 1 công trình thực tế tại TP.Hồ Chí Minh để kiểm tra tính hợp lý

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 19/08/2019

Tp HCM, ngày … tháng … năm 2020

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO

PGS.TS Lương Đức Long TS Đỗ Tiến Sỹ

TRƯỞNG KHOA KỸ THUẬT XÂY DỰNG

TS Lê Anh Tuấn

LỜI CẢM ƠN!

Lời đầu tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến PGS.TS Lương Đức Long,

người Thầy đã tận tâm, hướng dẫn và giúp đỡ tôi rất nhiều để hoàn thành luận văn này Tôi cũng xin bày tỏ lòng biết ơn đến quý Thầy, Cô đang giảng dạy chuyên ngành Quản Lý Xây dựng đã truyền đạt kiến thức và chia sẻ kinh nghiệm quý báu

từ học thuật đến thực tiễn trong suốt thời gian tôi tham gia chương trình cao học từ năm 2016-2019

Luận văn này được hoàn thành sau thời gian nỗ lực với sự hướng dẫn tận tình của quý thầy cô, sự hỗ trợ và góp ý chân tình của bạn bè và đồng nghiệp Xin chân thành cảm ơn các anh/ chị, các bạn đồng nghiệp và các anh/chị, các bạn ở các lớp cao học ngành Quản lý xây dựng đã tận tình giúp đỡ tôi trong quá trình nghiên cứu

và thu thập dữ liệu

Và cuối cùng tôi xin gửi lời cảm ơn đến những người thân trong gia đình, những bạn bè đã luôn bên cạnh quan tâm, động viên, giúp đỡ tôi về tinh thần, giúp tôi vượt qua những khó khăn để hoàn thành luận văn này

Xin chân thành cảm ơn

TP.Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 1 năm 2020

Huỳnh Hữu Minh Đăng

TÓM TẮT

Hàng năm, có hàng trăm nhà thầu ở nước ta gặp khó khăn tài chính hoặc phá sản một phần do mức độ không chắc chắn cao trong ngành xây dựng Mặc dù nhiều yếu tố có thể là nguyên nhân của thất bại này, các yếu tố về tài chính và ngân sách

là nguyên nhân phổ biến nhất Các vấn đề tài chính không chỉ ảnh hưởng đến dòng tiền, mà còn có thể ảnh hưởng đến sự tương tác giữa các bên tham gia dự án Do đó, việc nhận diện và giảm thiểu rủi ro tác động đến dòng tiền của dự án có tầm quan trọng sống còn trong việc quản lý dự án xây dựng thành công của Nhà thầu chính

Dữ liệu phục vụ nghiên cứu được thu thập từ các kỹ sư xây dựng, chuyên viên quản lý dự án đang công tác tại các dự án xây dựng tại Thành phố Hồ Chí Minh để tìm ra được các nhân tố ảnh hưởng đến dòng tiền của nhà thầu thi công Kết quả khảo sát đã thu được 26 nhân tố ảnh hưởng chính từ 40 nhân tố đã tổng quan Tác giả xây dựng mô hình mạng BBNS tổng quát thông qua việc khảo sát các kỹ sư, chuyên gia và cấp quản lý ở các dự án, kết quả đã xác định được 61 mối quan hệ nhân - quả từ 26 nhân tố ảnh hưởng nêu trên

Từ đó, tác giả áp dụng mô hình BBNs vào 01 dự án xây dựng đã triển khai nhằm kiểm tra tính hợp lý của mô hình Mô hình sẽ giúp Nhà thầu quản lý Dòng tiền dự án tốt hơn Trước tiên, tác giả hiệu chỉnh Mô hình mạng BBNs tổng quát bằng cách phỏng vấn các chuyên gia trong dự án nêu trên để lọc các biến và các mối quan hệ nhân – quả không xuất hiện trong Dự án Kết quả thu được 20 nhân tố ảnh hưởng và 47 mối quan hệ nhân quả Sau đó, tác giả tiến hành phỏng vấn các đối tượng quản lý của nhà thầu chính và nhập các dữ liệu xác suất xảy ra tại các nút nhân tố vào mô hình, tác giả sử dụng phần mềm MSBNX để tính toán khả năng xảy

ra của từng trạng thái của mỗi nhân tố So sánh kết quả tính toán xác xuất xảy ra của nút Vượt chi phí và nút Vượt tiến dộ của dự án từ Mô hình và kết quả từ Dữ liệu dự

án thực tế

ABSTRACT

Every year in Vietnam, hundreds of contractors meet financial difficulties or

go bankrupt, partly due to the high degree of uncertainty in the construction industry Although many factors may lead to this failure, financial and budgetary factors are the most common cause Financial issues not only affect cash-flow, but also affect interaction between participants in construction project Therefore, identification and reduction of risks affecting the project cash-flow are vital to the successful management of main contractor in the construction project

Data research is collected from construction engineers and project managers working on construction projects in Ho Chi Minh City to find out factors affecting main contractors’s cash-flow The statistic result includes 26 main influencing factors from 40 reviewed factors The author builds an overall BBNS model through

the survey of engineers and experts on management position within construction projects The result includes 61 causal relationships from the above influencing factors

The author has applied the BBNs model to an actual construction project to check the validity of the model The model will help the main contractor manage the project cash-flow better First, the author adjusts the BBNs Network Model by interviewing the experts in construction project to eliminat variables and cause-effect relationships which does not exist in the actual construction project The result includes 20 factors and 47 cause-effect relationships The author then interviews the managers in main contractor and imports the probability data into each factor nodes in BBNS model The author uses MSBNX software to calculate the probabilities of each state of each parent nodes Finally, the author compares the probabilities of the Over Cost Node and the Overall Schedule Delay Node of BBNS model with the actual project data

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan các số liệu thu thập và kết quả nghiên cứu được trình bày trong Luận văn này là hoàn toàn trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào khác Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về kết quả nghiên cứu của bản thân

Tp HCM, ngày 10 tháng 12 năm 2019

Huỳnh Hữu Minh Đăng

MỤC LỤC

DANH MỤC BẢNG 4

DANH MỤC HÌNH ẢNH 7

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT 8

CHƯƠNG 1 ĐẶT VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 9

1.1 Gi i thi u chung: 9

1.2 Xác định vấn đề nghiên cứu: 11

1.3 Mục tiêu nghiên cứu: 11

1.4 Ph m vi nghiên cứu 12

1.5 Đóng góp dự kiến của nghiên cứu: 12

1.5.1 Về mặt h c thuật: 12

1.5.2 Về mặt thực ti n: 12

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN 13

2.1 Các định nghĩa và khái ni m: 13

2.1.1 Dòng tiền dự án xây dựng: 13

2.1.2 Chi phí trực tiếp (Direct Cost) 13

2.1.3 Chi phí gián tiếp (Indirect Cost): 13

2.1.4 Dự án xây dựng 14

2.1.5 Chủ đầu tư: 14

2.1.6 Nhà thầu chính: 15

2.1.7 Thầu phụ: 15

2.2 Dự báo dòng tiền và quản lý rủi ro liên quan : 15

2.3 Mục đích của Dự báo dòng tiền dự án: 16

2.4 Theo dõi tiến độ của Nhà thầu: 16

2.5 Tỷ l giữ l i và thời gian hoàn trả: 17

2.6 Bảo hành công trình : 17

2.7 Thời h n thanh toán (chậm tr từ xác nhận đến thanh toán) : 17

2.8 Dự án có nhiều h ng mục v i thời gian hoàn thành khác nhau: 18

2.9 Ảnh hưởng của sự chậm tr tiến độ : 18

2.10 Các nghiên cứu trong nư c về Dòng tiền dự án: 19

2.11 Các nghiên cứu quốc tế về Dòng tiền dự án v i các yếu tố rủi ro: 20

2.12 Các nghiên cứu ứng dụng BBNS của h c viên cao h c QLXD: 22

2.13 Tổng quan về mô hình Bayesian Belief Network: 23

2.13.1 Định nghĩa: 23

2.13.2 Cơ sở lý thuyết của mô hình Bayesian Belief Networks: 25

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 26

3.1 Quy trình nghiên cứu: 26

3.2 Phân tích thống kê các nhân tố ảnh hưởng đến Dòng tiền dự án: 27

3.2.1 Phương pháp thu thập dữ li u 27

3.2.2 Xác định kích thư c mẫu 27

3.2.3 Kỹ thuật lấy mẫu: 28

3.2.4 Phương pháp phân tích dữ li u: 29

3.3 Xây dựng Mô hình BBNs phân tích định lượng: 32

3.3.1 Dòng Chi : 33

3.3.2 Dòng thu 34

3.4 Áp dụng Mô hình BBNs vào một dự án cụ thể 35

3.5 Công cụ sử dụng trong nghiên cứu: 35

CHƯƠNG 4 THU THẬP VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 36

4.1 Tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng đến Dòng tiền dự án của Nhà thầu chính: 36 4.2 Mô tả chi tiết các nhân tố: 39

4.3 Xây dựng bảng câu hỏi thu thập dữ li u 48

4.3.1 Thang đo cho bảng câu hỏi khảo sát: 48

4.3.2 Bố cục bảng câu hỏi khảo sát: 48

4.4 Kết quả thống kê mô tả các đối tượng được khảo sát: 49

4.4.1 Vị trí công tác 49

4.4.2 Kinh nghi m làm vi c trong ngành xây dựng 50

4.4.3 Quy mô dự án các đối tượng tham gia: 51

4.5 Kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng Dòng tiền dự án: 52

4.5.1 Giá trị trung bình mức ảnh hưởng của các nhân tố: 52

4.5.2 Kiểm định thang đo (Cronbach’s Alpha): 55

4.5.3 Phân tích nhân tố EFA ( Exploratory Factor Analysic): 65

4.5.4 Các nhân tố ảnh hưởng đến Dòng tiền dự án của NTC sau khi lo i bỏ các biến không hợp l : 77

4.5.5 Xếp thứ tự nhân tố theo Giá trị trung bình (mean) mức ảnh hưởng đến Dòng tiền dự án: 80

4.6 Xây dựng mô hình BBNs tổng quát: 82

4.6.1 Phân l p Mô hình: 82

4.6.2 Xác định các mối quan h Nhân – quả của các nhân tố rủi ro: 82

4.6.3 Gán Xác suất cho các Biến trong M ng BBNS: 86

CHƯƠNG 5 NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP ỨNG DỤNG MÔ HÌNH BBNS VÀO DỰ ÁN 89

5.1 Thông tin Dự án ứng dụng Mô hình m ng BBNs: 89

5.2 Danh mục Hồ sơ liên quan H ng mục dự án: 90

5.3 Xác lập Dòng tiền của H ng mục của dự án: 90

5.4 Hi u chỉnh Mô hình BBNs của Dự án: 91

5.4.1 L c các nhân tố rủi ro của riêng H ng mục KTX 1: 91

5.4.2 Xác định các mối quan h nhân quả : 93

5.4.3 Gán Xác suất cho các Biến trong M ng BBNS: 95

5.5 Kết quả Mô hình BBNs của Dự án: 105

5.6 Xác định khoảng Gia tăng chi phí ∆C và Chậm tiến độ ∆T: 106

5.7 Đánh giá kết quả mô hình : 107

CHƯƠNG 6 ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP 108

6.1 Các giải pháp quản lý và giảm thiểu rủi ro ảnh hưởng đến Dòng tiền dự án theo kế ho ch của Nhà thầu chính: 108

CHƯƠNG 7 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 115

7.1 Kết luận : 115

7.2 Kiến nghị : 116

PHỤ LỤC 1 BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT 117

TÀI LIỆU THAM KHẢO 122

LÝ LỊCH TRÍCH NGANG 126

DANH MỤC BẢNG

Bảng 3.1 Giá trị tiêu chuẩn h số Factor loading 32

Bảng 3 2 Các phần mềm sử dụng trong nghiên cứu 35

Bảng 4.1 Các nhân tố ảnh hưởng Dòng tiền dự án sau khi tổng hợp 37

Bảng 4.2 Vị trí công tác của các đối tượng được khảo sát 49

Bảng 4 3 Kinh nghi m của các đối tượng khảo sát 50

Bảng 4.4 Quy mô dự án l n nhất các đối tượng từng tham gia 51

Bảng 4 5 Giá trị trung bình mức ảnh hưởng của các nhân tố 53

Bảng 4 6 Tổng hợp Kết quả Cronbach’s Alpha của các nhóm nhân tố 55

Bảng 4 7 H số Cronbach’s alpha tổng của nhóm B1 Các nhân tố liên quan Nhà thầu chính trong giai đo n trư c khi thi công 56

Bảng 4 8 H số tương quan biến tổng của các nhân tố trong nhóm B1 56

Bảng 4 9 H số Cronbach’s alpha tổng của nhóm B2 Các nhân tố về Năng lực tài chính của Nhà thầu chính 57

Bảng 4 10 H số tương quan biến tổng của mỗi nhân tố trong nhóm B2 57

Bảng 4 11 H số Cronbach’s alpha tổng của nhóm B3 Các nhân tố về Kiểm soát chi phí và tổ chức thi công của Nhà thầu chính 58

Bảng 4 12 H số tương quan biến tổng của từng nhân tố trong nhóm B3 58

Bảng 4 13 H số Cronbach’s alpha của nhóm B4 - Các nhân tố về Thầu phụ và nhà cung cấp 59

Bảng 4.14 H số tương quan biến tổng của mỗi nhân tố trong nhóm B4 59

Bảng 4 15 H số Cronbach’s alpha tổng của nhóm các nhân tố về Tài chính và năng lực quản lý dự án của Chủ đầu tư, ch y SPSS lần 1 60

Bảng 4 16 H số tương quan biến tổng của từng nhân tố trong nhóm B6, ch y SPSS lần 1 60

Bảng 4 17 H số Cronbach’s alpha tổng của nhóm các nhân tố về Tài chính và năng lực quản lý dự án của Chủ đầu tư, ch y SPSS lần 2 61

Bảng 4 18 H số tương quan biến tổng của từng nhân tố trong nhóm B6, ch y SPSS lần 2 61

Bảng 4 19 H số Cronbach’s alpha tổng của nhóm các nhân tố về Kiểm soát giữa

các Bên trong giai đo n thi công 62

Bảng 4 20 H số tương quan biến tổng của từng nhân tố trong nhóm B6 62

Bảng 4 21 H số Cronbach’s alpha tổng của nhóm các nhân tố ngoài khả năng kiểm soát của các Bên, ch y SPSS lần 1 63

Bảng 4 22 H số tương quan biến tổng của từng nhân tố trong nhóm B7, ch y SPSS lần 2 63

Bảng 4 23 H số Cronbach’s alpha tổng của nhóm các nhân tố ngoài khả năng kiểm soát của các Bên 64

Bảng 4.24 H số tương quan biến tổng của từng nhân tố trong nhóm B7 64

Bảng 4 25 Chỉ số KMO và Barlett’s (ch y SPSS lần 1) 65

Bảng 4 26 Bảng phương sai trích (ch y SPSS lần 1) 66

Bảng 4 27 Bảng ma trận xoay kết quả EFA cuả các nhân tố (ch y SPSS lần 1) 67

Bảng 4 28 Bảng chỉ số KMO và Barlett’s (ch y SPSS lần 2) 68

Bảng 4 29 Bảng phương sai trích (ch y SPSS lần 2) 69

Bảng 4 30 Bảng ma trận xoay (ch y SPSS lần 2) 70

Bảng 4 31 Bảng chỉ số KMO và Barlett’s test (ch y SPSS lần 3) 71

Bảng 4 32 Bảng phương sai trích 71

Bảng 4 33 Bảng ma trận xoay kết quả EFA các nhân tố (ch y SPSS lần 3) 73

Bảng 4 34 Chỉ số KMO và Barlett’s (ch y SPSS lần 4) 74

Bảng 4 35 Bảng phương sai trích (ch y SPSS lần 4) 74

Bảng 4 36 Bảng ma trận xoay các nhân tố (ch y SPSS lần 4) 76

Bảng 4 37 Các nhân tố ảnh hưởng đến Dòng tiền dự án (sau khi phân tích) 78

Bảng 4 38 Xếp thứ tự các nhân tố theo Giá trị trung bình 80

Bảng 4 39 Ma trận mối quan h giữa các nhân tố rủi ro trong Mô hình m ng BBNs tổng quát 84

Bảng 4 40 Tr ng thái các nhân tố trong trong mô hình BBNs tổng thể 86

Bảng 4 41 Bảng tr ng thái khoảng vượt của nút Gia tăng chi phía và nút Chậm tiến độ 88

Bảng 5 1 Thông tin Dự án A để ứng dụng mô hình BBNS 89

Bảng 5.2 Xác lập Dòng tiền h ng mục KTX 1 90Bảng 5 3 Các nhân tố rủi ro ảnh hưởng Dòng tiền H ng mục KTX 1 92Bảng 5 4 Bảng ma trận mối quan h của các nhân tố rủi ro ảnh hưởng Dòng tiền

H ng mục KTX 1 93Bảng 5.5 Kết quả đánh giá rủi ro ảnh hưởng đến Dòng tiền Dự án của Nhà thầu chính t i H ng mục KTX 1 106Bảng 5 6 Tổng hợp kết quả giữa ngân sách và tiến độ dự kiến so v i thực tế 107Bảng 5 7 So sánh kết quả ch y Mô hình m ng BBNs và Dữ li u thực tế Dự án 107

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Biểu đồ tăng trưởng thực ngành xây dựng nư c ta từ 1990 – T9/2018

(Nguồn GSO) 9

Hình 1 2 Dự án Chung cư Thương m i Sunshine Avenue Quận 8 10

Hình 2 1 (a) Đường cong S-cureve Dòng tiền dự án; (b) Dòng tiền ròng 13

Hình 2.2 Hình minh h a sơ đồ BBNs đơn giản 24

Hình 2.3 Mô hình BBN tổng quát dự đoán xác suất Chậm tr Tiến độ thi công [24]. 24

Hình 2.4 Ví dụ ứng dụng mô hình BBNs đánh giá rủi ro ảnh hưởng đến dòng tiền dự án của Nhà thầu chính 25

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu Luận văn 26

Hình 3.2 Quy trình xây dựng mô hình BBNS đánh giá rủi ro 33

Hình 4 1 Mức lương tối thiểu theo vùng (VNĐ) 47

Hình 4.2 Biểu đồ Biến động giá thép xây dựng và xi măng từ cuối năm 2017 (Nguồn cục Quản lý giá, Hi p hội thép Vi t Nam) 48

Hình 4 3 Biểu đồ thể hi n vị trí công tác của các đối tượng được khảo sát 50

Hình 4.4 Biểu đồ thể hi n kinh nghi m của các đối tượng khảo sát 51

Hình 4.5 Biểu đồ Quy mô dự án l n nhất mà các đối tượng được khảo sát đã từng tham gia 52

Hình 4 6 Sơ đồ mối quan h giữa các biến nghiên cứu 78

Hình 4 7 Mô hình m ng BBNS tổng quát của các nhân tố ảnh hưởng Dòng tiền dự án 85

Hình 5.1 Hình ảnh thực tế h ng mục KTX 1 trong dự án A 90

Hình 5.2 Biểu đồ dòng tiền ròng h ng mục KTX 1 91

Hình 5.3 Mô hình m ng BBNs các nhân tố rủi ro ảnh hưởng Dòng tiền H ng mục KTX 1 94

Hình 5.4 Kết quả tính xác suất của m ng BBNs bằng phần mềm MSBNx 105

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

CĐT: Chủ đầu tƣ

BBNS: Bayesian Belief Networks

BQLDA: Ban quản lý dự án

DSM (dependency matrix structure): ma trận cấu trúc phụ thuộc

NCC: Nhà cung cấp

NTC: Nhà thầu chính

TP: Thầu phụ

CHƯƠNG 1 ĐẶT VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 G t ệu c un :

Trong 9 tháng đầu năm 2019, số lượng dự án triển khai và hoàn thành thấp nhất trong 3 năm trở l i đây theo Hi p hội Bất động sản Thành phố Hồ Chí Minh - HoREA Nhiều dự án nhà ở đã ngưng l i, vì không thực hi n được thủ tục đầu tư xây dựng hoặc bị dừng bởi các cơ quan quản lý Nhà nư c Các doanh nghi p xây dựng cũng bị giảm khoảng 30 - 50% số lượng hợp đồng nhận thầu xây lắp

Hai doanh nghi p đầu ngành Coteccons và Hòa Bình đồng thời công bố lợi nhuận sau thuế giảm 65% và 74% so v i cùng kỳ năm trư c Các doanh nghi p này vừa có một quý kinh doanh thấp nhất trong 4 quý cùng kỳ liên tiếp, do một số công trình có thời gian thi công dài hơn dự kiến làm tăng chi phí cố định, áp lực giảm giá trong công tác đấu thầu v i chủ đầu tư cũng làm ảnh hưởng đến chỉ tiêu lợi nhuận gộp Thị trường bất động sản khó khăn cũng làm các nhà thầu chính bị chậm tr trong vi c thu hồi dòng tiền và phải dùng tiền tiết ki m sẵn có để thanh toán cho các nhà thầu phụ, nhà cung cấp, đội thi công theo điều khoản trong hợp đồng đã ký Các nhà thầu đầu ngành đã phải cắt giảm các lo i chi phí quản lý và chi phí tài chính để làm gia tăng lợi nhuận

Hình 1.1 Biểu đồ tăng trưởng thực ngành xây dựng nư c ta từ 1990 – T9/2018 (Nguồn GSO)

Một trong các dự án minh h a nhà thầu chính gặp khó khăn về dòng tiền, đó là

dự án chung cư thương m i Sunshine Avenue có quy mô 2 block, mỗi block có quy

mô 1 tầng hầm, 25 tầng nổi, tổng mức đầu tư 536.709.606.000 VNĐ Dự án bắt đầu triển khai từ đầu năm 2018 và bị dừng thi công từ giữa năm vì chủ đầu tư gặp khó khăn về tài chính và chưa hoàn thành các thủ tục pháp lý theo quy định pháp luật

hi n hành Nhà thầu chính (tác giả xin phép không nêu tên) đã thực hi n các công tác phần c c công trình và chưa nhận thanh toán đầy đủ từ chủ đầu tư vì chưa đến điểm dừng khối lượng hoàn thành để thanh toán (khoảng 10 tỷ đồng)

Hình 1 2 Dự án Chung cư Thương m i Sunshine Avenue Quận 8

Mặc dù nhiều yếu tố có thể là nguyên nhân làm nhiều nhà thầu xây dựng thất

b i trong triển khai dự án hoặc phá sản, các yếu tố về tài chính và ngân sách là

nguyên nhân phổ biến nhất [1] Vi c không có mối liên kết chặt chẽ giữa tài chính

và lập kế ho ch dự án ảnh hưởng đến dòng tiền và t o ra các tiến độ không thể thực

hi n được dẫn đến các nhà thầu chính có tỷ l thất b i cao Các vấn đề tài chính không chỉ ảnh hưởng đến dòng tiền, mà còn có thể ảnh hưởng đến sự tương tác giữa

các bên tham gia dự án Xung đột giữa các bên có thể gia tăng [2], nhiều khiếu n i

có thể được đ trình [3], và các thất b i trong thực hi n hợp đồng có thể gia tăng [4]

Dòng tiền thu và dòng tiền chi của nhà thầu chính không được cân đối trong

m i thời đo n trong dự án, chủ yếu là do tiền giữ l i bởi chủ đầu tư để đảm bảo rằng nhà thầu chính thi công đúng như thỏa thuận theo hợp đồng Do đó, nhà thầu chính

sẽ gặp phải thâm hụt tiền mặt, và có thể phải đối mặt v i các vấn đề tài chính Nếu

nhà thầu chính chỉ sử dụng số tiền nhận được từ chủ đầu tư, tình hình tài chính sẽ xấu đi theo thời gian và cuối cùng buộc nhà thầu chính phải hoàn toàn dừng công

vi c Vì vậy, nhà thầu chính cần sử dụng thêm vốn tự có hoặc vay tiền để tài trợ cho

dự án Vi c sử dụng vốn tự có hoặc vốn vay từ bên thứ ba phải trả lãi vay, vì vậy cần tính toán và xem xét chi phí tài chính có thể xảy ra trong dự phòng của giá thầu hoặc khi ư c tính lợi nhuận

Vì các lý do nêu trên, Nhà thầu chính cần phải dự báo dòng tiền phù hợp, đồng thời nhận di n đầy đủ các rủi ro ảnh hưởng đến dòng tiền khi tham gia một dự án cụ thể Ưu điểm của dự báo dòng tiền bao gồm giúp các nhà thầu chính lựa ch n các hợp đồng có thể được hỗ trợ tài chính bằng cách sử dụng các nguồn lực sẵn có và cung cấp các khoản dự phòng trong thời điểm khó khăn để tránh khủng hoảng thanh

ro và tương tác giữa các nhân tố này, từ đó có các giải pháp nhằm giảm thiểu nguy

cơ và quản lý tốt hơn các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến dòng tiền dự án

1.3 Mục t êu n ên cứu:

Nhiều yếu tố không lường trư c ảnh hưởng đến dòng tiền của một dự án xây dựng Nghiên cứu này hư ng đến mục tiêu sau:

- Xác định mức độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến dòng tiền thực

hi n dự án của nhà thầu trong giai đo n thi công xây dựng

- Phân tích thống kê để tìm ra các nhân tố quan tr ng

- Xây dựng mô hình BBNs đánh giá rủi ro về dòng tiền của nhà thầu trong quá trình thi công dựa trên tất cả các nhân tố ảnh hưởng

- Áp dụng mô hình vào 1 công trình thực tế t i TP.Hồ Chí Minh để kiểm nghi m hi u quả và độ tin cậy của phương pháp đề xuất

Phương pháp BBNs được sử dụng để t o lập dòng tiền bằng bằng cách xem xét các nhân tố rủi ro trong quá trình xây dựng ảnh hưởng đến dòng tiền Do đó,

vi c áp dụng mô hình có thể giúp các nhà thầu thực hi n các công tác chuẩn bị phù

hợp vào những thời điểm quan tr ng

Ngoài ra, vi c xây dựng từng bư c của quy trình mô hình hóa thông qua nghiên cứu một dự án cụ thể có thể giúp các nhà quản lý xây dựng hiểu được mối quan h phức t p giữa các yếu tố rủi ro và cách thức mà chúng ảnh hưởng đến công tác quản lý dòng tiền

và chịu ảnh hưởng từ các bên (chủ đầu tư, ban quản lý dự án, tư vấn giám sát, nhà thầu phụ)

Hình 2 1 (a) Đường cong S-cureve Dòng tiền dự án; (b) Dòng tiền ròng Dòng tiền có thể đi theo các hư ng khác nhau đến các bên, nhưng trong ph m

vi của nghiên cứu này, các khái ni m liên quan dòng tiền có nghĩa là dòng tiền thu

từ chủ đầu tư đến nhà thầu chính và dòng tiền chi từ nhà thầu chính đến thầu phụ, nhà cung cấp và các bên liên quan

2.1.2 C p í trực t ếp (D rect Cost)

Chi phí trực tiếp (Direct Cost): bao gồm chi phí thuê và khấu hao máy móc thiết bị, lương công nhân, chi phí tồn kho và bảo quản vật tư trên công trường, chi phí vật tư trượt giá theo thời gian, chi phí duy trì các lo i bảo lãnh, … trong thời gian kéo dài dự án do lỗi chủ đầu tư

2.1.3 C p í án t ếp (Ind rect Cost):

Chi phí gián tiếp (Indirect Cost) bao gồm: chi phí quản lý, gồm chi phí quản lý công trường, quản lý công ty, chi phí huy động và chi phí liên kết

Dòng thu Dòng chi

2.1.4 D án xây d ng

Dự án đầu tư là tập hợp các đề xuất có liên quan t i vi c bỏ vốn để t o vốn,

mở rộng hoặc cải t o những cơ sở vật chất nhất định nhằm đ t được sự tăng trưởng

về số lượng hoặc duy trì, cải tiến, nâng cao chất lượng của sản phẩm hoặc dịch vụ trong khoảng thời gian nhất định

Một dự án nói chung hay một dự án xây dựng nói riêng gồm có 3 thành tố: quy mô, ngân sách và thời gian Quy mô thể hi n khối lượng và chất lượng của công vi c được thực hi n Ngân sách là chi phí thực hi n công vi c bằng tiền Thời gian thể hi n trình tự trư c sau thực hi n các công tác và thời gian hoàn thành dự

án Chất lượng của dự án phải đáp ứng được các yêu cầu của chủ đầu tư và quản lý chất lượng là một bộ phận không thể tách rời của công tác quản lý dự án

2.1.5 C ủ đầu tư:

Theo Điều 3, Luật Xây dựng 2014: Chủ đầu tư xây dựng (sau đây g i là chủ đầu tư) là cơ quan, tổ chức, cá nhân sở hữu vốn, vay vốn hoặc được giao trực tiếp quản lý, sử dụng vốn để thực hi n ho t động đầu tư xây dựng

Chủ đầu tư do người quyết định đầu tư quyết định trư c khi lập dự án hoặc khi phê duy t dự án Tuỳ thuộc nguồn vốn sử dụng cho dự án, chủ đầu tư được xác định

cụ thể như sau:

a) Đối v i dự án sử dụng vốn ngân sách nhà nư c và vốn nhà nư c ngoài ngân sách, chủ đầu tư là cơ quan, tổ chức được người quyết định đầu tư giao quản lý, sử dụng vốn để đầu tư xây dựng;

b) Đối v i dự án sử dụng vốn vay, chủ đầu tư là cơ quan, tổ chức, cá nhân vay vốn để đầu tư xây dựng;

c) Đối v i dự án thực hi n theo hình thức hợp đồng dự án, hợp đồng đối tác công tư, chủ đầu tư là doanh nghi p dự án do nhà đầu tư thỏa thuận thành lập theo quy định của pháp luật;

d) Dự án không thuộc đối tượng quy định t i các điểm a, b và c khoản này do

tổ chức, cá nhân sở hữu vốn làm chủ đầu tư

Chủ đầu tư chịu trách nhi m trư c pháp luật và người quyết định đầu tư trong

ph m vi các quyền và nghĩa vụ của mình theo quy định của Luật này và quy định khác của pháp luật có liên quan

2.1.6 N à t ầu c ính:

Khoản 35 Điều 3 - Luật Xây dựng 2014: Tổng thầu xây dựng là nhà thầu ký kết hợp đồng trực tiếp v i chủ đầu tư để nhận thầu một, một số lo i công vi c hoặc toàn bộ công vi c của dự án đầu tư xây dựng

Theo Khoản 35 Điều 4 - Luật Đấu thầu 2013: Nhà thầu chính là nhà thầu chịu trách nhi m tham dự thầu, đứng tên dự thầu và trực tiếp ký, thực hi n hợp đồng nếu được lựa ch n Nhà thầu chính có thể là nhà thầu độc lập hoặc thành viên của nhà thầu liên danh

Theo Khoản 11 và khoản 12 Điều 2 - Nghị định số 37/2015/NĐ-CP: Nhà thầu chính là nhà thầu trực tiếp ký kết hợp đồng xây dựng v i chủ đầu tư xây dựng

2.1.7 T ầu p ụ:

Theo quy định t i khoản 17 Điều 4 của Luật Đấu thầu: “Nhà thầu phụ là nhà thầu thực hi n một phần công vi c của gói thầu trên cơ sở thỏa thuận hoặc hợp đồng được ký v i nhà thầu chính Nhà thầu phụ không phải là nhà thầu chịu trách nhi m

về vi c tham gia đấu thầu”

2.2 Dự báo dòn t ền và quản lý rủ ro l ên quan :

Dự báo dòng tiền rất quan tr ng vì nếu một doanh nghi p hết tiền và không thể bổ sung nguồn tài chính m i, nhà thầu sẽ mất khả năng thanh toán cho các bên

liên quan Dòng tiền là nguồn sống của tất cả các nhà thầu [6], do đó, điều cần thiết

là quản lý dự báo (dự đoán) những gì sẽ xảy ra v i dòng tiền để đảm bảo doanh nghi p có đủ tiền để tồn t i Mức độ thường xuyên quản lý nên dự báo dòng tiền phụ thuộc vào tình hình tài chính của doanh nghi p

Vì vậy điều quan tr ng là các nhà thầu và chuyên gia tư vấn phải hiểu các khoản nợ của h là gì và khi nào h có khả năng được thanh toán Khoản vay v i ngân hàng thường được sử dụng để quản lý bất kỳ sự thiếu hụt nào nhưng sự chậm

tr trong thanh toán, tranh chấp v i các bên tham gia dự án hoặc đàm phán l i các điều khoản vay có thể gây ra hậu quả tai h i cho tương lai của các doanh nghi p Quản lý rủi ro là ngh thuật và khoa h c dự đoán và lập kế ho ch cho các sự

ki n không chắc chắn trong tương lai [7] Ngành công nghi p xây dựng có khả năng

bị rủi ro cao nhất [8] Ngoài ra, quản lý rủi ro là một khái ni m quan tr ng đối v i

m i nhà thầu xây dựng và các mục tiêu dự án không thể được giao đúng thời h n,

ngân sách hoặc có kết quả chất lượng phù hợp nếu quản lý rủi ro không được xem xét trong quá trình xây dựng Một dự báo dòng tiền đáng tin cậy nên xem xét ảnh hưởng của các yếu tố rủi ro, nhưng nghiên cứu trư c đây hiếm khi tiến hành phân

tích rủi ro của dòng tiền dự án [9]

2.3 Mục đíc của Dự báo dòn t ền dự án:

Có hai lo i hình dự báo dòng tiền chính:

- Dự báo dòng tiền của một công ty, tổ chức

- Dự báo dòng tiền của dự án xây dựng cụ thể theo Hợp đồng xây dựng

Dự báo dòng tiền của một công ty: sẽ xem xét và phân tích dự đoán tiền thu vào và chi ra trong một khoảng thời gian xác định (hàng quý hoặc hàng năm) và thường được sử dụng để lập kế ho ch kinh doanh, chuẩn bị các nguồn lực và để phân tích tình tr ng tài chính của công ty

Dự báo dòng tiền của Dự án xây dựng: đề cập cụ thể đến các khoản thanh toán theo Hợp đồng xây dựng cụ thể

Các bên khác nhau trong dự án xây dựng sử dụng dự báo dòng tiền vì những mục đích khác nhau và do đó h trình bày dự báo dòng tiền theo những cách khác nhau để phù hợp v i yêu cầu

2.4 T eo dõ t ến độ của N à t ầu:

Vi c sử dụng phổ biến nhất của dự báo dòng tiền cho kỹ sư dự toán là để theo dõi tiến độ của các công tác trên công trường so v i tiến độ đã thỏa thuận T i thời điểm ký kết hợp đồng v i Nhà thầu chính, Chủ đầu tư thường sẽ yêu cầu Nhà thầu chính Lập dự toán Hợp đồng dựa trên tiến độ

Hơn nữa, vi c dự báo Dòng tiền được thực hi n giữa Nhà thầu chính và các Nhà thầu phụ Điều này trở nên chính xác hơn so v i sử dụng đường cong S-cuve vì

nó dựa trên chuỗi các công tác đã được chấp thuận thay vì công thức tính toán Do

đó, vi c dự báo cũng rất hữu ích trong vi c đánh giá li u một nhà thầu hoàn thành đúng tiến độ hay không Nếu giá trị AC đi trư c PV thì điều này có thể biểu thị rằng các công tác đi trư c tiến độ Nếu giá trị AC đứng sau PV thì điều này có thể biểu thị rằng các công tác đang tr tiến độ Cần lưu ý rằng giám sát tiến độ theo dự báo dòng tiền chỉ có thể được coi là một dấu hi u chỉ báo Hình thức đo lường chính xác

nhất là đánh giá khối lượng thực tế của các công tác được thực hi n trên công trường so v i tiến độ theo kế ho ch

Dự báo dòng tiền cũng có thể được sử dụng trong nội bộ bởi các nhà thầu để theo dõi tiến độ của chính h Càng gần giai đo n thi công, dự báo dòng tiền sẽ càng chi tiết và chính xác so v i trong giai đo n thiết kế và đấu thầu

2.6 Bảo àn côn trìn :

Đôi khi được g i là thời h n trách nhi m pháp lý, hầu hết các hợp đồng bao gồm một cơ chế giữ l i một phần giữ l i sau khi hoàn thành thực tế của dự án (thông thường là trong 12 tháng) Kết quả của cơ chế này ảnh hưởng m nh đến dự báo dòng tiền, vì một tỷ l l n của tiền giữ l i được giữ bởi chủ đầu tư trong một thời gian dài sau khi hoàn thành thực tế

Điền khoản này là quan tr ng đối v i nhà thầu chính, quản lý dòng tiền công

ty của h để đảm bảo h đã tính đúng đến tiền giữ l i Hầu hết các nhà thầu chính chỉ đơn giản chuyển cơ chế này sang các nhà thầu phụ và nhà cung cấp của h , nhưng điều này vẫn có nghĩa là một nơi nào đó d c theo chuỗi này sẽ xuất hi n độ

tr đáng kể trư c khi thanh toán được thực hi n

2.7 T ờ n t an toán (c ậm trễ từ xác n ận đến t an toán) :

Thời h n thanh toán là độ tr thời gian giữa báo cáo xác nhận khối lượng thanh toán được phát hành và thanh toán được thực hi n Thời gian tr tiêu chuẩn thường là 14 ngày trong một hình thức hợp đồng tiêu chuẩn nhưng về cơ bản có thể

khác nhau nếu các sửa đổi của chủ đầu tư đã được thực hi n đối v i hợp đồng Thời

h n thanh toán được sử dụng cho dự báo dòng tiền sẽ có tác động đáng kể đến kết quả, do đó, cần phải thận tr ng khi đưa khoảng thời gian này vào dự báo dòng tiền

2.8 Dự án có n ều n mục v t ờ an oàn t àn khác nhau:

Hầu hết các hợp đồng bao gồm một cơ chế cho các h ng mục được xác định trư c của Dự án sẽ được bàn giao s m (hoàn thành từng phần) hoặc cho các khu vực chưa được xác định trư c đó sẽ được bàn giao v i sự đồng ý của nhà thầu nếu chúng được hoàn thành s m hơn dự định (sở hữu một phần) Nếu hoàn thành từng phần được sử dụng thì sẽ tương đối đơn giản để đưa thông tin này vào dự báo dòng tiền, vì ngày sẽ được bao gồm đối v i từng phần trong hợp đồng Mỗi phần này sẽ

có ngày hoàn thành riêng và số lượng và thời gian lưu giữ riêng Điều này có nghĩa

là mỗi phần sẽ có đường cong S-curve riêng Cách d nhất để giải quyết vấn đề này

là t o ra một dòng tiền riêng cho từng h ng mục, dựa trên thông tin duy nhất của nó

có thể thay đổi toàn bộ trình tự và tính hợp lý của dự án, trong trường hợp đó có thể hợp lý hơn để xem xét l i toàn bộ dòng tiền trong giai đo n còn l i

2.10 Các n ên cứu tron nư c về Dòn t ền dự án:

Trần Khoa – 2009:

Xây dựng Mô hình phân tích biến động thời gian và chi phí xây dựng dân

dụng và công nghi p bằng phương pháp Bayes Belief Networks (BBNs) [10]

Mục tiêu của luận văn nghiên cứu này là thiết lập mô hình phân tích biến động thời gian và chi phí của các dự án xây dựng dân dụng và công nghi p trong giai

đo n thi công t i TP.HCM và các tỉnh lân cận Các nội dung nghiên cứu chính của luận văn được tóm tắt như sau:

- Xác định các yếu tố rủi ro tác động đến thời gian và chi phí của dự án xây dựng dân dụng và công nghi p thông qua các nghiên cứu có trư c, các bài báo khoa

h c được thống kê và sang l c qua bảng câu hỏi khảo sát v i các chuyên gia, kỹ sư xây dựng nhiều kinh nghi m

- Xây dựng các mối quan h nguyên nhân – kết quả giữa các biến rủi ro chính tác động đến thời gian và chi phí của dự án Từ đó, thiết lập mô hình tổng quát rủi

ro thời gian và chi phí của dự án bằng công cụ Bayes Belief Networks (BBNs)

- Ư c lượng xác suất và xác định rõ khoảng xảy ra biến động về thời gian và chí phí vào hai dự án xây dựng dân dụng t i TP Hồ Chí Minh bằng phần mềm ứng dụng MSBNX và công thức tính kỳ vòng của biến ngẫu nhiên rời r c Kết quả đánh giá mức độ biến động thời gian và chi phí của hai công trình từ mô hình so v i thực

tế để kiểm chứng tính hợp lý cũng như mức độ tin cậy cho vi c ứng dụng phương pháp BBNs trong quản lý dự án xây dựng

Nghiên cứu mối quan h dòng thông tin giữa các công tác để rút ngắn tối đa tiến độ

Nghiên cứu xây dựng và tích hợp dòng tiền vào tiến độ DSM trong điều ki n

Vi t Nam

Ứng dụng các nghiên cứu trên vào một trường hợp nghiên cứu cụ thể để xác định tiến độ và dòng tiền của một dự án xây dựng

Nguyễn Hữu Thừa - 2015:

Phân tích dòng tiền dự án xây dựng bằng phương pháp System Dynamic [12]

Mục tiêu của nghiên này bao gồm:

Xác định các yếu tố tác động đến dòng tiền dự án xây dựng giai đo n thi công Xây dựng mô hình mô phỏng dòng tiền dự án xây dựng bằng phương pháp System Dynamics

2.11 Các n ên cứu quốc tế về Dòn t ền dự án v các yếu tố rủ ro:

Hwee N G.; Tiong R L 2002 Model on cash flow forecasting and risk

analysis for contracting firms [13]

Nghiên cứu này đã trình bày một mô hình tính toán bàng máy tính có khả năng

dự báo tiền mặt nhanh chóng và kiểm tra tác động của các 5 yếu tố rủi ro đối v i Dòng tiền dự án:

- Thời gian

- Rủi ro đo lường thiếu

- Rủi ro đo lường thừa (trong quá trình thi công),

- Rủi ro biến động

- Sự biến động giá vật tư

Tác giả đã sử dụng Tỷ l hoàn vốn nội bộ (IRR) và yêu cầu về vốn để đánh giá

hi u quả dòng tiền của các công ty, tuy nhiên không xem xét các yếu tố rủi ro toàn

di n

Poh Y P và Tah J H M 2006 Integrated duration–cost influence network

for modelling risk impacts on construction tasks [14]

Tác giả đã mô hình hóa các tác động của rủi ro đối v i các công tác xây dựng bằng cách phát triển m ng lư i ảnh hưởng tích hợp giữa chi phí và thời gian M ng này cho phép dự báo tiền mặt bằng cách tăng thời gian và chi phí của một công tác Tuy nhiên, tác giả chỉ nghiên cứu các nguồn rủi ro chính, và không xem xét danh sách đầy đủ các ho t động rủi ro tiềm ẩn và không giải thích đầy đủ các mối quan

h giữa các rủi ro

Cui Q.; Hastak M.; Halpin D 2010 Systems analysis of project cash flow

nợ gốc, Tiền trả lãi vay, các vòng lặp Lãi suất

Mô hình System Dynamic bao gồm ba môđun chính là : Số dư tiền mặt, Giải ngân vật li u và Mô-đun vận hành dự án Tương tự, ba lo i chiến lược quản lý dòng tiền dự án đã được phân tích trong mô hình, đó là đầu vào, đầu ra và chiến lược cân bằng tiền mặt tối ưu Mô hình này được gi i thi u như một cách tiếp cận m i đối

v i dòng tiền dự án Tuy nhiên, mô hình của h tập trung chủ yếu vào các chiến lược quản lý dòng tiền thay vì dự báo và mô hình không thể xem xét một danh sách đầy đủ các sự ki n rủi ro tiềm ẩn Ngoài ra, mô hình yêu cầu tùy chỉnh các tham số

h thống cho một dự án cụ thể, sửa đổi phương trình mô hình

El razek M A.; Hosny H e D.; El Beheri A 2014 Risk factors in

construction projects cash-flow analysis [16]

Tác giả đã trình bày một phương pháp để dự đoán dòng tiền ròng mà không cần phải áp dụng các yếu tố rủi ro ảnh hưởng đến quá trình dòng tiền Mặc dù h đã

sử dụng phân tích rủi ro Primavera để mô phỏng dòng tiền có xác suất sau khi áp

dụng các khía c nh rủi ro cho đường cong S-curve dòng tiền, vi c sử dụng mô phỏng Monte Carlo không xem xét tương tác giữa các yếu tố rủi ro

Namazi, M.; Shokrolahi, A.; Maharluie, M S 2016 Detecting and ranking

cash flow risk factors via artificial neural networks technique [17]

Nghiên cứu xác định mức độ đáng tin cậy của các yếu tố gây ra rủi ro dòng tiền tự do (FCF) thông qua M ng Nơron nhân t o (ANN) Tác giả đã sử dụng 7 biến độc lập liên quan đến rủi ro ảnh hưởng FCF, bao gồm: Chính sách nợ, Tập trung sở hữu, Mức độ sở hữu, Quyền sở hữu của nhà quản lý, Quyền sở hữu Nhà nư c, Quy

mô doanh nghi p và Lợi nhuận Kết quả của h cho thấy các yếu tố quan tr ng nhất ảnh hưởng đến FCF theo thứ tự là khả năng sinh lợi, chính sách nợ và quy mô l n

H thừa nhận rằng mô hình có những h n chế phát sinh từ các kỹ thuật M ng Nơron nhân t o được sử dụng

2.12 Các n ên cứu ứn dụn BBNS của ọc v ên cao ọc QLXD:

Ngô Minh Tâm (2018) “Nghiên cứu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến rủi

ro an toàn lao động trong thi công công tác giàn giáo cho h ng mục phần thân của công trình nhà cao tầng t i TP.HCM và xây dựng mô hình BBNS đánh giá rủi ro”

[18]

Tác giả xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến rủi ro an toàn lao động trong thi công công tác giàn giáo cho h ng mục phần thân của công trình nhà cao tầng Xây dựng mô hình BBNs đánh giá rủi ro an toàn lao động trong thi công công tác giàn giáo cho h ng mục phần thân của công trình nhà cao tầng Áp dụng mô hình vào 1 dự án cao tầng thực tế đang triển khai t i TP.Hồ Chí Minh

Đoàn T ị N ọc Hân (2019) Xây dựng mô hình đánh giá ảnh hưởng của các

công tác ngoài kế ho ch Out of sequence đến kế ho ch thi công của dự án và kiểm

soát công vi c phát sinh của nhà thầu chính [19]

Nghiên cứu của tác giả nhằm xác định các yếu tố chính gây ra công tác OOS làm ảnh hưởng và mức độ ảnh Hưởng đến kế ho ch (về tiến độ và chi phí ban đầu

đề ra) thi công dự án trong quá trình thi công nhà cao tầng trên vai trò Nhà Thầu Chính đối v i gói thầu thi công Xây dựng mô hình BBNs đánh giá rủi ro về tiến độ

và chi phí của dự án dựa trên tất cả các nhân tố gây ra công tác OOS làm ảnh hưởng

đến kế ho ch thi công dự án, so v i tiến độ và chi phí ban đầu đề ra của Nhà Thầu Chính sau khi ký Hợp Đồng (mô hình 01) Xây dựng mô hình BBNs đánh giá rủi

ro về tiến độ và chi phí của dự án dựa trên các nhân tố (do Chủ Đầu Tư hoặc Tư Vấn) gây ra các công tác OOS làm ảnh hưởng đến kế ho ch thi công dự án (mô hình 02) Dựa vào mô hình 01 và 02, giúp Nhà Thầu Chính kiểm soát các công vi c phát sinh của Nhà Thầu Chính Áp dụng mô hình vào 01 dự án nhà cao tầng thực tế đang tham gia

2.13 Tổn quan về mô ìn Bayesian Belief Network:

Có nhiều phương pháp để phân tích rủi ro như m ng nơ ron nhân t o (ANN), System Dynamic và Fuzzy Logic Tuy nhiên, BBNS là một phương pháp ngày càng phổ biến để mô hình hóa các miền không chắc chắn và phức t p và được sử dụng trong phân tích dữ li u và kiến thức chuyên môn, đặc bi t là trong các sản phẩm có

nhiều yếu tố không chắc chắn [20] Phương pháp BBN bao gồm một số ưu điểm

giúp phân bi t v i các phương pháp khác Khi so sánh v i các phương thức ANN, Fuzzy logic (FL) và SD, phương thức BBN thuận ti n hơn cho mô hình phức t p vì

nó mô tả mối quan h nguyên nhân giữa các biến thông qua các mô hình đồ h a Nó đưa ra dự đoán khi dữ li u lịch sử không đủ bằng cách sử dụng các phán đoán của

chuyên gia [21]

2.13.1 Địn ng ĩa:

Bayesian Belief Networks (BBNs) còn g i là Bayesian Networks (BNs) hay Belief Networks (BNs) là mô hình đồ thị thể hi n mối quan h nguyên nhân – kết quả (cause-effect) giữa các biến, được phát triển đầu tiên vào cuối thập niên 1970s ở Stanford University Phương pháp này thuận ti n hơn cho vi c mô hình hóa sự phức

t p vì nó mô tả mối quan h nhân quả giữa các biến thông qua các Mô-đun đồ h a

[21].Hơn nữa, phương pháp BBN có thể d dàng kết hợp v i các công cụ phân tích

quyết định để hỗ trợ quản lý và có thể cập nhật xác suất dựa trên Lý thuyết Bayes

[11]

Mô hình BBNs đơn giản bao gồm mỗi biến được đ i di n bởi một nút, mối quan h nhân quả giữa 2 biến đó được biểu thị bằng mũi tên Mũi tên hư ng từ nút

nguyên nhân (parent node) đến nút kết quả (child node) Nút kết quả phụ thuộc có điều ki n vào nút nguyên nhân

Hình 2.2 Hình minh h a sơ đồ BBNs đơn giản Mỗi nút luôn đƣợc gắn v i một bảng xác suất có điều ki n (Conditional Probability Table: CPT) dựa vào những thông tin ban đầu hay dữ li u, kinh nghi m

trong quá khứ [13]

Trong lĩnh vực xây dựng, BBNs dùng để dự báo, đánh giá rủi ro, định lƣợng khả năng xảy ra của tiến độ, kinh phí, chất lƣợng …

Hình 2.3 Mô hình BBN tổng quát dự đoán xác suất Chậm tr Tiến độ thi công [24]

Có hai cách tiếp cận điển hình để xây dựng mô hình m ng BBNs Cách tiếp cận đầu tiên liên quan đến vi c h c các cấu trúc và tham số BBNs trên cơ sở dữ li u

Nút Kết quả

Nút nguyên nhân

Mũi tên

lịch sử Cách tiếp cận này thường đòi hỏi một lượng l n dữ li u đào t o Cách tiếp cận thứ hai, thực tế trong hầu hết các lĩnh vực kỹ thuật, được xây dựng dựa trên kiến thức và kinh nghi m từ các vấn đề chuyên môn Phần sau đây mô tả quá trình

sử dụng phương pháp thứ hai để xây dựng BN để dự đoán các nhân tố rủi ro ảnh

hưởng đến Dòng tiền dự án [14]

Hình 2.4 Ví dụ ứng dụng mô hình BBNs đánh giá rủi ro ảnh hưởng đến dòng tiền

dự án của Nhà thầu chính

2.13.2 Cơ sở lý t uyết của mô ìn Bayesian Belief Networks:

BBNs dựa trên lý thuyết xác suất có điều ki n của Thomas Bayes, ông này đã đưa

ra qui luật cơ bản của xác suất, do đó g i là công thức Bayes Công thức đơn giản nhất như sau:

( ) (2.1)

Trong đó:

- A và B là hai sự ki n có thể xảy ra và phụ thuộc v i nhau

- P(A) là xác suất của sự ki n A;

- P(B) là xác suất của sự ki n B;

- P(B/A) là xác suất có điều ki n của B khi biết trư c A đã xảy ra;

- P(A/B) là xác suất có điều ki n của A khi biết trư c B đã xảy ra

Công thức Bayes tổng quát, v i mỗi k bất kì (k=1,2,3 n), ta có:

( )

∑

(2.2)

Công thức xác suất đầy đủ:

( ) ( ) ( ) (2.3)

Trong đó:

- là nhóm đầy đủ các biến cố ( các biến này đôi một xung khắc và

ít nhất một biến trong chúng xảy ra)

RỦI RO

GIA TĂNG CHI PHÍ

- F là biến cố bất kỳ

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Quy trìn n ên cứu:

Xác định vấn đề nghiên cứu

Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến Dòng tiền dự án

Tham khảo các bài báo khoa

Xây dựng Mô hình BBNs đánh giá rủi ro về Dòng tiền của Nhà thầu trong quá trình thi công dựa trên các nhân tố

Áp dụng mô hình BBNS vào

dự án thực tế

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu Luận văn

3.2 Phân tích t ốn kê các n ân tố ản ưởn đến Dòn t ền dự án:

3.2.1 P ương p áp t u t p dữ l ệu

Có nhiều phương pháp thu thập dữ li u trong đó khảo sát bằng Bảng câu hỏi là một phương án hi u quả để thu thập số li u từ một số lượng l n đối tượng trong

khoảng thời gian nhất định nhằm phục vụ cho công tác nghiên cứu [13]

Xây dựng Bảng câu hỏi sơ bộ bằng cách tham khảo các nghiên cứu liên quan trư c đây và phỏng vấn các chuyên gia có kinh nghi m liên quan đến quản lý và lập

kế ho ch dòng tiền dự án của nhà thầu

Các bư c xây dựng Bảng câu hỏi: xác định dữ li u cần thu thập, định d ng phỏng vấn, đánh giá nội dung của các câu hỏi, xác định hình thức trả lời câu hỏi Một bảng câu hỏi thường được chia làm 3 phần chính: Phần g n l c, Phần chính và Phần thông tin cá nhân của người trả lời

Sau đó, thiết lập Bảng câu hỏi hoàn chỉnh và thực hi n khảo sát đ i trà Những người tham gia Khảo sát sẽ được yêu cầu cho biết các nhân tố ảnh hưởng đến Dòng

tiền dự án của nhà thầu theo thang đo Likert, có 5 mức độ từ mức độ 1 – “Không

tr ng

Có các phương pháp xác định kích thư c mẫu như sau:

- Theo Gorsuch (1983), phân tích nhân tố cần có ít nhất 200 quan sát

- Theo Hair & et.al (1998), để phục vụ cho phân tích khám phá EFA tỷ l số quan sát/số đo lường là 5:1, v i 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát, kích thư c mẫu tối thiểu là 50

- Theo Tabachnick và Fidel (2007), kích thư c mẫu tối thiểu cho mô hình hồi quy đa biến được tính theo công thức:

N=8*var+50 (3.1)

Trong đó : + var là số biến độc lập đưa vào mô hình hồi quy

- Theo tài li u sách Hoàng Tr ng và Chu Nguy n Mộng Ng c (2011) [15],

kích thư c mẫu được xác định theo công thức:

2 /2 2 .(1 )

3.2.3 Kỹ t uật lấy mẫu:

Có hai nhóm kỹ thuật lấy mẫu phổ biến đó là kỹ thuật lấy mẫu xác xuất và lấy mẫu phi xác xuất Trong đó kỹ thuật lấy mẫu xác suất gồm các phương pháp ch n mẫu ngẫu nhiên đơn giản, ch n mẫu h thống, ch n mẫu phân tầng, ch n mẫu cả khối hay nhiều giai đo n Còn nhóm kỹ thuật lấy mẫu phi xác suất bao gồm các phương pháp lấy mẫu thuận ti n lấy mẫu định mức, lấy mẫu phán đoán

Kỹ thuật lấy mẫu theo xác suất được chia thành có 5 kỹ thuật:

- Kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản;

- Kỹ thuật lấy mẫu h thống;

- Kỹ thuật lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng;

- Kỹ thuật lấy mẫu theo cụm;

- Kỹ thuật lấy mẫu đa tầng

Kỹ thuật lấy mẫu phi xác suất gồm có các kỹ thuật:

- Kỹ thuật lấy mẫu thuận ti n;

- Kỹ thuật lấy mẫu theo định mức;

- Kỹ thuật lấy mẫu phán đoán

Trong thực tế công tác lấy mẫu ngẫu nhiên sẽ tốn nhiều về thời gian, thông tin (số lượng đơn vị tổng thể, cơ cấu tổng thể và khung lấy mẫu) và cả chi phí trong khi các điều ki n về thời gian và chi phí của nghiên cứu không đáp ứng được Khi đó ta

có thể áp dụng kỹ thuật lấy mẫu phi xác suất, mặc dù mẫu phi xác xuất không đ i

di n để ư c lượng cho toàn bộ tổng thể, nhưng có thể chấp nhận được trong nghiêm cứu khám phá và kiểm định giả thuyết

Trong Luận văn này, tác giả lựa ch n kỹ thuật lấy mẫu phi xác suất v i phương pháp lấy mẫu thuận ti n bằng cách gửi email hoặc đến những nơi có khả năng gặp những đối tượng để thuận ti n thu thập những thông tin cần thiết

3.2.4 P ươn p áp p ân tíc dữ l ệu:

3.2.4.1 K ểm địn t an đo (Cronbac ’s alp a)

Trong nghiên cứu định lượng, phép kiểm định Cronbach’s alpha phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các nhân tố trong cùng một nhóm

Theo [15], h số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho đo lường các nhân tố có

liên kết v i nhau hay không; nhưng không cho biết nhân tố nào cần bỏ đi và nhân tố nào cần giữ l i Khi đó, vi c tính toán h số tương quan giữa biến tổng sẽ giúp lo i

ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của nhóm

Công thức tính h số Cronbach’s Alpha:

∑ (3.3) Trong đó:

- N: số mẫu khảo sát;

- : phương sai của lần đo thứ i;

- : phương sai của tổng các lần đo

Cronbach (1951) đưa ra h số tin cậy cho thang đo Chú ý, h số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên )

chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát, [16]

H số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đo n [0,1] Về lý thuyết, h

số này càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao) Tuy nhiên điều này không hoàn toàn chính xác H số Cronbach’s Alpha quá l n (khoảng từ 0.95 trở lên) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác bi t gì nhau, hi n tượng

này g i là trùng lắp trong thang đo, [16]

Các tiêu chuẩn trong kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’S Alpha:

- Nếu một biến đo lường có h số tương quan biến tổng Corrected Item – Total

Correlation ≥ 0.3 thì biến đó đ t yêu cầu, Nunnally, J (1978) [28]

- Mức giá trị h số Cronbach’s Alpha theo [15]:

+ Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt;

+ Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt;

+ Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều ki n

Dựa theo các thông tin trên, trong nghiên cứu này tác giả ch n tiêu chí để đánh giá trong kiểm tra Cronbach’s alpha:

- H số Cronbach’s alpha tổng trong từng nhóm ≥ 0.7 do các khái ni m trong nghiên cứu này là tương đối quen thuộc trong bối cảnh ;

- H số tương quan biến tổng của từng nhân tố trong nhóm (Corrected item – total correlation) ≥ 0.3;

3.2.4.2 P ân tíc n ân tố k ám p á EFA (Exploratory Factor Analys c)

Sau khi kiểm định Cronbach Alpha, các biến đ t yêu cầu sẽ được tiếp tục đưa vào phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) Mục đích của phương pháp EFA là khám phá cấu trúc của các thang đo trong mô hình nghiên cứu Trư c khi kiểm định lý thuyết khoa h c thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo

Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis,

g i tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai lo i giá trị quan tr ng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân bi t Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến v i nhau (interrelationships) Phương pháp EFA dung để rút g n một

tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn Cơ sở của

vi c rút g n này dựa vào mối quan h tuyến tính của các nhân tố v i các biến nguyên thủy (biến quan sát)

Các tác giả L S Mayers, G Gamst và A.J Guarino (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng v i phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất Phân tích nhân tố là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút g n một tập gồm nhiều biến quan sát thành một nhóm nhưng vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung và thông tin của biến ban đầu

Điều ki n để phân tích nhân tố EFA phù hợp là thỏa mãn các yêu cầu:

- KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp

của EFA, 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp [29]

- Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05): đây là một đ i llượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có sự tương quan trong tổng thể Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) thì các biến quan sát có mối tương quan v i nhau trong tổng thể

Đ i lượng Barlett‟s test of sphericity là một đ i lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể Nếu sig kiểm định này

bé hơn hoặc bằng 0,05, kiểm định có ý nghĩa thống kê, có thể sử dụng kết quả phân

tích EFA [29]

Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân

tố trong phân tích EFA V i tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥

1 m i được giữ l i trong mô hình phân tích

Tổng phương sai trích (total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp Xem biến thiên là 100% thì trị số này thể hi n các nhân tố được trích cô đ ng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát

H số tải nhân tố (factor loading) hay tr ng số nhân tố, giá trị này biểu thị mối quan h tương quan giữa các biến quan sát v i nhân tố Theo Hair & et al (2009) thì:

- Factor loading > 0.3 điều ki n tối thiểu để biến quan sát được giữ l i;

- Factor loading > 0.4 biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt;

- Factor loading > 0.5 biến quan sát có ý nghĩa thông kê rất tốt

Giá trị tiêu chuẩn của Factor loading phụ thuộc vào kích thư c mẫu, xem bảng

dư i đây:

G á trị Factor loading

Bảng 3.1 Giá trị tiêu chuẩn h số Factor loading

Khác bi t h số tải nhân tố Factor Loading của một biến quan sát giữa các nhân tố phải ≥ 0,3 để đảm bảo tính phân bi t giữa các nhân tố Do đó, trong ma trận xoay, một biến quan sát tải lên ở cả 2 nhân tố mà giá trị chênh l ch h số tải dư i 0,3 thì biến đó bị lo i

3.3 Xây dựn Mô hình BBNs p ân tíc địn lượn :

Sau khi xác định được các nhân tố ảnh hưởng chính dòng tiền dự án xây dựng của nhà thầu Tác giả tiến hành xây dựng mô hình BBNs định lượng rủi ro dòng tiền

dự án xây dựng

Dòng tiền bao gồm hai phần, đó là Dòng tiền chi ra (chi phí) và Dòng tiền thu vào(từ Chủ đầu tư) Toàn bộ quy trình của dòng tiền có xác suất là mô hình dự báo dòng tiền dựa trên BBN được mô tả trong Hình …

- Ban đầu,tham số là các nhân tố ảnh hưởng đến dòng tiền là dữ li u đầu vào Tiếp theo là sử dụng dữ li u đầu vào để có được Dòng thu theo kế ho ch Dòng tiền xác định cho các công tác theo kế ho ch và thực tế đ t được bằng cách sử dụng Bảng Dự toán thi công

- Để t o ra dòng tiền dựa trên các nhân tố rủi ro, một mô hình BBN được áp dụng đối v i chi phí và tiền thu vào theo kế ho ch Trong mô hình BBN, các yếu tố rủi ro ban đầu tương tác v i nhau và dẫn đến tăng chi phí và thời gian cho từng công tác và các Nút cuối cùng được xác định

- Do đó, chi phí và tiền thu vào được xác định, và bư c tiếp theo sau là xác định dòng tiền dựa trên nhân tố rủi ro Do đó, vi c ra quyết định liên quan đến vi c tập trung vào dòng tiền có xác suất này

Quyết định của Nhà thầu

Hình 3.2 Quy trình xây dựng mô hình BBNS đánh giá rủi ro