Giớ i thi ệ u
Tín h c ấ p thi ế t c ủa đề tài
Nghiên cứu thực nghiệm trước đây đã chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi cổ phiếu liên quan đến các yếu tố đặc trưng của công ty, đặc biệt là quy mô và tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, như được nêu trong nghiên cứu của Fama và French (1992) Họ phát hiện ra rằng hai yếu tố này có thể giải thích sự biến động của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, đồng thời chỉ ra mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô và tỷ suất sinh lợi, cũng như mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và tỷ suất sinh lợi Berk (1997) đã mở rộng nghiên cứu này bằng cách nhấn mạnh rằng hiệu ứng quy mô có thể xuất phát từ độ rủi ro trong dòng tiền của công ty, với các cổ phiếu có vốn hóa thị trường thấp thường mang lại tỷ suất sinh lợi vượt trội Giá trị thị trường vốn cổ phần phản ánh rủi ro của công ty, dẫn đến mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi Berk cũng đã chứng minh rằng việc sử dụng giá trị thị trường vốn cổ phần làm thước đo cho quy mô công ty giúp giải thích rõ hơn mối quan hệ này so với các thước đo khác như doanh thu hay giá trị sổ sách của tổng tài sản Đối với tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, Berk cho rằng nó là một đại diện phù hợp cho dòng tiền kỳ vọng, có khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi tốt hơn so với yếu tố quy mô, nhờ vào mối liên hệ chặt chẽ giữa vốn đầu tư trong quá khứ và dòng tiền kỳ vọng.
Nghiên cứu của Fama và French (1992) gặp phải thách thức khi cho 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 Ngược lại, Berk (1997) 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, đặc biệt trong bối cảnh các nghiên cứu hiện tại tại Việt Nam chủ yếu tập trung vào các mô hình kinh điển như CAPM và mô hình 3 nhân tố của Fama và French Việc xem xét các nhân tố khác có tác động đến tỷ suất sinh lợi chưa được chú trọng đúng mức Bên cạnh đó, với lộ trình tái cấu trúc thị trường chứng khoán theo Quyết Định số 1826/2012/QĐ-TTg, sự xuất hiện của các sản phẩm quỹ đầu tư và quỹ hưu trí, cùng với sự gia tăng tham gia của nhà đầu tư nước ngoài, việc nghiên cứu các nhân tố mới là rất quan trọng để đạt được tỷ suất sinh lợi tối ưu cho nhà đầu tư và hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc phát triển thị trường chứng khoán, qua đó thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế.
M ục tiêu nghiên cứ u
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 Nghiên cứu sẽ xem xét tác động của độ biến động dòng tiền một cách độc lập và trong mối tương tác với các yếu tố định giá tài sản truyền thống như beta, quy mô, tỷ số vốn cổ phần so với giá trị sổ sách, quán tính giá, quán tính thu nhập, tính không thanh khoản và tỷ suất thu nhập.
Câu hỏi nghiên cứ u
Dựa theo mục tiêu nghiên cứu như được đề cập ở trên, người viết đặt ra một số câu hỏi nghiên cứu như sau:
Có mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng ở mức độ danh mục, cả khi xem xét riêng lẻ và khi tương tác với các yếu tố định giá tài sản truyền thống Mối quan hệ này có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều, tùy thuộc vào các yếu tố tác động.
Có mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng ở mức độ công ty riêng lẻ, cả khi xem xét độc lập và khi tương tác với các yếu tố định giá tài sản truyền thống Mối quan hệ này cần được làm rõ xem là cùng chiều hay ngược chiều để hiểu rõ hơn về tác động của biến động dòng tiền đến lợi suất cổ phiếu.
T ổng quan các nội dung chính củ a lu ận văn
Trong luận văn này, tác giả sử dụng hai thước đo độ biến động dòng tiền đã được điều chỉnh theo mùa vụ, bao gồm độ lệch chuẩn của dòng tiền trên doanh thu và độ lệch chuẩn của dòng tiền trên giá trị sổ sách của vốn cổ phần qua 12 quý, đồng thời xác định một số biến kiểm soát Mẫu nghiên cứu bao gồm 103 công ty niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2010 – 2013, được phân chia thành 8 nhóm ngành khác nhau Tác giả tạo lập danh mục theo tứ phân vị dựa trên độ biến động dòng tiền hàng tháng và 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 thước đo tỷ suất sinh lợi có và không điều chỉnh rủi ro Kết quả cho thấy có một mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi dương, trong đó danh mục có dòng tiền ít biến động đạt tỷ suất sinh lợi cao hơn so với danh mục có dòng tiền biến động nhiều.
Để đánh giá mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, cần mở rộng nghiên cứu từ cấp độ danh mục sang cấp độ công ty Sử dụng phương pháp hồi quy chéo theo Fama và MacBeth (1973) cùng với các biến kiểm soát như beta, quy mô và tính không thanh khoản, nghiên cứu ban đầu không tìm thấy bằng chứng hỗ trợ cho mối quan hệ này Tuy nhiên, khi áp dụng mô hình hồi quy hiệu ứng cố định 2 chiều, kết quả cho thấy có 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 trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Kết quả nghiên cứu cho thấy sự phù hợp với giả thuyết nghiên cứu của tác giả, cả ở cấp độ danh mục và từng công ty riêng lẻ, khi xem xét độc lập cũng như khi tương tác với các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi được đề cập trong luận văn.
K ế t c ấ u c ủ a lu ận 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 quy trình xử lý dữ liệu Ngoài ra, chương này còn đề cập đến phương pháp nghiên cứu ở cấp độ danh mục và cấp 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, chúng tôi 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 trong tương lai.
Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Độ bi ến độ ng t ỷ su ấ t sinh l ợ i phi h ệ th ống và tỷ su ấ t sinh l ợ i k ỳ v ọ ng
Theo lý thuyết định giá tài sản truyền thống, độ biến động phi hệ thống, đại diện cho rủi ro phi hệ thống, không được định giá trong danh mục hoàn toàn đa dạng hóa Tuy nhiên, lý thuyết này thiếu các dự đoán về ảnh hưởng của rủi ro phi hệ thống lên tỷ suất sinh lợi khi nhà đầu tư gặp rào cản trong việc đa dạng hóa danh mục do 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 rủi ro này Điều này ngụ ý 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 từ năm 2006 cho thấy độ biến động của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trên thị trường Mỹ từ 1963 đến 2000, với cổ phiếu có độ biến động thấp mang lại tỷ suất sinh lợi vượt trội hơn Các yếu tố như quy mô và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường không giải thích được hiện tượng này Nghiên cứu tiếp theo của Ang và cộng sự (2009) xác nhận mối quan hệ này trên 23 thị trường phát triển, với chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục biến động cao và thấp 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 và cần ước lượng dựa trên mô hình EGARCH, phát hiện mối quan hệ cùng chiều trên thị trường Mỹ từ 1963 đến 2006 Trong khi đó, Bali và Cakici (2008) không tìm thấy mối quan hệ vững chắc giữa độ biến động phi hệ thống và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong giai đoạn 1958-2004, cho rằng các yếu tố như thước đo và trọng số có ảnh hưởng đáng kể Điều này cho thấy các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ này chưa thống nhất, đòi hỏi cần có cơ sở lý thuyết vững chắc để giải thích.
Nghiên cứu của Ang và cộng sự (2009) đã đưa ra một số lý do tiềm năng cho mối quan hệ giữa chi phí giao dịch và tỷ lệ sở hữu của các nhà đầu tư tổ chức, nhưng không thể giải thích các kết quả trái ngược trong các nghiên cứu thực nghiệm toàn cầu Việc sử dụng các lý thuyết truyền thống để giải thích mối quan hệ này vẫn là một thách thức Hiện nay, nghiên cứu hành vi đang được chú trọng, với hai nghiên cứu nổi bật: Baker và Wurgler (2006) cho 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 tạo ra tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao, và ngược lại Baker cùng cộng sự (2011) chỉ ra rằng sự ưa thích bất hợp lý của các nhà đầu tư cá nhân đối với cổ phiếu biến động lớn, cùng với sự miễn cưỡng của nhà đầu tư tổ chức trong việc đạt tỷ suất sinh lợi định trước, đã dẫn đến việc định giá cao các cổ phiếu biến động lớn, làm giảm tỷ suất sinh lợi yêu cầu.
Độ bi ến độ ng t ỷ su ấ t sinh l ợ i phi h ệ th ống và độ bi ến động dòng tiề n
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 hoặc dòng tiền Cụ thể, nghiên cứu của Irvine và Pontiff (2009) cho rằng cú sốc dòng tiền và sự gia tăng cạnh tranh thị trường là hai yếu tố chính ảnh hưởng đến xu hướng này Trong giai đoạn 1964 - 2003, sự gia tăng đáng kể trong độ biến động thu nhập/dòng tiền đã giải thích cho sự tăng đột ngột của độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống trong cùng thời kỳ.
Huang (2009) đã chỉ ra rằng độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống và độ biến động dòng tiền có mối quan hệ với nhau, nhưng chúng không lấn át lẫn 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 các kết quả từ nghiên cứu của Huang và không tập trung vào việc xác định lại mối quan hệ này, coi như tác động của hai loại độ biến động này là khác nhau và không ảnh hưởng lẫn nhau.
Nghiên cứu của Walkshouse (2013) đã chỉ ra rằng độ biến động dòng tiền có vai trò quan trọng trong việc giải thích tác động của độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống lên tỷ suất sinh lợi Mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ suất sinh lợi và độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống thể hiện rõ ràng hơn và có ý nghĩa hơn đối với các công ty có độ biến động dòng tiền thấp.
Qua các nghiên cứu, tác giả nhận thấy mối quan hệ tích cực giữa độ biến động thu nhập/dòng tiền và độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống 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, do đó sẽ không đi sâu vào mối liên hệ giữa độ biến động dòng tiền và độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống.
Độ bi ến động dòng tiền và tỷ su ấ t sinh l ợ i k ỳ ọ v ng
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 nghiên cứu mối quan hệ giữa độ biến động thu nhập và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong hơn 50 công ty, nhưng không tìm thấy mối liên hệ có ý nghĩa nào Họ cũng không thảo luận thêm về các kết quả này Đáng chú ý, nghiên cứu của họ sử dụng quy mô theo mức vốn hóa thị trường làm thước đo chuẩn hóa cho độ biến động thu nhập, điều này gây khó khăn trong việc tách biệt các kết quả khỏi hiệu ứng quy mô.
Huang (2009) là một trong những tác giả đầu tiên nghiên cứu mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng Nghiên cứu của ông xác nhận rằng độ biến động dòng tiền có mối liên hệ chặt chẽ với độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống, mặc dù chúng không lấn át lẫn nhau Kết quả nghiên cứu, được thực hiện trên các công ty niêm yết tại Mỹ trong giai đoạn 1980-2004, chỉ ra một mối quan hệ ngược chiều có ý nghĩa thống kê vững chắc giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng Huang cũng xem xét mối quan hệ này ở cả mức độ danh mục và công ty riêng lẻ, và kết quả cho thấy mối quan hệ đều có ý nghĩa vững chắc ở cả hai mức độ.
Nghiên cứu của Huang (2009) đã đưa ra một số lời giải thích tiềm năng cho mối quan hệ giữa sự tự tin của nhà đầu tư và độ biến động của dòng tiền Thứ nhất, nhà đầu tư thường có sự tự tin quá mức, đặc biệt là đối với các công ty có độ biến động cao, dẫn đến việc định giá không chính xác Thứ hai, độ biến động dòng tiền phản ánh rủi ro không chắc chắn, ảnh hưởng đến các yếu tố HML và SMB theo mô hình của Fama và French Sự không chắc chắn trong dòng tiền có thể giải thích một phần cho yếu tố HML, vì các công ty có dòng tiền biến động lớn phải đối mặt với nguy cơ vỡ nợ cao hơn Đồng thời, các công ty nhỏ, thường gặp khó khăn về dòng tiền, cũng chịu ảnh hưởng từ sự không chắc chắn này, làm tăng rủi ro 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 hơn 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 chủ yếu 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 các giải thích tiềm năng đáng tin cậy và thuyết phục về vấn đề nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứ u
D ữ li ệ u
Mẫu quan sát ban đầu bao gồm tất cả các công ty niêm yết trên HOSE từ năm 2007 đến 2013, có dữ liệu về tỷ suất sinh lợi cổ phiếu hàng tháng và dữ liệu kế toán hàng quý trong suốt giai đoạn này Lý do lựa chọn này xuất phát từ nhiều yếu tố quan trọng.
Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) được thành lập cách đây khoảng 14 năm và đến cuối năm 2013, đã có khoảng 300 mã cổ phiếu niêm yết với tổng 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 ghi nhận giá trị vốn hóa khoảng 106,870 tỷ đồng và chỉ số HNX-Index đạt 67.84 điểm Những số liệu này cho thấy HOSE là một đại diện mạnh mẽ cho thị trường chứng khoán Việt Nam, giúp nghiên cứu mối quan hệ giữa các sàn giao dịch.
Vào cuối năm 2005, số lượng công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) còn khá ít, nhưng đã tăng trưởng mạnh mẽ 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 yêu cầu mẫu quan sát có nhiều dữ liệu theo chuỗi thời gian Khác với các nghiên cứu trước như Fama và French (1992) 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 nhanh chóng hơn so với khi sử dụng dữ liệu hàng năm Để đảm bảo rằng thông tin kế toán được biết đến trước khi giao dịch, nghiên cứu sẽ ghép dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu với dữ liệu kế toán của quý trước.
Trong quá trình lựa chọn mẫu quan sát, tác giả đã loại bỏ các công ty tài chính như STB và SSI vì việc sử dụng đòn bẩy cao là điều bình thường trong ngành này, trong khi đối với các công ty phi tài chính, điều đó chỉ ra nguy cơ kiệt quệ cao hơn Tác giả cũng đã loại bỏ những công ty duy nhất trong từng ngành như FPT và RIC để đảm bảo tính thống nhất cho nghiên cứu Ngoài ra, các quan sát có vốn cổ phần âm theo giá trị sổ sách cũng được loại bỏ, dựa trên nghiên cứu của Fama và French (1992) và Brown cùng các cộng sự (2008), vì chúng thể hiện rủi ro cao hơn và có thể dẫn đến thất bại hoặc sáp nhập, ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu Cuối cùng, mẫu quan sát được chọn bao gồm 103 công ty.
Trong luận văn này, việc phân ngành các công ty niêm yết là một vấn đề quan trọng Tác giả sử dụng bảng phân ngành năm 2013 từ website http://www.hsx.vn, được cập nhật vào tháng 7/2014, với tiêu chí phân ngành dựa trên hoạt động kinh doanh chính mang lại doanh thu lớn nhất Dựa trên tiêu chí này, 103 công ty được phân 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 và xe có động cơ khác (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 theo nhóm ngành được trình bày 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, người viết cần thu thập dữ liệu từ 12 quan sát dòng tiền theo quý Chi tiết về phương pháp này sẽ được trình bày rõ hơn 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 phân tích chi tiết hơn ở 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 Toàn, bao gồm giá đóng cửa đã điều chỉnh của mỗi cổ phiếu vào cuối ngày giao dịch 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.
Trong đó, Ri,t là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i tại thời điểm t ;
Pi,t là giá cổ phiếu i tại thời điểm t ;
Pi,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, Rm,t là tỷ suất sinh lợi thị trường tại thời điểm t ;
Pi,t là chỉ số VN - Index tại thời điểm t ;
Pi,t-1 là chỉ số VN - Index tại thời điểm t - 1.
Lãi suất phi rủi ro là suất sinh lợi chắc chắn mà nhà đầu tư nhận được trong một khoảng thời gian nhất định, với hai điều kiện quan trọng: tài sản không được có rủi ro vỡ nợ và kỳ hạn phải trùng với kỳ hạn đầu tư để tránh rủi ro tái đầu tư Tín phiếu kho bạc đáp ứng cả hai điều kiện này, với tính chất tài chính phi rủi ro và ngắn hạn, giúp giá trị ít bị ảnh hưởng bởi biến động lãi suất Trong nghiên cứu, lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ hạn 1 hoặc 3 tháng thường được lựa 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, lãi suất này sẽ được sử dụng làm lãi suất phi rủi ro, và để chuyển đổi từ lãi suất hàng năm sang hàng tháng, công thức tương ứng sẽ được áp dụng.
Luận văn này sử dụng Microsoft Excel 2010, bao gồm công cụ Phân tích Dữ liệu để thực hiện nhanh chóng một số bước, cùng với phần mềm Eviews 8 để xử lý dữ liệu.
Thước đo độ bi ến động dòng tiề n
Luận văn này tập trung vào độ biến động dòng tiền thay vì thu nhập, như Huang (2009) đã chỉ ra, nhằm tránh việc che đậy lợi nhuận hoạt động do quản lý thu nhập Quản lý thu nhập là sự can thiệp có mục đích của ban quản trị để xác định thu nhập, thường nhằm thỏa mãn lợi ích cá nhân Các chiến lược quản lý thu nhập bao gồm tăng thu nhập, ổn định thu nhập và tẩy xóa nợ xấu trong giai đoạn suy thoái Động cơ của việc quản lý thu nhập thường liên quan đến các giao kèo tiền thưởng, ảnh hưởng đến giá cổ phiếu và các ưu đãi từ chính phủ như trợ cấp 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, một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng Tuy nhiên, độ biến động này không thể quan sát trực tiếp, gây khó khăn trong việc xác định thước đo phù hợp Để khắc phục vấn đề này, Huang (2009) đã 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 sẽ áp dụng phương pháp tương tự trong 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 dựa vào dữ liệu quá khứ cho thấy rằng khoảng thời gian ước lượng càng dài thì kết quả càng chính xác, tập trung vào xu hướng dài hạn thay vì những biến động tạm thời Huang (2009) đã sử dụng các khoảng thời gian 3, 4 và 5 năm và khẳng định rằng kết quả của mình vẫn vững chắc với cả ba khoảng thời gian này Trong luận văn này, tác giả chọn khoảng thời gian ước lượng là 3 năm, dựa trên mẫu quan sát các công ty niêm yết từ năm 2007 đến 2013, với thời gian quan sát chính thức là 4 năm Mặc dù việc sử dụng khoảng thời gian 4 hoặc 5 năm có thể giảm thiểu sai lệch trong đo lường, nhưng cả ba khoảng thời gian ước lượng đều cho ra kết quả nghiên cứu đáng tin cậy như Huang đã chỉ ra Luận văn cũng sẽ 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, theo phương pháp của Huang.
Năm 2009, bài viết 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 Doanh thu được chọn làm thước đo chuẩn hóa giúp giải quyết tính mùa vụ trong dòng tiền, vì dòng tiền là biến hoạt động và có dữ liệu theo quý Đối với thước đo dòng tiền chuẩn hóa theo vốn cổ phần, tác giả loại bỏ yếu tố mùa vụ bằng cách điều chỉnh theo trung bình ngành, tức là tính toán dòng tiền trên vốn cổ phần theo giá trị sổ sách của công ty trừ đi dòng tiền trên vốn cổ phần theo giá trị sổ sách của trung bình ngành.
Người viết đã xây dựng hai thước đo độ biến động dòng tiền dựa trên phân tích, 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, yêu cầu có ít nhất 6 quan sát trong khoảng thời gian ước lượng không bị thiếu.
Các biế n ki ểm soát
Trong bài viết này, tác giả đã đưa ra một số biến kiểm soát quan trọng nhằm phân tích tác động 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 cùng chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, tuy nhiên, Fama và French (1992) cùng một số nghiên cứu khác không tìm thấy bằng chứng hỗ trợ cho mối quan hệ này, cả khi beta đứng một mình trong mô hình hay tương tác với các biến khác, và nhận thấy rằng mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi đã biến mất trong giai đoạn gần đây Mặc dù kết quả không thống nhất, beta vẫn là một biến quan trọng được các nhà nghiên cứu quan tâm trong các nghiên cứu thực nghiệm về định giá tài sản Trong luận văn này, tác giả sẽ áp dụng cách tiếp cận của Fama và French (1992) để xác định beta.
Vào tháng 6 năm t, các cổ phiếu được phân loại thành 3 danh mục dựa trên quy mô, nhằm tạo ra sự chênh lệch lớn hơn cho beta và tỷ suất sinh lợi, từ đó làm nổi bật mối quan hệ giữa chúng Trong mỗi danh mục này, cổ phiếu được chia nhỏ thành 3 nhóm theo beta trước sắp xếp, với beta được ước lượng dựa trên tỷ suất sinh lợi trong khoảng thời gian 24 đến 60 tháng trước tháng 7 năm t Điều này giúp 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 theo mô hình 3 x 3, 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 về tỷ suất sinh lợi được thu thập từ tháng 1 năm 2010 đến tháng 12 năm 2013.
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 của thị trường, đồng thời áp dụng phương pháp Fowler – Rorke (1983) để điều chỉnh vấn đề giao dịch không đồng bộ, một vấn đề sẽ được thảo luận chi tiết hơn ở phần sau.
Sau khi xác định các beta theo thứ tự sắp xếp, người viết phân loại các beta này vào từng cổ phiếu trong danh mục Những beta này sẽ được áp dụng trong hồi quy chéo theo phương pháp của Fama và MacBeth (1973) cho từng cổ phiếu riêng lẻ Việc phân bổ này không có nghĩa là beta của mỗi cổ phiếu sẽ giữ nguyên, vì một cổ phiếu có thể thay đổi vị trí giữa các danh mục theo từng 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 một kỳ giúp ước lượng các giá trị β0 và β1 tương ứng.
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 β1 như sau:
Trong đó là hệ số tự tương quan bậc 1.
Beta danh mục hiệu chỉnh được tính bằng công thức: β0 + (trọng số của β1 x β1) Trong nghiên cứu này, tác giả ước lượng beta thông qua việc 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 không ảnh hưởng đến kết quả ước lượng beta Tuy nhiên, tác giả cũng để ngỏ việc xác định số độ trễ và độ tới phù hợp cho thị trường chứng khoán Việt Nam trong các nghiên cứu tương lai, vì vấn đề này không phải là trọng tâm của nghiên cứu hiện tại; ví dụ, 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 không có sự khác biệt đáng kể khi sử dụng phương pháp Fowler – Rorke (1983) Tuy nhiên, trong luận văn này, mặc dù kết quả ước lượng không thay đổi nhiều (với trọng số β1 = 1.072), tác giả vẫn quyết định sử dụng phương pháp Fowler – Rorke (1983) để giảm thiểu sai số ước lượng, nhờ vào khả năng mạnh mẽ 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 của nó sẽ phản ánh giá từ các ngày trước đó, dẫn đến chỉ số thị trường có thể không chính xác Việc tính toán beta dựa trên tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và thị trường từ các thời điểm giao dịch khác nhau có thể gây ra sai lệch nghiêm trọng Để khắc phục điều này, 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 dựa trên việc sử dụng beta của n độ trễ và n độ tới trong hồi quy tỷ suất sinh lợi danh mục với tỷ suất sinh lợi thị trường, mặc dù cách tiếp cận cụ thể của mỗi phương pháp có sự khác biệt.
Theo nghiên cứu của Fama và French (1992), có sự tương quan ngược giữa quy mô công ty và tỷ suất sinh lợi, cho thấy rằng các cổ phiếu có quy mô nhỏ thường mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn so với các cổ phiếu lớn Trong luận văn này, tác giả sẽ sử dụng vốn cổ phần theo giá trị thị trường đầu kỳ để phân tích mối quan hệ 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 được xem như chỉ báo về những khó khăn mà công ty đang phải đối mặt Các công ty có tỷ số BE/ME cao thường có giá trị thị trường (ME) thấp hơn so với giá trị sổ sách (BE), dẫn đến giá cổ phiếu cũng giảm Điều này cho thấy nhà đầu tư không đánh giá cao triển vọng tương lai của công ty, từ đó 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), các cổ phiếu có tỷ suất thu nhập cao thường đi kèm với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu cao Điều này có thể được lý giải dựa trên mối quan hệ giữa giá cả và các yếu tố cấu thành giá trị của cổ phiếu.
Tính không thanh khoản (ILLIQ)
Tính thanh khoản cổ phiếu phản ánh khả năng giao dịch nhanh chóng và chi phí thấp mà không làm biến động giá lớn Trong bài viết này, tác giả áp dụng thước đo ILLIQ của Amihud (2002) do tính khả dụng của dữ liệu và sự phổ biến của nó trong việc đại diện cho tính thanh khoản qua khối lượng giao dịch và biến động giá Tỷ số ILLIQ cho thấy phản ứng giá hàng ngày tương ứng với mỗi đồng khối lượng giao dịch Amihud (2002) chỉ ra rằng có mối quan hệ cùng chiều giữa tính không thanh khoản và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu; khi tính không thanh khoản cao, nó làm tăng kỳ vọng về tính không thanh khoản và dẫn đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn, từ đó 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) cho thấy các cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi thấp trong quá khứ tiếp tục có tỷ suất sinh lợi thấp trong tương lai Hiện tượng này có thể được giải thích bằng mô hình GH và mô hình BSV Mô hình 3 nhân tố của Fama và French không giải thích được quán tính giá trong ngắn hạn, do đó, nghiên cứu sẽ đo lường quán tính giá hàng tháng Luận văn này dựa theo phương pháp tính quán tính giá của Jegadeesh và Titman (1993) và 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 chi tiết phương pháp nghiên cứu mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, cả ở mức độ danh mục đầu tư và ở từng công ty riêng lẻ.
3.4.1 Tác động của độ biến động dòng tiền ở mức độ danh mục
Mỗi tháng, tác giả phân loại các cổ phiếu thành 4 danh mục dựa trên độ biến động dòng tiền, sắp xếp theo giá trị tăng dần Tiếp theo, tác giả đánh giá các danh mục này bằng các chỉ số tỷ suất sinh lợi, bao gồm cả tỷ suất chưa điều chỉnh rủi ro và tỷ suất đã điều chỉnh 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 dựa trên 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 cần 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 giữa CAPM Alpha và yếu tố rủi ro thị trường, chúng ta cần tính toán CAPM Alpha, hay còn gọi là tỷ suất sinh lợi khác biệt Dựa theo nghiên cứu của Basu (1977), CAPM Alpha được ước lượng thông qua việc hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục đầu tư (Rp).
Hệ số chặn alpha được tính toán bằng cách lấy phần bù rủi ro thị trường (Rm – Rf) và cung cấp cái nhìn tổng quan về hiệu suất của cổ phiếu Nếu alpha có giá trị âm, điều này cho thấy hiệu suất kém hơn so với kỳ vọng của thị trường dựa trên mô hình CAPM, trong khi giá trị dương cho thấy hiệu suất vượt trội hơn so với kỳ vọng đó.
Bài viết này tính toán hệ số Sharpe, được xác định bằng trung bình tỷ suất sinh lợi vượt trội chia cho độ lệch chuẩn, với mục đích đánh giá hiệu quả đầu tư; hệ số này càng cao càng tốt Để phân tích kết quả theo độ biến động dòng tiền mà không bị ảnh hưởng bởi biến kiểm soát, tác giả đã xây dựng danh mục 3 x 3, sắp xếp đầu tiên theo biến kiểm soát (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, tác giả không xây dựng danh mục 4 x 4 hay 5 x 5 Quy trình bắt đầu bằng cách nhóm cổ phiếu vào 3 danh mục dựa trên biến kiểm soát, tiếp theo là sắp xếp mỗi danh mục theo độ biến động dòng tiền Việc sắp xếp này được cập nhật hàng tháng, và tác giả sau đó xem xét kết quả với các giá trị CAPM Alpha vừa ước lượng được.
3.4.2 Tác động của độ biến động dòng tiền ở mức độ công ty
Trong phần này, tác giả sẽ nghiên cứu tác động của độ biến động dòng tiền đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ở mức độ công ty, nhằm xác định liệu kết quả ở mức độ danh mục có thể áp dụng cho các công ty riêng lẻ hay không Để thực hiện nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy với nhiều biến kiểm soát, trong đó bao gồm độ biến động dòng tiền được đo bằng hai chỉ số CFSALES và CFBE Các biến kiểm soát khác được đưa vào mô hình hồi quy bao gồm beta, quy mô công ty, 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.
Trong nghiên cứu hồi quy OLS, các phần dư có thể có sự tương quan giữa các công ty và thời điểm, điều này làm sai số chuẩn bị chệch do giả định phân phối iid không còn đúng Các phần dư tại một thời điểm có thể phụ thuộc chéo giữa các công ty, trong khi các phần dư của một công ty có thể phụ thuộc theo thời gian (Petersen, 2009) Để giải quyết vấn đề này, Fama và MacBeth (1973) đã đề xuất phương pháp hồi quy chéo hai bước, vẫn được nhiều nhà nghiên cứu định giá tài sản áp dụng Trong luận văn này, tác giả cũng sử dụng phương pháp của Fama và MacBeth (1973) và tham khảo nghiên cứu của Fama và French (1992) Cụ thể, tác giả thực hiện hồi quy chéo hàng tháng, sau đó tính bình quân theo chuỗi thời gian của các hệ số hồi quy và giá trị thống kê t.
Sau khi tiến hành 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 mẫu.
Phương pháp này không khắc phục được mối tương quan phần dư giữa các quan sát của một công ty tại những thời điểm khác nhau Theo Petersen, điều này cần được xem xét để cải thiện độ chính xác trong phân tích.
Nghiên cứu của Huang (2009) chỉ ra rằng mối tương quan phần dư sẽ giảm dần khi thời gian quan sát kéo dài, do đó các nhà nghiên cứu thường không chú ý đến yếu tố này khi thực hiện các nghiên cứu với giai đoạn quan sát lớn Tuy nhiên, với giai đoạn quan sát chỉ 4 năm, tác giả nhận thấy mối tương quan phần dư vẫn có thể tồn tại Vì lý do đó, trong luận văn này, tác giả quyết định sử dụng mô hình hiệu ứng cổ định (Fixed Effects) để phân tích.
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp tác động chéo và tác động thời gian nhằm nắm bắt sự thay đổi theo thời gian và ảnh hưởng không quan sát được của các biến giải thích lên biến phụ thuộc Tác giả sử dụng tiêu chuẩn Schwarz để lựa chọn hiệu ứng cố định 2 chiều thay vì chỉ chọn hiệu ứng cố định 1 chiều với giá trị tiêu chuẩn thấp nhất, như được chỉ ra bởi Bauer và cộng sự (2004) Theo Petersen (2009), phương pháp này giúp loại bỏ sai lệch tốt hơn so với các phương pháp điều chỉnh sai số chuẩn theo Fama và MacBeth (1973) Trong nghiên cứu, tác giả không trình bày kết quả từ Random Effects do lý do rằng chỉ có khoảng 3% nghiên cứu sử dụng phương pháp này và mô hình Random Effects không phù hợp khi sai số có thể tương quan với các biến giải thích Kết quả từ kiểm định Hausman test cho thấy mô hình Fixed Effects là lựa chọn tốt hơn, mặc dù không được trình bày trong luận văn Tác giả thừa nhận rằng có thể có nhiều phương pháp khác tốt hơn, nhưng do hạn chế về phần mềm và kiến thức, vấn đề này sẽ được xem xét trong các nghiên cứu tương lai.
Th ống kê mô tả và ma trậ n h ệ s ố tương quan
Phần này trình bày thống kê mô tả cũng như ma trận hệ số tương quan của các biến nghiên cứu được sử dụng trong luận văn.
Biến Trung Bình Trung Vị Độ Lệch
Nguồn: tính toán của người viết Bảng 4.1: Thống kê mô tả
Bảng 4.1 tóm tắt thống kê mô tả các biến nghiên cứu, bao gồm trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất Mẫu quan sát gồm 4,944 quan sát về tỷ suất sinh lợi và 1,648 quan sát về độ biến động dòng tiền, với các số liệu được tính toán dựa trên bình quân theo chuỗi thời gian trong giai đoạn 2010.
Năm 2013, các thống kê mô tả dựa trên dữ liệu chéo của 103 công ty cho thấy ME được tính theo đơn vị tỷ đồng Qua đó, tác giả nhận thấy những điểm nổi bật trong mẫu quan sát này.
Biến quy mô có trung bình cao hơn đáng kể so với trung vị, cho thấy mẫu quan sát chứa nhiều công ty nhỏ hơn so với các công ty lớn.
• Tỷ suất sinh lợi của các công ty trong mẫu dữ liệu trong giai đoạn quan sát nhìn chung là âm.
Mức độ chênh lệch giữa các giá trị trong thước đo CFSALES lớn hơn so với thước đo CFBE, cho thấy CFSALES có khả năng nhận diện mối quan hệ giữa biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi một cách rõ ràng hơn.
LN(ME) LN(BEME) PMOM SUE ILLIQ EY CFSALES CFBE RET
Nguồn: tính toán của người viết
Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan
Bảng 4.2 trình bày ma trận hệ số tương quan được tính toán từ dữ liệu của 103 công ty trong giai đoạn 2010 - 2013 Tỷ suất sinh lợi có mối tương quan cùng chiều với tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập và tỷ suất thu nhập, nhưng ngược chiều với quy mô và tính không thanh khoản Đối với biến chính là độ biến động dòng tiền, CFSALES và CFBE có mối tương quan ngược chiều với tỷ suất sinh lợi, phù hợp với giả thuyết ban đầu Mối tương quan cùng chiều giữa CFSALES và CFBE cho thấy việc sử dụng cả hai biến để đo độ biến động dòng tiền có thể không gây ra kết quả mâu thuẫn Mặc dù bảng này chưa đủ đáng tin cậy để khẳng định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và các biến nghiên cứu, nhưng nó cung cấp cái nhìn sơ lược trước khi tiến hành phân tích sâu hơn.
Bảng phân tích cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích trong bài viết, khi mà hệ số tương quan cặp cao nhất chỉ đạt -63.2% và không có hệ số nào vượt quá 80% Hơn nữa, hệ số phóng đại phương sai (VIF) cho tất cả các biến đều nhỏ hơn 3, chứng tỏ rằng các biến này không bị ảnh hưởng lẫn nhau, đảm bảo tính chính xác của mô hình nghiên cứu.
Tác độ ng c ủa độ bi ến động dòng tiề n ở m ức độ danh m ụ c
(a) Tỷ suất sinh lợi của các danh mục được sắp xếp theo CFSALES
TSSL bình quân giản đơn
TSSL bình quân có trọng số
(b)Tỷ suất sinh lợi của các danh mục được sắp xếp theo CFBE
Nguồn: tính toán của người viết
Bảng 4.3: Tỷ suất sinh lợi của các danh mục được sắp xếp theo độ biến động dòng tiền
TSSL bình quân giản đơn 0.003 -0.001 0.0005 -0.011 0.014
TSSL bình quân có trọng số
Tỷ suất sinh lợi chưa điều chỉnh rủi ro
Bảng 4.3 trình bày tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn và bình quân có trọng số theo giá trị của các danh mục, với giá trị thống kê t tới hạn ở các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% Chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục có độ biến động dòng tiền nhỏ nhất (D1) và lớn nhất (D4) cho thấy sự khác biệt đáng kể Cụ thể, mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn hàng tháng là 1.3% (t = 2.44) và bình quân có trọng số là 2% (t = 1.86) trong bảng 4.3 a; trong bảng 4.3 b, các con số này lần lượt là 1.4% (t = 2.67) và 2.6% (t = 2.77) Điều này dẫn đến chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn hàng năm khoảng 16% – 18% và bình quân có trọng số khoảng 26% – 36% giữa danh mục 1 và 4 Đặc biệt, nửa đầu danh mục có độ biến động dòng tiền thấp đạt tỷ suất sinh lợi cao hơn nửa còn lại, với tất cả các kết quả đều có ý nghĩa thống kê ngoại trừ tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị của thước đo CFBE.
Tỷ suất sinh lợi được điều chỉnh rủi ro
CAPM Alpha là giá trị Alpha của các danh mục dựa trên mô hình CAPM, cho thấy sự chênh lệch tỷ suất sinh lợi dương và có ý nghĩa thống kê giữa danh mục 1 và 4 sau khi kiểm soát rủi ro thị trường Cụ thể, trong bảng 4.3 a, tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn đạt 1.1% mỗi tháng (t = 2.24) và tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị là 1.8% mỗi tháng (t = 1.66) Tương tự, bảng 4.3 b cho thấy tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn là 1.3% mỗi tháng (t = 2.49) và tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị là 2.3% mỗi tháng (t = 2.56) Mặc dù mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi giảm khi kiểm soát rủi ro, nhưng vẫn giữ được ý nghĩa thống kê, đặc biệt là giữa các danh mục có độ biến động dòng tiền thấp và cao, với ý nghĩa thống kê chủ yếu ở thước đo CFSALES.
Tỷ số Sharpe giảm dần qua các danh mục dựa trên độ biến động dòng tiền, với chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn giữa danh mục 1 và 4 là 0.161 và 0.322 cho tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị Tương tự, chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn trong bảng 4.3 b là 0.19, và 0.336 cho tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị Điều này cho thấy rằng chiến lược đầu tư vào cổ phiếu theo độ biến động dòng tiền có thể mang lại hiệu quả tốt hơn so với danh mục thị trường, có tỷ số Sharpe là –0.124 trong giai đoạn 2010 - 2013.
Theo bảng 4.3, có thể nhận thấy một số đặc tính của các danh mục được phân loại dựa trên độ biến động dòng tiền Hai dòng cuối cùng trong bảng cung cấp số lượng công ty trong từng danh mục cùng với thị phần tương ứng Mỗi danh mục chứa khoảng 25 công ty.
Trong số 26 công ty, thước đo CFBE cho thấy sự chênh lệch rõ rệt về thị phần giữa hai danh mục đầu và cuối, với danh mục 1 chiếm 42% thị phần, trong khi danh mục 4 chỉ chiếm 9%.
Hai danh mục cuối cùng chiếm 22% và 27%, trong khi theo thước đo CFSALES, danh mục 1 chiếm 31% và danh mục 4 chiếm 35%, cho thấy không có sự khác biệt đáng kể giữa các danh mục Mặc dù có sự khác nhau trong phân bổ thị phần, cả hai thước đo đều cho kết quả thống nhất và có ý nghĩa thống kê Đặc biệt, theo thước đo CFBE, hai danh mục 3 và 4 có độ biến động dòng tiền lớn hơn, chiếm 36% thị phần, trong khi theo CFSALES, chúng chiếm 50% thị phần Từ các số liệu thị phần và kết quả trong bảng 4.3, có thể thấy rằng tác động của độ biến động dòng tiền không chỉ ảnh hưởng đến một số ít công ty.
(a) Chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn của danh mục 1 và 4 khi sắp xếp theo CFSALES
(b) Chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị của danh mục 1 và 4 khi sắp xếp theo CFSALES
(c) Chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn của danh mục 1 và 4 khi sắp xếp theo CFBE
(d) Chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị của danh mục 1 và 4 khi sắp xếp theo CFBE
Nguồn: tính toán của người viết
Hình 4.1: Chênh lệch tỷ suất sinh lợi hàng tháng giữa danh mục 1 và 4 trong giai đoạn 2010-2013
Hình 4.1 thể hiện sự chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục 1 và 4 trong bốn năm từ 2010 đến 2013, qua các trường hợp: (a) chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn theo CFSALES, (b) chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị theo CFSALES, (c) chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn theo CFBE, và (d) chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị theo CFBE Mặc dù không phải lúc nào chênh lệch cũng dương, nhưng khoảng 2/3 số tháng quan sát cho thấy sự xuất hiện của chênh lệch tỷ suất sinh lợi dương, điều này củng cố niềm tin rằng kết quả trong bảng 4 không chỉ bị ảnh hưởng bởi một vài giá trị chênh lệch cực đoan.
Kết luận cho thấy có sự chênh lệch tích cực về tỷ suất sinh lợi giữa danh mục đầu tư có độ biến động dòng tiền thấp và danh mục có độ biến động dòng tiền cao, và sự chênh lệch này có ý nghĩa thống kê rõ ràng.
(a) LN(ME) – Bình quân giản đơn
(b)LN(ME) – Bình quân có trọng số theo giá trị
Danh Mục (c) BE/ME – Bình quân giản đơn
(d)BE/ME – Bình quân có trọng số theo giá trị
Danh Mục (e) PMOM – Bình quân giản đơn
(f) PMOM - Bình quân có trọng số theo giá trị
(g) SUE - Bình quân giản đơn
(h)SUE - Bình quân có trọng số theo giá trị
Danh Mục (i) ILLIQ - Bình quân giản đơn
(j) ILLIQ - Bình quân có trọng số theo giá trị
Nguồn: tính toán của người viết
Hình 4.2: Đặc tính của 4 danh mục sắp xếp theo độ biến động dòng tiền
Trong bài viết này, tác giả sẽ phân tích sự biến đổi của tỷ suất sinh lợi qua các danh mục, với hình 4.2 trình bày bình quân giản đơn và bình quân có trọng số theo giá trị theo chuỗi thời gian của các yếu tố như quy mô, tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập và tính không thanh khoản Tác giả nhận thấy rằng với thước đo CFSALES, không có mối quan hệ rõ ràng nào ngoại trừ quán tính giá và quán tính thu nhập, có thể do hạn chế về số lượng cổ phiếu trong nghiên cứu này so với các nghiên cứu quốc tế như Huang (2009) Tuy nhiên, với thước đo CFBE, các mối quan hệ này được thể hiện rõ hơn.
Độ biến động dòng tiền có mối quan hệ ngược chiều với quy mô, quán tính giá và quán tính thu nhập, đồng thời có mối quan hệ cùng chiều với tính không thanh khoản Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cũng ảnh hưởng đến độ biến động dòng tiền, nhưng mối quan hệ này không rõ ràng và thay đổi theo các đại diện khác nhau của độ biến động dòng tiền Các công ty có độ biến động dòng tiền cao thường có quy mô nhỏ, quán tính giá và quán tính thu nhập thấp, đi kèm với tính không thanh khoản cao, dẫn đến tỷ suất sinh lợi cao Tuy nhiên, độ biến động dòng tiền cao lại liên quan đến tỷ suất sinh lợi thấp, cho thấy tác động của nó khác biệt so với các yếu tố quy mô và tính không thanh khoản Có ý kiến cho rằng tác động của độ biến động dòng tiền có thể được kết hợp với quán tính thu nhập và quán tính giá, nhất là khi xem xét theo CFBE, khi mà tỷ suất sinh lợi giảm theo sự sụt giảm của các yếu tố này Hình 4.2 chỉ ra mối quan hệ ngược chiều mạnh giữa quán tính giá, quán tính thu nhập và độ biến động dòng tiền Cuối cùng, tác giả sẽ làm rõ tác động của độ biến động dòng tiền mà không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ biến kiểm soát nào liên quan đến tỷ suất sinh lợi.
Bài viết sẽ trình bày kết quả của việc sắp xếp danh mục hai lần dựa trên biến kiểm soát và độ biến động dòng tiền, như thể hiện trong bảng 4.4 Bảng này cho thấy sự chênh lệch Alpha theo mô hình CAPM giữa danh mục có độ biến động dòng tiền thấp nhất và cao nhất trong từng nhóm sắp xếp Tiếp theo, tác giả sẽ tính toán dòng Control bằng cách lấy trung bình của ba danh mục theo biến kiểm soát, từ đó tạo ra ba danh mục mới dựa trên độ biến động dòng tiền, mỗi danh mục này sẽ bao gồm tất cả các trường hợp của biến kiểm soát.
EW VW EW VW EW VW EW VW
(a) Kiểm soát quy mô khi sắp xếp theo CFSALES
EW VW EW VW EW VW EW VW
(b) Kiểm soát quy mô khi sắp xếp theo CFBE
EW VW EW VW EW VW EW VW
(c) Kiểm soát tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường khi sắp xếp theo
EW VW EW VW EW VW EW VW
(d) Kiểm soát tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường khi sắp xếp theo
EW VW EW VW EW VW EW VW
(e) Kiểm soát quán tính thu nhập khi sắp xếp theo CFSALES
EW VW EW VW EW VW EW VW
(f) Kiểm soát quán tính thu nhập khi sắp xếp theo CFBE
EW VW EW VW EW VW EW VW
(g) Kiểm soát quán tính giá khi sắp xếp theo CFSALES
EW VW EW VW EW VW EW VW
(h) Kiểm soát quán tính giá khi sắp xếp theo CFBE
EW VW EW VW EW VW EW VW
(i) Kiểm soát tính không thanh khoản khi sắp xếp theo CFSALES
EW VW EW VW EW VW EW VW
(j) Kiểm soát tính không thanh khoản khi sắp xếp theo CFBE
Nguồn: tính toán của người viết
Bảng 4.4: Các CAPM Alpha của các danh mục 3 x 3 được sắp xếp đầu tiên bởi biến kiểm soát và sau đó sắp xếp theo độ biến động dòng tiền
Kết quả cho thấy sau khi kiểm soát các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi, chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục có dòng tiền ổn định và biến động lớn vẫn duy trì giá trị dương và có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, ngoại trừ trường hợp sử dụng thước đo CFSALES, khi các yếu tố này được kiểm soát.
Mức chênh lệch giữa ME và SUE không còn ý nghĩa thống kê Đối với chỉ số CFSALES, chênh lệch dao động từ 0.8% đến 1.3% mỗi tháng Tương tự, chỉ số CFBE cũng cho thấy chênh lệch trong khoảng 0.8% đến 1.6% hàng tháng.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi chỉ ra rằng có một mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi ở mức độ danh mục Mối quan hệ này không thể được giải thích bởi các yếu tố đã biết trước đây như quy mô, tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách, quán tính giá, quán tính thu nhập và tính không thanh khoản Bằng cách áp dụng một chiến lược đầu tư tập trung vào các cổ phiếu có độ biến động dòng tiền thấp và cao, nhà đầu tư có thể đạt được tỷ suất sinh lợi vượt trội trong giai đoạn 2010 – 2013.
Tác độ ng c ủa độ bi ến động dòng tiề n ở m ức độ công ty
Phần này trình bày kết quả của hồi quy chéo Fama-MacBeth thông qua bảy hồi quy, trong đó từng bước thêm các biến kiểm soát với ước lượng vững, được thể hiện trong bảng 4.5 Các hồi quy cũng được thực hiện với mô hình Fixed Effect, với kết quả được trình bày trong bảng 4.6 Hồi quy đầu tiên bao gồm ba yếu tố từ Fama và French (1992) cùng với biến quán tính giá Hồi quy thứ hai và thứ ba lần lượt bổ sung biến CFSALES và CFBE Tiếp theo, hồi quy thứ tư và thứ năm thêm biến quán tính thu nhập vào hồi quy thứ hai và thứ ba Cuối cùng, hồi quy thứ sáu và thứ bảy tiếp tục bổ sung biến tính không thanh khoản và tỷ suất thu nhập vào hồi quy thứ tư và thứ năm.
C BETA LN(ME) LN(BEME) PMOM SUE ILLIQ EY CFSALES CFBE
Nguồn: tính toán của người viết
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy theo Fama và MacBeth (1973)
C BETA LN(ME) LN(BEME) PMOM SUE ILLIQ EY CFSALES CFBE
Nguồn: tính toán của người viết
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy theo Fixed Effects 2 chiều
Dựa trên kết quả từ bảng 4.5 và 4.6, người viết nhận thấy một số điểm quan trọng liên quan đến các hệ số ước lượng và mức ý nghĩa của các biến kiểm soát cùng biến chính trong nghiên cứu Các biến kiểm soát đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của biến chính đến kết quả nghiên cứu.
Hệ số hồi quy của các biến vốn cổ phần dựa trên giá trị sổ sách và giá trị thị trường, cũng như quán tính giá và quán tính thu nhập, đều có giá trị dương và đạt ý nghĩa thống kê như đã được dự đoán.
Biến beta không có ý nghĩa thống kê, nhưng lại có giá trị âm, điều này phù hợp với dự kiến Theo CAPM có điều kiện, phần bù rủi ro thị trường trong giai đoạn này là âm, với giá trị trung bình là -0.007, dẫn đến mối quan hệ ngược chiều giữa beta và tỷ suất sinh lợi, khác hẳn so với khi thị trường đi lên.
Biến quy mô dương ở thị trường Việt Nam chủ yếu liên quan đến các công ty lớn có tỷ lệ sở hữu nhà nước chi phối, dẫn đến vấn đề quản trị kém và vấn đề đại diện Do đó, nhà đầu tư thường yêu cầu tỷ suất sinh lợi cao hơn Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy mối quan hệ này không còn ý nghĩa thống kê trong giai đoạn gần đây, có thể do sự suy yếu và biến mất của nó.
Biến tính không thanh khoản âm và có ý nghĩa thống kê tại Việt Nam có thể được giải thích một phần bởi đặc trưng thị trường, nơi mà các nhà đầu tư nhỏ lẻ thường ưa chuộng cổ phiếu blue-chip Điều này dẫn đến việc gia tăng cầu đối với các cổ phiếu lớn và có tính thanh khoản cao, từ đó mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn (Vo và Bui, 2014).
Cả hai thước đo độ biến động dòng tiền không có ý nghĩa thống kê khi áp dụng phương pháp của Fama và MacBeth (1973) Tuy nhiên, khi sử dụng mô hình Fixed Effects 2 chiều cho thước đo CFSALES, kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể với mối quan hệ ngược chiều và ý nghĩa thống kê ở mức 5%, như được thể hiện trong bảng 4.6 Điều này phù hợp với giả thuyết rằng khi độ biến động dòng tiền tăng, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng sẽ giảm Ngược lại, hệ số ước lượng của CFBE vẫn âm và không có ý nghĩa thống kê.
Kế t lu ậ n
H ạ n ch ế nghiên cứ u
Mặc dù với các kết quả nghiên cứu đạt được nhưng luận văn này vẫn còn một số hạn chế nhất định như được trình bày sau đây.
Mẫu quan sát trong luận văn chỉ bao gồm 103 công ty và giai đoạn quan sát kéo dài 4 năm Một mẫu lớn hơn sẽ giúp tăng tính thuyết phục của các kết quả nghiên cứu này.
Thị trường chứng khoán Việt Nam, mới chỉ hình thành 14 năm, vẫn đang đối mặt với nhiều thách thức như thiếu minh bạch thông tin và chất lượng của các công ty niêm yết Do đó, bộ dữ liệu thu thập để nghiên cứu thực nghiệm có thể chứa đựng một số sai sót ngoài dự kiến, dẫn đến kết quả ước lượng không chính xác.
Trong quá trình xử lý dữ liệu, người viết có thể gặp phải một số sai sót không mong muốn, mặc dù đã cẩn thận xem xét lại sau mỗi lần xử lý Những sai sót này có thể ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu một cách đáng kể.
Hướng nghiên cứu trong tương lai
Trong quá trình nghiên cứu luận văn này, tác giả đã tham khảo và nghiên cứu nhiều tài liệu liên quan, đồng thời kết nối các ý tưởng với nội dung chính của luận văn Tác giả cũng muốn đề xuất một số hướng nghiên cứu tiềm năng cho tương lai.
Nghiên cứu sự phân tách giữa hai thành phần hệ thống và phi hệ thống trong độ biến động dòng tiền không chỉ giúp nâng cao hiểu biết về mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, mà còn cung cấp những cái nhìn sâu sắc hơn Phương pháp phân tách này được trình bày chi tiết trong nghiên cứu của Huang.
Vào năm 2009, tác giả đã tóm tắt ngắn gọn quy trình thực hiện phân tách bằng cách chạy hồi quy cho từng công ty dựa trên dữ liệu trong 3 năm.
CF là dòng tiền chia cho doanh thu hoặc vốn cổ phần theo giá trị sổ sách điều chỉnh theo ngành, với i là công ty, j là ngành và t là thời gian Dòng tiền của ngành j tại thời điểm t được xác định bằng trung bình dòng tiền của các công ty trong ngành Hồi quy này đo lường độ nhạy cảm dòng tiền của công ty i với dòng tiền thị trường, giúp giải thích dòng tiền phi hệ thống tại thời điểm t của công ty i Độ biến động dòng tiền phi hệ thống được xác định bằng √ , trong khi độ biến động dòng tiền ngành được xác định bằng √ ̂, với ̂ = ̂ + là dòng tiền dự đoán từ hồi quy.
Từ đó, người viết xác định được độ biến động dòng tiền hệ thống.
Việc đo lường biến độ biến động dòng tiền bằng các phương thức khác nhau giúp xem xét mối quan hệ này một cách toàn diện hơn Bên cạnh độ biến động dòng tiền trong quá khứ, độ biến động dòng tiền kỳ vọng cũng được đề xuất, ước lượng thông qua mô hình chuyển đổi 2 trạng thái của Douglas và cộng sự (2014) Mô hình này phù hợp với dữ liệu dòng tiền được báo cáo theo quý, cho thấy rằng chuỗi thời gian kinh tế và tài chính với tần suất thấp thích hợp hơn với mô hình chuyển đổi trạng thái so với các mô hình độ biến động ngẫu nhiên liên tục theo thời gian.
Ackert, L., Deaves, R., 2009 Tài Chính Hành Vi: Tâm Lý Học, Ra Quyết Định và
Thị Trường Dịch từ tiếng Anh Người dịch Lê Đạt Chí và cộng sự, 2013 Hồ Chí Minh:
Nhà xuất bản Kinh Tế TP.HCM.
Nguyễn Thị Ngọc Trang và cộng sự, 2008 Phân Tích Tài Chính Hà Nội: Nhà xuất bản Lao Động – Xã Hội.
Thủ Tướng Chính phủ, 2012 Quyết Định Phê Duyệt Đề Án “Tái Cấu Trúc Thị
Trường Chứng Khoán và Doanh Nghiệp Bảo Hiểm”, Số 1826/2012/QĐ-TTg.
Trần Ngọc Thơ và Vũ Việt Quảng, 2007 Lập Mô Hình Tài Chính Hà Nội: Nhà xuất bản Lao Động – Xã Hội.
Trần Thị Hải Lý (2010) đã nghiên cứu mô hình ba nhân tố của Fama và French và cách thức hoạt động của nó trên thị trường chứng khoán Việt Nam Nghiên cứu được công bố trong Tạp Chí Phát Triển Kinh Tế, số 239, trang 50-57, cung cấp cái nhìn sâu sắc về ảnh hưởng của các yếu tố như thị trường, quy mô và giá trị đến lợi suất cổ phiếu tại Việt Nam Kết quả cho thấy mô hình này có khả năng giải thích biến động giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam, góp phần nâng cao hiểu biết về động lực đầu tư trong bối cảnh kinh tế địa phương.
Vũ Trọng Hiền, 2012 Kiểm Định Thực Nghiệm Mô Hình CAPM Theo 2 Phương Pháp Luận Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam Giai Đoạn 2008-2011 Chuyên Đề
Tốt Nghiệp Đại Học Trường Đại Học Kinh Tế TP.HCM.
Danh mục tài liệu tiếng Anh
Amihud, Y., 2002 Illiquidity and stock returns: cross-section and time-series effects.
Ang, A., Hodrick, R.J., Xing, Y., Zhang, X., 2006 The cross-section of volatility and expected returns Journal of Finance, 51: 259–299.
Ang, A., Hodrick, R.J., Xing, Y., Zhang, X., 2009 High idiosyncratic volatility and low returns: International and further U.S evidence Journal of Financial Economics, 91: 1-23.
Baker, M., Bradley, B., Wurgler, J., 2011 Benchmarks as limits to arbitrage: Understanding the low-volatility anomaly Financial Analysts Journal, 67: 40-54. returns Journal of Financial and Quantitative Analysis, 43: 3–18.
In the study by Basu (1977), the relationship between investment performance of common stocks and their price-earnings ratios is examined, providing a test of the efficient market hypothesis Additionally, Bauer et al (2004) emphasize the significance of industries in analyzing stock returns through panel data models, highlighting the importance of sector-specific factors in investment analysis.
Berk, J.B., 1997 Does size really matter? Financial Analysts Journal,
Brown, S.J., Lajbcygier, P., Li, B., 2008 Going negative: What to do with negative book equity stocks Journal of Portfolio Management, 35: 95-102.
Chan, L.K., Jegadeesh, N., Lakonishok, J., 1996 Momentum strategies Journal of Finance, 51: 1681–1713.
Douglas, A.V.S., Huang, A.G., Vetzal, K.R., 2014 Cashflow Volatility and Corporate Bond Yield Spreads Review of Quantitative Finance and Accounting, August. Fama, E.F., French, K.R., 1992 The cross-section of expected stock returns Journal of Finance, 47: 427–465.
Fama, E.F., French, K.R., 2008 Dissecting Anomalies Journal of Finance, 63:
Fama, E.F., MacBeth, J.D., 1973 Risk, return, and equilibrium: Empirical tests.
Foster, G., Olsen, C., Shevlin, T, 1984 Earnings releases, anomalies, and the behavior of security returns The Accounting Review, 59: 574-603.
Fu, F (2009) Idiosyncratic Risk and the Cross-section of Expected Returns Journal of Financial Economics, 91: 24-37.
Haugen, R.A., Baker, N.L., 1996 Commonality in the determinants of expected stock returns Journal of Financial Economics, 41: 401–439. market competition Review of Financial Studies, 22: 1149-1177.
Jegadeesh, N (1990) Evidence of predictable behavior of security returns Journal of Finance, 45: 881-898.
Jegadeesh, N., Titman, S., 1993 Returns to buying winners and selling losers: implications for stock market efficiency Journal of Finance, 48: 65–91.
Mirza, N., Shabbir, G., 2005 The Death of CAPM: A Critical Review The Lahore
Petersen, M.A., 2009 Estimating Standard Errors in Finance Panel Data Sets: Comparing Approaches Review of Financial Studies, 22: 435-480.
Vo, X.V., Bui, H.T., 2014 Liquidity, Liquidity Risk and Stock Returns – Evidence from Vietnam Working Paper Series.
Walkshọusl, C., 2013 The high return to low volatility stocks are actually a premium on high quality firms Review of Financial Economics, 22: 180-186.
Walkshọusl, C., 2014 The MAX effect: European evidence Journal of Banking and
Danh sách các công ty niêm yết trong mẫu quan sát
Mã cổ phiếu Tên công ty niêm yết
Nông nghiệp, Lâm nghiệp và Thủy sản
DPR CTCP cao su Đồng Phú
HRC CTCP cao su Hòa Bình
NSC CTCP giống cây trồng trung ương
SSC CTCP giống cây trồng miền Nam
TNC CTCP cao su Thống Nhất
TRC CTCP cao su Tây Ninh
BMC CTCP khoáng sản Bình Định
PVD Tổng CTCP khoan và dịch vụ khoan dầu khí
Công nghiệp chế biến, chế tạo
ABT CTCP xuất nhập khẩu thủy sản Bến Tre
ACL CTCP xuất nhập khẩu thủy sản Cửu Long An Giang
AGF CTCP xuất nhập khẩu thủy sản An Giang
ALP CTCP đầu tư Alphanam
BHS CTCP đường Biên Hòa
BMP CTCP nhựa Bình Minh
CYC CTCP gạch men Chang Yih
DCT CTCP tấm lợp vật liệu xây dựng Đồng Nai
DHG CTCP dược Hậu Giang
DMC CTCP xuất nhập khẩu y tế DOMESCO
DPM Tổng công ty phân bón và hóa chất dầu khí - CTCP
DRC CTCP cao su Đà Nẵng
GTA CTCP chế biến gỗ Thuận An
HAP CTCP tập đoàn HAPACO
HPG CTCP tập đoàn Hòa Phát
HSI CTCP vật tư tổng hợp và phân bón hóa sinh
HT1 CTCP xi măng Hà Tiên 1
ICF CTCP đầu tư thương mại thủy sản
IMP CTCP dược phẩm Imexpharm
LAF CTCP chế biến hàng xuất khẩu Long An
LBM CTCP khoáng sản và vật liệu xây dựng Lâm Đồng
LSS CTCP mía đường Lạm Sơn
MCP CTCP in và bao bì Mỹ Châu
MPC CTCP tập đoàn thủy sản Minh Phú
PAC CTCP pin ắc quy miền nam
RAL CTCP bóng đèn phích nước Rạng Đông
SAM CTCP đầu tư và phát triển Sacom
SCD CTCP nước giải khát Chương Dương
TAC CTCP dầu thực vật Tường An
TCM CTCP dệt may - đầu tư - thương mại Thành Công
TCR CTCP công nghiệp gốm sứ TAICERA
TPC CTCP nhựa Tân Đại Hưng
TS4 CTCP thủy sản số 4
TTP CTCP bao bì nhựa Tân Tiến
TYA CTCP dây và cáp điện Taya Việt Nam
VNM CTCP sữa Việt Nam
VPK CTCP bao bì dầu thực vật
VTB CTCP Viettronics Tân Bình
SJD CTCP thủy điện Cần Đơn
UIC CTCP đầu tư phát triển nhà và đô thị Idico
VSH CTCP thủy điện Vĩnh Sơn Sông Hinh
CII CTCP đầu tư hạ tầng kỹ thuật TPHCM
HBC CTCP xây dựng và kinh doanh địa ốc Hòa Bình
LGC CTCP cơ khí - điện Lữ Gia
REE CTCP cơ điện lạnh
SC5 CTCP xây dựng số 5
VNE Tổng CTCP xây dựng điện Việt Nam
Bán buôn và bán lẻ; sửa chữa ôtô, môtô, xe máy và xe có động cơ khác
COM CTCP vật tư-xăng dầu
DIC CTCP đầu tư và thương mại DIC
GIL CTCP sản xuất kinh doanh xuất nhập khẩu Bình Thạnh
HAX CTCP dịch vụ ôtô hàng xanh
HMC CTCP kim khí TPHCM
PET Tổng CTCP dịch vụ tổng hợp dầu khí
PGC Tổng công ty Gas Petrolimex - CTCP
PNC CTCP văn hóa Phương Nam
SAV CTCP hợp tác kinh tế và xuất nhập khẩu Savimex
SFC CTCP nhiên liệu Sài Gòn
SMC CTCP đầu tư thương mại SMC
TNA CTCP thuương mại xuất nhập khẩu Thiên Nam
TSC CTCP vật tư kỹ thuật nông nghiệp Cần thơ
VID CTCP đầu tư và phát triển thương mại Viễn Đông
VIP CTCP vận tải xăng dầu Vipco
GMD CTCP đại lý liên hiệp vận chuyển
PVT Tổng CTCP vận tải dầu khí
SFI CTCP đại lý vận tải Safi
VSC CTPCP container Việt Nam
VTO CTCP vận tải xăng dầu Vitaco
Hoạt động kinh doanh bất động sản
HDC CTCP phát triển nhà Bà Rịa-Vũng Tàu
ITA CTCP đầu tư và công nghiệp Tân Tạo
KHA CTCP xuất nhập khẩu Khánh Hội
NTL CTCP phát triển đô thị Từ Liêm
SJS CTCP đầu tư phát triển đô thị và khu công nghiệp Sông Đà
TDH CTCP phát triển nhà Thủ Đức
VIC Tập đoàn VINGROUP - CTCP
