Giới thiệu
Tính cấp thiết của đề tài
Nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi cổ phiếu liên quan đến các yếu tố công ty như quy mô và tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, theo Fama và French (1992) Họ xác định rằng hai yếu tố này có thể giải thích sự biến động trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu bình quân, đồng thời thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô và tỷ suất sinh lợi Berk (1997) cũng nhấn mạnh rằng hiệu ứng quy mô, với cổ phiếu có vốn hóa thị trường thấp mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn, có thể được giải thích bằng độ rủi ro trong dòng tiền của công ty Giá trị thị trường vốn cổ phần phản ánh rủi ro của dòng tiền và mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi Berk đã thực hiện kiểm định thực nghiệm và xác nhận rằng giá trị thị trường vốn cổ phần là thước đo hiệu quả cho quy mô công ty trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi Đối với tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, Berk cho rằng nó đo lường đầu tư trong quá khứ và có mối tương quan cao với dòng tiền kỳ vọng, do đó có khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi tốt hơn so với quy mô.
Fama và French (1992) đã chỉ ra rằng nhân tố quy mô và tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường đại diện cho hai thành phần rủi ro khác nhau, bao gồm rủi ro kiệt quệ tương đối Tuy nhiên, Berk (1997) lại lập luận rằng hai nhân tố này xuất phát từ một nguồn duy nhất, đó là độ rủi ro trong dòng tiền của công ty.
Nghiên cứu mối quan hệ giữa độ biến động của các nhân tố đặc trưng của công ty và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu là cần thiết trong bối cảnh hiện tại tại Việt Nam, nơi mà các nghiên cứu chủ yếu tập trung vào các mô hình kinh điển như CAPM và mô hình 3 nhân tố của Fama và French, nhưng chưa chú trọng đến các yếu tố khác ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi Thêm vào đó, với sự phát triển của thị trường chứng khoán Việt Nam theo Quyết Định số 1826/2012/QĐ-TTg, dự kiến sẽ xuất hiện nhiều sản phẩm quỹ đầu tư và quỹ hưu trí, cùng với sự gia tăng tham gia của nhà đầu tư nước ngoài Việc tìm hiểu các yếu tố mới ngoài những yếu tố đã được biết đến là rất quan trọng để giúp các nhà đầu tư đạt được tỷ suất sinh lợi mong muốn và hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc phát triển thị trường chứng khoán, góp phần thúc đẩy nền kinh tế.
Mục tiêu nghiên cứu
Luận văn này nghiên cứu ảnh hưởng của độ biến động dòng tiền đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng, cả ở mức độ danh mục và công ty riêng lẻ Nghiên cứu sẽ xem xét tác động của độ biến động dòng tiền một cách độc lập, cũng như trong mối tương tác với các yếu tố định giá tài sản truyền thống như beta, quy mô, tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách so với giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập, tính không thanh khoản và tỷ suất thu nhập.
Câu hỏi nghiên cứu
Dựa theo mục tiêu nghiên cứu như được đề cập ở trên, người viết đặt ra một số câu hỏi nghiên cứu như sau:
Liệu có mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng ở mức độ danh mục hay không khi xem xét một mình nó và khi tương tác với các nhân tố định giá tài sản truyền thống? Nếu có, thì đó là mối quan hệ cùng chiều hay ngược chiều?
Nghiên cứu mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng ở từng công ty là cần thiết Cần xem xét sự tương tác giữa độ biến động dòng tiền và các yếu tố định giá tài sản truyền thống để xác định xem mối quan hệ này là cùng chiều hay ngược chiều.
Tổng quan các nội dung chính của luận văn
Trong luận văn này, tác giả sử dụng hai thước đo độ biến động dòng tiền đã điều chỉnh theo mùa vụ, bao gồm độ lệch chuẩn của dòng tiền trên doanh thu và trên giá trị sổ sách của vốn cổ phần, phân tích dữ liệu từ 103 công ty niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2010 – 2013, chia thành 8 nhóm ngành khác nhau Tác giả tạo lập danh mục đầu tư theo tứ phân vị dựa trên độ biến động dòng tiền hàng tháng, sau đó so sánh tỷ suất sinh lợi giữa danh mục có dòng tiền ít biến động và danh mục có dòng tiền biến động nhiều, với các điều chỉnh rủi ro Kết quả nghiên cứu cho thấy danh mục có dòng tiền ít biến động đạt tỷ suất sinh lợi cao hơn, xác nhận sự chênh lệch dương trong tỷ suất sinh lợi giữa hai danh mục này.
Nghiên cứu cần mở rộng từ kết quả ở mức độ danh mục sang mức độ công ty để xác định mối quan hệ có ý nghĩa ở cả hai cấp độ Tại mức độ công ty, tác giả áp dụng phương pháp hồi quy chéo của Fama và MacBeth (1973) cùng với Fama và French (1992), kết hợp với các biến kiểm soát như beta, quy mô, tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập, tính không thanh khoản, và tỷ suất thu nhập Tuy nhiên, kết quả không cho thấy bằng chứng ủng hộ mối quan hệ này Để cải thiện phương pháp của Fama và MacBeth trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tác giả sử dụng mô hình hồi quy hiệu ứng cố định hai chiều, cho thấy một mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng.
Tóm lại, các kết quả nghiên cứu đã xác nhận giả thuyết nghiên cứu của tác giả, cả ở cấp độ danh mục và cấp độ công ty riêng lẻ, khi được phân tích độc lập và khi tương tác với các yếu tố thông tin về tỷ suất sinh lợi được đề cập trong luận văn này.
Kết cấu của luận văn
Phần còn lại của luận văn được người viết trình bày theo kết cấu như sau:
Chương 2 trình bày tổng quan các nghiên cứu trước đây;
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu, bao gồm việc xác định các biến nghiên cứu và cách xử lý dữ liệu Ngoài ra, chương này cũng mô tả phương pháp nghiên cứu ở mức độ danh mục và ở mức độ công ty riêng lẻ được áp dụng trong luận văn.
Chương 4 trình bày các kết quả nghiên cứu và đưa ra các thảo luận xa hơn về các kết quả đạt được;
Trong chương 5, sẽ trình bày tóm tắt các kết quả nghiên cứu chính, đồng thời chỉ ra những hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.
Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
Theo lý thuyết định giá tài sản truyền thống, độ biến động phi hệ thống không được định giá trong danh mục đa dạng hóa hoàn toàn Tuy nhiên, lý thuyết này không dự đoán được tác động của rủi ro phi hệ thống lên tỷ suất sinh lợi khi nhà đầu tư gặp phải các rào cản như chi phí giao dịch Do đó, nếu nhà đầu tư bị ràng buộc với danh mục đa dạng hóa, độ biến động phi hệ thống cần được định giá để bù đắp cho rủi ro này Điều này chỉ ra rằng độ biến động phi hệ thống có tác động tích cực đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.
Gần đây, mối quan hệ này đã thu hút sự chú ý của nhiều nhà nghiên cứu, với một số nghiên cứu điển hình đáng chú ý từ Ang và các cộng sự.
Nghiên cứu năm 2006 cùng nhiều nghiên cứu khác chỉ ra rằng độ biến động hệ thống và phi hệ thống của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trên thị trường Mỹ trong giai đoạn 1963 - 2000, cho thấy cổ phiếu có độ biến động thấp thường mang lại tỷ suất sinh lợi bình quân cao hơn Các yếu tố như quy mô, tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá và tính thanh khoản không giải thích được hiện tượng này Nghiên cứu của Ang và cộng sự (2009) xác nhận lại mối quan hệ này trên 23 thị trường phát triển, với chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục có độ biến động cao nhất và thấp nhất là 1.31% mỗi tháng Fu (2009) chỉ ra rằng độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống thay đổi theo thời gian, cần ước lượng dựa trên mô hình EGARCH, và tìm thấy mối quan hệ cùng chiều có ý nghĩa thống kê trên thị trường Mỹ trong giai đoạn 1963 - 2006 Trong khi đó, Bali và Cakici (2008) không phát hiện mối quan hệ vững chắc nào giữa độ biến động phi hệ thống và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong giai đoạn 7/1958 – 12/2004, cho rằng các thước đo và mẫu quan sát khác nhau ảnh hưởng đến kết quả Những nghiên cứu này cho thấy kết quả không thống nhất, cần thiết phải có cơ sở lý thuyết vững chắc để giải thích.
Nghiên cứu của Ang và cộng sự (2009) đã đề xuất một số lý do tiềm năng cho mối quan hệ giữa chi phí giao dịch và tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư tổ chức, nhưng không thể giải thích các kết quả trái ngược trong các nghiên cứu thực nghiệm toàn cầu Điều này tạo ra thách thức cho các nhà nghiên cứu trong việc sử dụng lý thuyết truyền thống để giải thích mối quan hệ này một cách thuyết phục Hiện nay, nhiều nhà nghiên cứu đã chuyển sang giải thích dựa trên hành vi, với hai nghiên cứu nổi bật từ Baker và Wurgler (2006) cho thấy rằng mối quan hệ giữa rủi ro phi hệ thống và tỷ suất sinh lợi phụ thuộc vào cảm tính của nhà đầu tư Khi cảm tính thấp, cổ phiếu biến động cao thường mang lại tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao, trong khi khi cảm tính cao, chúng lại tạo ra tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp Baker và cộng sự (2011) cũng chỉ ra rằng sự ưa thích bất hợp lý đối với cổ phiếu biến động lớn từ nhà đầu tư cá nhân, cùng với sự miễn cưỡng của nhà đầu tư tổ chức trong việc đạt tỷ suất sinh lợi cao, dẫn đến việc định giá cổ phiếu biến động cao không hợp lý và giảm tỷ suất sinh lợi yêu cầu.
Độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống và độ biến động dòng tiền
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối liên hệ giữa độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống và độ biến động thu nhập hay dòng tiền Cụ thể, nghiên cứu của Irvine và Pontiff (2009) nhấn mạnh rằng cú sốc dòng tiền và sự gia tăng cạnh tranh trên thị trường là hai yếu tố chính ảnh hưởng đến xu hướng biến động của tỷ suất sinh lợi phi hệ thống Trong giai đoạn 1964 - 2003, sự gia tăng đáng kể trong độ biến động thu nhập/dòng tiền đã góp phần giải thích cho sự gia tăng đột ngột của độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống trong cùng thời kỳ này.
Huang (2009) đã chỉ ra rằng có mối quan hệ giữa độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống và độ biến động dòng tiền, nhưng chúng không lấn át nhau Tác động của độ biến động dòng tiền khác biệt so với tác động của độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống Trong luận văn này, tác giả chấp nhận kết quả của nghiên cứu và không tập trung vào việc xác định lại mối quan hệ này, coi hai loại độ biến động là khác nhau và không có sự lấn át.
N
Các nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ cùng chiều giữa độ biến động thu nhập/dòng tiền và độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống Tuy nhiên, luận văn này sẽ tập trung vào mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng, không xem xét sâu về mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi phi hệ thống.
Độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
Từ 2 nhóm nghiên cứu được thể hiện trong 2 phần ở trên, người viết có thể đưa ra một giả thuyết là có một mối quan hệ giữa độ biến động thu nhập/dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng Để chỉ ra giả thuyết này là có cơ sở một cách đáng tin cậy, người viết trình bày một số nghiên cứu trước đây đã nghiên cứu về mối quan hệ này một cách không chính thức lẫn chính thức
Haugen và Baker (1996) đã đưa độ biến động thu nhập vào hồi quy chéo các tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, nhưng không phát hiện mối quan hệ có ý nghĩa giữa chúng trong hơn 50 công ty Họ cũng không thảo luận sâu về các kết quả này Bên cạnh đó, việc sử dụng quy mô theo mức vốn hóa thị trường làm thước đo chuẩn hóa để tính toán độ biến động thu nhập đã gây khó khăn trong việc tách biệt các kết quả khỏi hiệu ứng quy mô.
Huang (2009) là một trong những tác giả tiên phong nghiên cứu mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng Nghiên cứu cho thấy độ biến động dòng tiền có mối liên hệ chặt chẽ với độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống, nhưng chúng không lấn át lẫn nhau Đặc biệt, mối quan hệ này thể hiện rõ ràng và có ý nghĩa thống kê khi phân tích các công ty niêm yết tại Mỹ trong giai đoạn 1980-2004 Huang (2009) cũng đã xem xét mối quan hệ này ở cả mức độ danh mục và mức độ công ty riêng lẻ, và kết quả cho thấy mối quan hệ đều có ý nghĩa vững chắc ở cả hai cấp độ.
Nghiên cứu của Huang (2009) đã đưa ra một số lời giải thích cho mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và các yếu tố tài chính Đầu tiên, tác giả nhấn mạnh rằng sự quá tự tin của nhà đầu tư có thể dẫn đến việc định giá cao hơn cho các công ty có độ biến động lớn Thứ hai, độ biến động dòng tiền thể hiện rủi ro không chắc chắn, ảnh hưởng đến các yếu tố HML và SMB trong mô hình Fama và French Sự không chắc chắn này có thể giải thích phần nào cho nhân tố HML, vì các công ty có dòng tiền biến động lớn đối mặt với nguy cơ vỡ nợ cao hơn, dẫn đến rủi ro kiệt quệ lớn hơn Ngoài ra, sự không chắc chắn cũng liên quan đến nhân tố SMB, khi các công ty nhỏ thường gặp khó khăn về dòng tiền và khả năng tồn tại trong thời kỳ suy thoái kinh tế.
Theo Walkshọusl (2014), độ biến động dòng tiền có thể giải thích sự thay đổi chéo trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu bình quân của 11 quốc gia châu Âu Nghiên cứu này chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng Điều này cho thấy rằng các công ty có độ biến động dòng tiền cao thường đạt được tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp hơn.
Trong bài viết này, tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu của Huang (2009) để phân tích mối quan hệ trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2010 – 2013 và đưa ra giả thuyết nghiên cứu.
Giả thuyết: có một mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê giữa độ biến động dòng tiền với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
Luận văn này tập trung vào việc trình bày kết quả kiểm định thực nghiệm vững chắc, đồng thời mở ra hướng nghiên cứu trong tương lai với những giải thích lý thuyết đáng tin cậy và thuyết phục cho vấn đề nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu
Mẫu quan sát ban đầu được xây dựng từ tất cả các công ty niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2007-2013, với dữ liệu về tỷ suất sinh lợi cổ phiếu hàng tháng và dữ liệu kế toán hàng quý Lý do lựa chọn này là để đảm bảo tính đầy đủ và chính xác trong việc phân tích hiệu suất tài chính của các công ty trong khoảng thời gian này.
Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) được thành lập cách đây khoảng 14 năm và tính đến cuối năm 2013, đã có khoảng 300 mã cổ phiếu niêm yết với giá trị vốn hóa thị trường đạt khoảng 842,105 tỷ đồng, cùng với chỉ số VN-Index đạt 504.63 điểm Trong khi đó, Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) chỉ có giá trị vốn hóa khoảng 106,870 tỷ đồng và chỉ số HNX-Index đạt 67.84 điểm Do đó, HOSE có thể được xem là đại diện tiêu biểu cho thị trường chứng khoán Việt Nam trong nghiên cứu mối quan hệ này.
Vào cuối năm 2005, số lượng công ty niêm yết trên sàn HOSE còn khá ít, nhưng đã tăng mạnh trong hai năm tiếp theo Đến cuối năm 2007, tổng số công ty niêm yết đã đạt khoảng 100.
Nghiên cứu này tập trung vào việc ước lượng độ biến động dòng tiền, với mục tiêu sử dụng mẫu quan sát có nhiều dữ liệu theo chuỗi thời gian Khác với các nghiên cứu trước đây như Fama và French (1992) chỉ sử dụng dữ liệu hàng năm, luận văn này áp dụng dữ liệu hàng quý Việc kết hợp dữ liệu hàng quý với tỷ suất sinh lợi hàng tháng cho thấy thông tin kế toán được phản ánh vào giá cổ phiếu một cách nhanh chóng hơn so với dữ liệu hàng năm Để đảm bảo rằng thông tin kế toán được thị trường tiếp nhận trước khi giao dịch, nghiên cứu sẽ kết hợp dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu với dữ liệu kế toán của quý trước đó.
Trong quá trình lựa chọn mẫu quan sát, tác giả đã loại bỏ các công ty tài chính như STB và SSI do việc sử dụng đòn bẩy cao là điều bình thường trong ngành này, trong khi đối với các công ty phi tài chính, điều này lại chỉ ra nguy cơ kiệt quệ cao hơn Tiếp theo, tác giả cũng loại bỏ các công ty độc lập trong các nhóm ngành như FPT và RIC để đảm bảo tính đồng nhất cho nghiên cứu Ngoài ra, các quan sát có vốn cổ phần âm theo giá trị sổ sách cũng bị loại bỏ, vì theo nghiên cứu của Brown và cộng sự, chúng thể hiện rủi ro cao và có thể dẫn đến thất bại hoặc hợp nhất, ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu Cuối cùng, mẫu quan sát được xác định bao gồm 103 công ty.
Trong nghiên cứu này, việc phân ngành các công ty niêm yết là một yếu tố quan trọng Tác giả đã sử dụng bảng phân ngành năm 2013 từ trang web http://www.hsx.vn, được cập nhật vào tháng 7/2014, với tiêu chí dựa trên hoạt động kinh doanh chính của mỗi công ty, tức là hoạt động mang lại doanh thu lớn nhất Theo đó, 103 công ty được phân chia thành 8 nhóm ngành: Nông nghiệp, Lâm nghiệp và Thủy sản (6 công ty); Khai khoáng (3 công ty); Công nghiệp chế biến, chế tạo (49 công ty); Sản xuất và phân phối điện, khí đốt, nước nóng, hơi nước, và điều hòa không khí (5 công ty); Xây dựng (8 công ty); Bán buôn và bán lẻ, sửa chữa ôtô, môtô, xe máy (16 công ty); Vận tải kho bãi (9 công ty); và Hoạt động kinh doanh bất động sản (7 công ty) Danh sách chi tiết các công ty được phân loại theo nhóm ngành có thể được tìm thấy trong phần phụ lục.
Giai đoạn quan sát chính thức trong luận văn này là từ năm 2010 đến năm 2013
Sở dĩ người viết lựa chọn như vậy là vì:
Để tính toán độ biến động của dòng tiền, cần thu thập dữ liệu từ 12 quan sát trước đó theo quý, chi tiết sẽ được trình bày trong phần 3.2 - Thước đo độ biến động dòng tiền.
Để tính toán quán tính thu nhập, người viết cần thu thập dữ liệu về thu nhập trong 12 quý trước, điều này sẽ được trình bày chi tiết hơn trong phần 3.3 - Các biến kiểm soát.
Dữ liệu các biến nghiên cứu trong luận văn này được thu thập và tính toán như sau:
Dữ liệu kế toán hàng quý được thu thập từ các báo cáo tài chính của các công ty niêm yết, có sẵn trên trang web của Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) và phần mềm Stoxpro 3.5 Professional.
Dữ liệu VN - Index và giá cổ phiếu được thu thập từ CTCP đầu tư Phú
Người viết đã thu thập dữ liệu giá đóng cửa hàng ngày của từng cổ phiếu, đã được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, cổ tức tiền mặt và thưởng cổ phiếu Từ đó, tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i tại thời điểm t được tính toán dựa trên các dữ liệu này.
) Trong đó, R i,t là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i tại thời điểm t ;
P i,t là giá cổ phiếu i tại thời điểm t ;
P i,t-1 là giá cổ phiếu i tại thời điểm t-1
Tỷ suất sinh lợi thị trường tại thời điểm t được tính toán như sau :
) Trong đó, R m,t là tỷ suất sinh lợi thị trường tại thời điểm t ;
P i,t là chỉ số VN - Index tại thời điểm t ;
P i,t-1 là chỉ số VN - Index tại thời điểm t - 1
Lãi suất phi rủi ro là suất sinh lợi mà nhà đầu tư chắc chắn nhận được trong một khoảng thời gian nhất định, với hai điều kiện cần thỏa mãn: tài sản không có rủi ro vỡ nợ và kỳ hạn của tài sản phải trùng với kỳ hạn đầu tư Tín phiếu kho bạc đáp ứng cả hai yêu cầu này, với tính chất tài chính phi rủi ro và ngắn hạn, giúp giá trị của nó ít bị ảnh hưởng bởi biến động lãi suất Trong các nghiên cứu tương tự, lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ hạn 1 hay 3 tháng thường được chọn, nhưng trong giai đoạn quan sát tại Việt Nam, chỉ có dữ liệu lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ hạn 12 tháng từ Tổ chức thống kê tài chính quốc tế (IFS) được thu thập Do đó, tác giả sẽ sử dụng lãi suất này làm lãi suất phi rủi ro và chuyển đổi từ lãi suất hàng năm sang lãi suất hàng tháng bằng công thức phù hợp.
Luận văn này sử dụng Microsoft Excel 2010 và phần mềm Eviews 8 để xử lý dữ liệu, trong đó có áp dụng công cụ Data Analysis để thực hiện nhanh chóng các bước cần thiết trong nghiên cứu.
Thước đo độ biến động dòng tiền
Luận văn này tập trung vào độ biến động dòng tiền thay vì thu nhập, như nghiên cứu của Huang (2009), vì thu nhập có thể bị che khuất bởi quản lý thu nhập, dẫn đến ước lượng không chính xác Quản lý thu nhập là hành động can thiệp của ban quản trị nhằm điều chỉnh thu nhập để phục vụ lợi ích cá nhân, thường thông qua các chiến lược như tăng thu nhập, ổn định thu nhập hoặc tẩy xóa Động cơ của quản lý thu nhập bao gồm các giao kèo tiền thưởng, tác động đến giá cổ phiếu và các ưu đãi từ chính phủ Chi tiết về động cơ, chiến lược và cơ chế quản lý thu nhập được trình bày trong sách "Phân Tích Tài Chính" của Nguyễn Thị Ngọc Trang và cộng sự (2008).
Nghiên cứu này tập trung vào việc ước lượng độ biến động dòng tiền, trong đó tỷ suất sinh lợi kỳ vọng phụ thuộc vào độ biến động này Tuy nhiên, độ biến động dòng tiền kỳ vọng không thể quan sát một cách rõ ràng, gây khó khăn trong việc lựa chọn thước đo phù hợp cho nghiên cứu Để khắc phục vấn đề này, Huang (2009) đã đề xuất sử dụng độ biến động dòng tiền trong quá khứ như một đại diện cho độ biến động dòng tiền kỳ vọng Do đó, tác giả cũng sẽ áp dụng phương pháp này khi nghiên cứu mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.
Việc ước lượng độ biến động dòng tiền trong quá khứ dựa vào dòng tiền trong quá khứ cho thấy rằng khoảng thời gian ước lượng càng dài thì độ chính xác càng cao, đặc biệt là trong việc nắm bắt xu hướng dài hạn Huang (2009) đã sử dụng khoảng thời gian 3, 4 và 5 năm, cho thấy kết quả nghiên cứu vững chắc với cả ba khoảng thời gian này Trong luận văn này, tác giả chọn khoảng thời gian ước lượng 3 năm, tương ứng với mẫu quan sát từ năm 2007 đến 2013, mặc dù thời gian quan sát chính thức là 4 năm Việc sử dụng khoảng thời gian 4 hay 5 năm sẽ làm giảm số liệu quan sát chính thức, trong khi 3 năm vẫn đảm bảo tính vững chắc của kết quả Luận văn ước lượng độ biến động dựa trên dữ liệu hàng quý, với khoảng thời gian ước lượng là 12 quý Đầu tiên, tác giả xác định dòng tiền từ hoạt động kinh doanh (CF) bằng cách điều chỉnh thu nhập sau thuế với chi phí khấu hao và thay đổi trong vốn luân chuyển, sau đó chuẩn hóa theo quy mô công ty.
Trong nghiên cứu năm 2009, tác giả đã sử dụng hai thước đo chuẩn hóa là doanh thu và vốn cổ phần theo giá trị sổ sách để tập trung vào các biến hoạt động kinh doanh, đồng thời phản ánh quy mô công ty Việc chọn doanh thu làm thước đo chuẩn hóa giúp giải quyết tính mùa vụ trong dòng tiền, vì đây là biến hoạt động và dữ liệu được ghi nhận theo quý Đối với thước đo dòng tiền chuẩn hóa theo vốn cổ phần, tác giả đã loại bỏ yếu tố mùa vụ bằng cách điều chỉnh theo trung bình ngành, tức là tính dòng tiền trên vốn cổ phần của công ty trừ đi dòng tiền trên vốn cổ phần của trung bình ngành.
Người viết đã xây dựng hai thước đo độ biến động dòng tiền, bao gồm độ lệch chuẩn của dòng tiền trên doanh thu (CFSALES) và độ lệch chuẩn của dòng tiền trên vốn cổ phần theo giá trị sổ sách được điều chỉnh tính mùa vụ (CFBE) Độ biến động dòng tiền được xác định bằng cách tính độ lệch chuẩn xoay vòng của dòng tiền đã được chuẩn hóa qua 12 quý trong quá khứ, với yêu cầu ít nhất 6 quan sát trong khoảng thời gian ước lượng không bị thiếu.
Các biến kiểm soát
Trong nghiên cứu này, tác giả đã đưa ra một số biến kiểm soát quan trọng để phân tích ảnh hưởng của độ biến động dòng tiền đến tỷ suất sinh lợi, bao gồm: beta, quy mô doanh nghiệp, tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập, tính không thanh khoản, và tỷ suất thu nhập.
Fama và MacBeth (1973) đã chỉ ra rằng beta có mối quan hệ tích cực với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, tuy nhiên, Fama và French (1992) cùng một số nghiên cứu khác lại không tìm thấy bằng chứng ủng hộ điều này, ngay cả khi beta được xem xét độc lập hoặc tương tác với các biến khác, và mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi đã giảm sút trong thời gian gần đây Dù các kết quả không nhất quán, beta vẫn là một yếu tố quan trọng trong các nghiên cứu thực nghiệm về định giá tài sản Trong luận văn này, tác giả sẽ áp dụng phương pháp của Fama và French (1992) để xác định beta theo một trình tự cụ thể.
Vào tháng 6 năm t, các cổ phiếu được phân loại thành 3 danh mục dựa trên quy mô để tạo ra sự chênh lệch lớn hơn cho beta và tỷ suất sinh lợi, giúp dễ dàng nhận thấy mối quan hệ giữa chúng Trong mỗi danh mục, các cổ phiếu được chia thành 3 nhóm theo beta trước sắp xếp, với beta được ước lượng dựa trên tỷ suất sinh lợi từ 24 đến 60 tháng trước tháng 7 năm t Phương pháp này đảm bảo rằng sự thay đổi trong beta không bị ảnh hưởng bởi quy mô, do beta và quy mô có mối tương quan cao.
Sau khi phân loại các công ty vào 9 danh mục khác nhau, tác giả đã tính toán tỷ suất sinh lợi hàng tháng có trọng số cho từng danh mục trong khoảng thời gian 12 tháng, từ tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t + 1 Kết quả cuối cùng là 48 quan sát tỷ suất sinh lợi được thu thập từ tháng 1 năm 2010 đến tháng 12 năm 2010.
Người viết ước lượng beta sau khi sắp xếp bằng cách hồi quy tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư với tỷ suất sinh lợi thị trường, đồng thời áp dụng phương pháp Fowler – Rorke (1983) để điều chỉnh vấn đề giao dịch không đồng bộ, sẽ được thảo luận chi tiết trong phần tiếp theo.
Sau khi thu thập các beta đã được sắp xếp, người viết phân loại chúng vào từng cổ phiếu trong danh mục Những beta này sẽ được áp dụng trong hồi quy chéo theo phương pháp Fama và MacBeth (1973) cho từng cổ phiếu riêng lẻ Việc phân bổ này không có nghĩa là beta của một cổ phiếu sẽ cố định, mà có thể thay đổi và di chuyển giữa các danh mục qua các năm.
Phương pháp điều chỉnh theo Fowler – Rorke (1983) cụ thể trong luận văn này được thực hiện như sau:
Hồi quy tỷ suất sinh lợi danh mục với tỷ suất sinh lợi thị trường và tỷ suất sinh lợi thị trường trễ 1 kỳ giúp ước lượng các giá trị β và β một cách chính xác.
Hồi quy tỷ suất sinh lợi thị trường với tỷ suất sinh lợi thị trường trễ 1 kỳ để tìm ra hệ số tự tương quan bậc 1
Tính trọng số của β 1 như sau:
Trong đó là hệ số tự tương quan bậc 1
Beta danh mục hiệu chỉnh được tính theo công thức: β 0 + (trọng số của β 1 x β 1 ) Trong nghiên cứu này, tác giả ước lượng beta bằng cách hồi quy tỷ suất sinh lợi danh mục với tỷ suất sinh lợi thị trường của tháng hiện tại và tháng trước, dựa trên quan điểm của Fama và French (1992) rằng việc thêm độ tới và độ trễ sẽ không ảnh hưởng đến kết quả ước lượng beta Tuy nhiên, tác giả cũng lưu ý rằng việc xác định số độ trễ và độ tới phù hợp với thị trường chứng khoán Việt Nam có thể được nghiên cứu trong tương lai, như trường hợp tại thị trường chứng khoán Jakarta cần 4 độ trễ và 4 độ tới (Mirza và Shabbir, 2005).
Theo Fama và French (1992), họ đã áp dụng phương pháp của Dimson (1979) vì phương pháp của Fowler – Rorke (1983) không mang lại sự thay đổi đáng kể trong kết quả ước lượng Trong luận văn này, mặc dù kết quả tính toán cho thấy sự thay đổi không lớn (trọng số của β 1 = 1.072), tác giả vẫn chọn phương pháp của Fowler – Rorke (1983) để giảm thiểu sai số ước lượng, nhờ vào tính hiệu quả của phương pháp này trong việc cắt giảm các sai lệch.
(1983) được tìm thấy là hiệu quả nhất trên các thị trường đang phát triển hay mới nổi (Mirza và Shabbir, 2005))
Giao dịch không đồng bộ là vấn đề quan trọng trong thị trường chứng khoán, khi không phải tất cả cổ phiếu đều được giao dịch cùng một thời điểm Nếu một cổ phiếu không có giao dịch trong ngày, giá cổ phiếu sẽ được lấy từ lần giao dịch trước đó, có thể là từ 2, 3 ngày hoặc 1 tuần trước Điều này dẫn đến việc chỉ số thị trường phản ánh giá trị giao dịch của các ngày trước, gây ra sự sai lệch trong việc tính toán beta Nếu beta được tính từ tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và thị trường từ các thời điểm giao dịch khác nhau, nó sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng Để giảm thiểu sai số ước lượng, nhiều nghiên cứu đã đề xuất các phương pháp hiệu chỉnh beta, nổi bật nhất là phương pháp của Scholes - Williams (1977), Dimson (1979) và Fowler – Rorke (1983) Cả ba phương pháp này đều sử dụng các beta của n độ trễ và n độ tới khi hồi quy tỷ suất sinh lợi danh mục với tỷ suất sinh lợi thị trường, nhưng cách thức hiệu chỉnh có sự khác biệt.
Theo nghiên cứu của Fama và French (1992), có một mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô và tỷ suất sinh lợi, cho thấy rằng cổ phiếu có quy mô nhỏ thường mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn so với cổ phiếu có quy mô lớn Trong luận văn này, tác giả sẽ sử dụng vốn cổ phần theo giá trị thị trường đầu kỳ để phân tích vấn đề này.
ME = Giá cổ phiếu x Số lượng cổ phiếu đang lưu hành
Tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BEME)
Theo nghiên cứu của Fama và French (1992), tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) có mối quan hệ tích cực với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Nhân tố này phản ánh những khó khăn mà công ty đang phải đối mặt Cụ thể, những công ty có BE/ME cao thường có ME thấp hơn so với BE, dẫn đến giá cổ phiếu cũng giảm Điều này cho thấy nhà đầu tư có cái nhìn tiêu cực về triển vọng tương lai của công ty và yêu cầu một tỷ suất sinh lợi cao hơn để bù đắp cho rủi ro.
Tỷ suất thu nhập (EY)
Theo nghiên cứu của Haugen và Baker (1996), cổ phiếu có tỷ suất thu nhập cao thường đi kèm với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu cao Sự liên kết này có thể được hiểu tương tự như bất kỳ yếu tố nào cấu thành từ giá cả.
Tính không thanh khoản (ILLIQ)
Tính thanh khoản cổ phiếu là khả năng giao dịch nhanh chóng với chi phí thấp mà không làm biến động giá lớn Bài viết sử dụng thước đo ILLIQ của Amihud (2002) do tính sẵn có của dữ liệu và khả năng đại diện cho tính thanh khoản qua khối lượng giao dịch và biến động giá Tỷ số ILLIQ phản ánh phản ứng giá hàng ngày với mỗi đồng khối lượng giao dịch Theo Amihud, có mối quan hệ cùng chiều giữa tính không thanh khoản và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, trong đó tính không thanh khoản cao dẫn đến tăng kỳ vọng về tính không thanh khoản và tỷ suất sinh lợi, từ đó làm giảm giá cổ phiếu.
Tính không thanh khoản cho tháng t được xác định bằng
Quán tính giá tồn tại khi tỷ suất sinh lợi có tương quan dương với tỷ suất sinh lợi trong quá khứ Nghiên cứu của Jegadeesh và Titman (1993) chỉ ra rằng các cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi thấp trong quá khứ sẽ tiếp tục có tỷ suất sinh lợi thấp trong tương lai Hiện tượng này có thể được giải thích qua các mô hình GH và BSV, nhưng mô hình 3 nhân tố của Fama và French không thể giải thích quán tính giá trong ngắn hạn Do đó, nghiên cứu sẽ đo lường quán tính giá hàng tháng, dựa trên phương pháp của Jegadeesh và Titman (1993) cùng với Fama và French (2008), để xác định tỷ suất sinh lợi tháng j.
PMOM = Tỷ suất sinh lợi 11 tháng trong quá khứ (từ j - 12 đến j - 2)
Phương pháp
Phần này sẽ trình bày phương pháp nghiên cứu mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, tập trung vào cả mức độ danh mục đầu tư và công ty riêng lẻ.
3.4.1 Tác động của độ biến động dòng tiền ở mức độ danh mục
Mỗi tháng, người viết phân loại các cổ phiếu thành 4 danh mục theo tứ phân vị dựa trên độ biến động dòng tiền tăng dần Sau đó, người viết đánh giá các danh mục này bằng cách sử dụng các chỉ số tỷ suất sinh lợi, cả chưa điều chỉnh và đã điều chỉnh theo rủi ro.
Thước đo tỷ suất sinh lợi chưa được điều chỉnh rủi ro:
Tính toán tỷ suất sinh lợi hàng tháng bình quân có trọng số theo giá trị của từng danh mục, sử dụng trọng số là vốn cổ phần theo giá trị thị trường của mỗi cổ phiếu vào đầu tháng, đồng thời cũng tính toán tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn hàng tháng.
Thước đo tỷ suất sinh lợi được điều chỉnh rủi ro:
Để phân tích sâu hơn mối quan hệ này sau khi kiểm soát yếu tố rủi ro thị trường, cần tính toán CAPM Alpha, hay tỷ suất sinh lợi khác biệt Theo Basu (1977), CAPM Alpha được ước lượng thông qua việc hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục đầu tư (R p - R f), trong đó R p là tỷ suất sinh lợi của danh mục và R f là tỷ suất sinh lợi không rủi ro.
Hệ số chặn alpha được tính bằng cách lấy phần bù rủi ro thị trường (R m – R f) và cho thấy hiệu suất của cổ phiếu Giá trị âm của alpha cho thấy hiệu suất kém hơn so với kỳ vọng của thị trường theo mô hình CAPM, trong khi giá trị dương cho thấy hiệu suất tốt hơn so với kỳ vọng này.
Bài viết này tính toán hệ số Sharpe, được xác định bằng trung bình trên độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi vượt trội, nhằm đánh giá hiệu quả đầu tư; hệ số này càng cao càng tốt Để phân tích kết quả mà không bị ảnh hưởng bởi các biến kiểm soát, tác giả đã xây dựng danh mục 3 x 3, sắp xếp theo các biến kiểm soát như ME, BEME, SUE, PMOM, ILLIQ và sau đó theo độ biến động dòng tiền (CFSALES, CFBE), do số lượng cổ phiếu trong mẫu ít hơn so với các nghiên cứu khác Quy trình được thực hiện qua hai bước: nhóm cổ phiếu vào 3 danh mục dựa trên biến kiểm soát, sau đó sắp xếp mỗi danh mục theo độ biến động dòng tiền Việc sắp xếp này được cập nhật hàng tháng và tác giả cũng xem xét kết quả dựa trên các giá trị CAPM Alpha đã ước lượng.
3.4.2 Tác động của độ biến động dòng tiền ở mức độ công ty
Trong phần này, tác giả sẽ khám phá tác động của độ biến động dòng tiền đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ở mức độ công ty, sử dụng hồi quy với nhiều biến kiểm soát Cụ thể, tác giả thực hiện hồi quy tỷ suất sinh lợi với độ biến động dòng tiền, đo bằng hai chỉ số CFSALES và CFBE, cùng với các biến kiểm soát như beta, quy mô, tỷ lệ vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập, tính không thanh khoản và tỷ suất thu nhập Mục tiêu là xác định xem kết quả ở mức độ danh mục có thể được mở rộng cho các công ty riêng lẻ hay không.
Trong nghiên cứu hồi quy OLS, phần dư có thể có mối tương quan giữa các công ty và các thời điểm, trong khi giả định của OLS là phần dư phân phối iid Sự tương quan này có thể dẫn đến sai số chuẩn bị chệch Các phần dư tại một thời điểm có thể tương quan giữa các công ty khác nhau và giữa các thời điểm trong cùng một công ty Để khắc phục vấn đề này, Fama và MacBeth (1973) đã phát triển phương pháp hồi quy chéo hai bước, một phương pháp truyền thống vẫn được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng Trong luận văn này, tác giả áp dụng phương pháp của Fama và MacBeth, tham khảo nghiên cứu của Fama và French (1992), thực hiện hồi quy chéo hàng tháng và tính toán giá trị thống kê t từ các hệ số hồi quy trung bình theo chuỗi thời gian.
Sau khi thực hiện hồi quy chéo, giá trị thống kê t của các hệ số được tính bằng cách lấy giá trị trung bình theo chuỗi thời gian của các hệ số chia cho độ lệch chuẩn theo chuỗi thời gian của các hệ số, sau đó chia cho căn bậc hai của số lượng mẫu.
Phương pháp hiện tại không giải quyết được mối tương quan phần dư giữa các quan sát của một công ty qua các thời điểm khác nhau Theo Petersen, thời gian quan sát càng dài sẽ giúp cải thiện độ chính xác của nghiên cứu Tuy nhiên, nhiều nhà nghiên cứu như Huang (2009) có thể không xem xét mối tương quan này vì họ thường sử dụng giai đoạn quan sát dài Trong khi đó, giai đoạn quan sát của tác giả chỉ kéo dài 4 năm, điều này có thể khiến mối tương quan phần dư vẫn tồn tại trong nghiên cứu Do đó, trong luận văn này, tác giả quyết định áp dụng mô hình hiệu ứng cố định (Fixed Effects) để cải thiện tính chính xác của kết quả.
Phương pháp 2 chiều - tác động chéo và tác động thời gian giúp nắm bắt sự thay đổi theo thời gian và những biến đổi chéo không quan sát được của các biến giải thích lên biến phụ thuộc Người viết sử dụng tiêu chuẩn Schwarz để lựa chọn hiệu ứng cố định 2 chiều, như đã chỉ ra trong nghiên cứu của Bauer và cộng sự (2004) Theo Petersen (2009), phương pháp này loại bỏ sai lệch tốt hơn so với các phương pháp điều chỉnh sai số chuẩn của Fama và MacBeth (1973) Trong hồi quy dữ liệu bảng, thông thường sẽ so sánh giữa Fixed Effects và Random Effects, nhưng trong luận văn này, người viết không trình bày kết quả từ Random Effects do lý do ít được sử dụng trong nghiên cứu (chỉ khoảng 3% theo Petersen) và các sai số có thể tương quan với biến giải thích, khiến mô hình Random Effects không phù hợp Kết quả kiểm định Hausman test cho thấy mô hình Fixed Effects là lựa chọn tốt hơn Mặc dù có thể có nhiều phương pháp khác tốt hơn, người viết vẫn chọn phương pháp này do thiếu nghiên cứu so sánh và giới hạn về phần mềm cũng như kiến thức Vấn đề này sẽ được xem xét trong các nghiên cứu tương lai.
