Giới thiệu
Tính cấp thiết của đề tài
Nghiên cứu của Fama và French (1992) đã chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi cổ phiếu có mối liên hệ chặt chẽ với các nhân tố quy mô và tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, cho thấy 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 và tỷ suất sinh lợi Mặc dù các nhân tố này thành công trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi, nhưng nghiên cứu của Berk (1997) nhấn mạnh rằng độ biến động của các yếu tố, như rủi ro dòng tiền, cũng có thể ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi Berk lập luận rằng hiệu ứng quy mô xuất phát từ độ rủi ro trong dòng tiền, với các công ty có dòng tiền kỳ vọng giống nhau nhưng bị đánh giá khác nhau về rủi ro sẽ có giá trị thị trường vốn cổ phần khác nhau Kết quả thực nghiệm của Berk cho thấy giá trị thị trường vốn cổ phần là thước đo tốt cho quy mô công ty, và tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường có thể giải thích tỷ suất sinh lợi hiệu quả hơn, vì nó phản ánh cả dòng tiền kỳ vọng và giá trị thị trường.
Người viết nhận thấy rằng nghiên cứu của Fama và French (1992) gặp thách thức khi cho rằng nhân tố quy mô và tỷ số vốn cổ phần trên giá trị sổ sách 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 phát sinh 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 khi 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 mà chưa xem xét kỹ lưỡng các nhân tố khác Thực tế thị trường chứng khoán Việt Nam, với lộ trình tái cấu trúc theo Quyết Định số 1826/2012/QĐ-TTg, sẽ dẫn đến sự hình thành của nhiều sản phẩm quỹ đầu tư và quỹ hưu trí, cùng với sự gia tăng tham gia của các nhà đầu tư nước ngoài Do đó, việc tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi là rất quan trọng để đạt được lợi nhuận cho nhà đầu tư và hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc phát triển thị trường chứng khoán, từ đó thúc đẩy sự phát triển kinh tế.
Mục tiêu nghiên cứu
Luận văn này nghiên cứu tác động của độ biến động dòng tiền lên tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng, xem xét ở cả mức độ danh mục và công ty riêng lẻ Nghiên cứu sẽ phân tích ảnh hưởng của độ biến động dòng tiền khi đứng độc lập và trong 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:
Nghiên cứu mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng ở mức độ danh mục cho thấy sự tương tác với các nhân tố định giá tài sản truyền thống Cần xác định xem mối quan hệ này có cùng chiều hay ngược chiều để hiểu rõ hơn về ảnh hưởng của chúng đến quyết định đầu tư.
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 nhân 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 cụ thể.
Tổng quan các nội dung chính của luận văn
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng hai chỉ số đo lường độ biến động dòng tiền đã 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, áp dụng cho 12 quý trong quá khứ Mẫu nghiên cứu gồm 103 công ty niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2010 – 2013, được phân chia thành 8 nhóm ngành khác nhau Tác giả xây dựng 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 thước đo tỷ suất sinh lợi có và không điều chỉnh rủi ro Cuối cùng, tác giả kiểm soát các biến thông tin tỷ suất sinh lợi bằng cách tạo lập danh mục 3 x 3 hàng tháng theo giá trị tăng dần của các biến kiểm soát và độ biến động dòng tiền, nhằm đảm bảo rằng sự chênh lệch tỷ suất sinh lợi không thể được giải thích bởi các biến kiểm soát.
Nghiên cứu cho thấy rằng ở cấp độ danh mục, có sự chênh lệch dương về tỷ suất sinh lợi Điều này chỉ ra rằng các danh mục có dòng tiền ít biến động thường đạt được tỷ suất sinh lợi cao hơn so với những danh mục có dòng tiền biến động nhiều.
Cần mở rộng kết quả nghiên cứu từ mức độ danh mục sang mức độ công ty để xác định tính chất của mối quan hệ này Tại mức độ công ty, nghiên cứu áp dụng hồi quy chéo theo phương pháp của Fama và MacBeth (1973) và Fama và French (1992) 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 Kết quả không tìm thấy bằng chứng ủng hộ mối quan hệ này Để cải thiện phương pháp của Fama và MacBeth (1973) trong thị trường chứng khoán Việt Nam, tác giả sử dụng mô hình hồi quy hiệu ứng cố định 2 chiều, cho thấy có mối quan hệ ngược chiều và ý nghĩa thống kê giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng.
Kết quả nghiên cứu phù hợp với giả thuyết của tác giả, cả ở mức độ danh mục và từng công ty riêng lẻ Điều này được xác nhận khi xem xét từng yếu tố liên quan đến tỷ suất sinh lợi được đề cập trong luận văn.
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 cũng mô tả các 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;
Cuối cùng, chương 5 sẽ trình bày tóm lược các kết quả nghiên cứu chính, nêu rõ 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, đại diện cho rủi ro 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 các nhà đầu tư gặp phải rào cản trong việc tạo lập danh mục đa dạng hóa do chi phí giao dịch Do đó, nếu các nhà đầu tư buộc phải nắm giữ danh mục đa dạng hóa hoàn toàn, độ biến động phi hệ thống cần được định giá để bù đắp cho rủi ro này Lập luận 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 Trong đó, Ang cùng các cộng sự đã thực hiện những phân tích sâu sắc về vấn đề này.
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 từ 1963 đến 2000 Điều này cho thấy các cổ phiếu có độ biến động thấp thường đạt tỷ suất sinh lợi bình quân vượt trội hơn so với các cổ phiếu có độ biến động cao 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 thể giải thích cho hiện tượng này Nghiên cứu tiếp theo của Ang và cộng sự (2009) xác nhận mối quan hệ ngược chiều trên 23 thị trường phát triển, với mức 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) cũng 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, đồng thời tìm thấy mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê trên thị trường Mỹ từ 1963 đến 2006.
Bali và Cakici (2008) không phát hiện mối quan hệ vững chắc giữa độ biến động phi hệ thống và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong giai đoạn từ 7/1958 đến 12/2004, cho rằng các thước đo, trọng số, điểm phân tách giữa các danh mục và mẫu quan sát khác nhau có ảnh hưởng đáng kể đến mối quan hệ này Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đã cho ra kết quả không thống nhất, do đó, việc xây dựng cơ sở lý thuyết vững chắc để giải thích những bất đồng này là rất cần thiết.
Nghiên cứu của Ang và cộng sự (2009) đã đề xuất một số lý do 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 nghiên cứu trái ngược trên toàn cầu, khiến cho lập luận của họ chưa thuyết phục được các nhà nghiên cứu Việc giải thích dựa trên lý thuyết truyền thống vẫn là thách thức lớn Hiện nay, các nhà nghiên cứu đang chú trọng đến hành vi đầu tư, với hai nghiên cứu nổi bật từ Baker và Wurgler (2006) cho thấy 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, trong khi khi cảm tính cao, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng lại thấp Baker và cộng sự (2011) cũng chỉ ra rằng mối quan hệ ngược chiều có thể do sự ưa thích bất hợp lý của 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 tối thiểu, dẫn đến việc định giá cao cho cổ phiếu biến động lớn và làm 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 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 độ biến động này Trong giai đoạn 1964 - 2003, sự gia tăng đáng kể trong độ biến động thu nhập/dòng tiền đã giải thích cho sự gia tăng đột ngột của độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống trong cùng thời kỳ.
Huang (2009) đã chỉ ra mối quan hệ giữa độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống và độ biến động dòng tiền, nhấn mạnh rằng 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 kết quả nghiên cứu của Huang và không tập trung vào việc xác định lại mối quan hệ này, mà xem xét 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 thể giải thích rõ hơn 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 đặc biệt mạnh mẽ 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 quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và độ biến động 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 trong hồi quy chéo các tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và không tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa giữa chúng trong hơn 50 công ty Tuy nhiên, họ không thảo luận thêm về các kết quả này Ngoài ra, họ sử dụng quy mô theo mức vốn hóa thị trường làm thước đo chuẩn hóa để tính toán 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 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 Kết quả 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 khi phân tích các công ty niêm yết tại Mỹ trong giai đoạn 1980-2004 Huang cũng xem xét mối quan hệ này ở cả mức độ danh mục và công ty riêng lẻ, và kết quả đều cho thấy tính chất vững chắc của mối liên hệ này.
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 dòng tiền Đầu tiên, các nhà đầu tư thường có xu hướng quá tự tin, 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 nhân tố HML và SMB trong mô hình của Fama và French Sự không chắc chắn trong dòng tiền liên quan đến rủi ro kiệt quệ, vì các công ty có dòng tiền biến động lớn thường phải đối mặt với nguy cơ vỡ nợ cao hơn Cuối cùng, sự không chắc chắn này cũng ảnh hưởng đến các công ty nhỏ, vốn có vấn đề về dòng tiền và khả năng tồn tại thấp 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 trung bình của 11 quốc gia châu Âu Nghiên cứu cho thấy 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, tức là 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, đồng thời đưa ra giả thuyết cho 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 tương lai với các giải thích tiềm năng lý thuyết đáng tin cậy và thuyết phục cho vấn đề nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu
Mẫu quan sát ban đầu bao gồm tất cả các công ty niêm yết trên HOSE từ năm 2007 đến 2013, với dữ liệu về tỷ suất sinh lợi cổ phiếu hàng tháng và dữ liệu kế toán hàng quý Lý do chọn mẫu này là để đảm bảo tính toàn diện và độ chính xác trong phân tích.
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 chỉ số VN-Index ở mức 504.63 điểm Ngược lại, 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 HOSE còn khá ít, nhưng đã tăng mạnh trong hai năm tiếp theo Đến cuối năm 2007, số công ty niêm yết đã đạt khoảng 100.
Nghiên cứu này tập trung vào việc ước lượng độ biến động dòng tiền, yêu cầu số lượng quan sát theo chuỗi thời gian cao Khác với các nghiên cứu trước đây như Fama và French (1992) sử dụng dữ liệu hàng năm, nghiên cứu 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 việc sử dụng dữ liệu hàng năm Để đảm bảo rằng thông tin kế toán được công bố 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.
Trong quá trình lựa chọn mẫu quan sát ban đầu, người viết 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 ở các công ty phi tài chính, điều đó chỉ ra khả năng kiệt quệ cao hơn Tiếp theo, các công ty đơn lẻ trong các nhóm ngành như FPT và RIC cũng được loại bỏ để đảm bảo tính thống nhất cho nghiên cứu Ngoài ra, các quan sát có giá trị vốn cổ phần âm theo giá trị sổ sách cũng bị loại bỏ, vì chúng thể hiện mức độ 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 chọn bao gồm 103 công ty.
Một yếu tố quan trọng trong dữ liệu của luận văn này là phân ngành các công ty niêm yết Tác giả đã sử dụng bảng phân ngành năm 2013, được cập nhật vào tháng 7/2014 từ website http://www.hsx.vn, dựa trên tiêu chí hoạt động kinh doanh chính mang lại doanh thu lớn nhất Theo đó, 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);
Trong lĩnh vực vận tải kho bãi, có 9 công ty hoạt động, trong khi đó, hoạt động kinh doanh bất động sản có 7 công ty tham gia Danh sách chi tiết các công ty được phân chia theo nhóm ngành và được trình bày trong phần phụ lục của bài viết.
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, điều này sẽ được phân tích chi tiết 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 thảo luận 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 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 của từng cổ phiếu vào cuối mỗi ngày giao dịch, được điều chỉnh để phản ánh các yếu tố như 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 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 đầu tư nhất định, và để xác định lãi suất này, cần đáp ứng hai điều kiện: tài sản phải không có rủi ro vỡ nợ và kỳ hạn của tài sản phải trùng với kỳ hạn đầu tư của nhà đầu tư Tín phiếu kho bạc đáp ứng cả hai tiêu chí này, vì nó là tài sản tài chính phi rủi ro và có tính chất ngắn hạn, giúp giá trị của nó ít bị ảnh hưởng bởi biến động lãi suất.
Trong các nghiên cứu tương tự như luận văn này, lãi suất tín phiếu kho bạc thường được chọn là kỳ hạn 1 hoặc 3 tháng Tuy nhiên, trong giai đoạn quan sát tại thị trường Việt Nam, tác giả chỉ thu thập được dữ liệu lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ hạn 12 tháng từ Tổ chức thống kê tài chính quốc tế (IFS) trên website http://www.imfstatistics.org Do đó, tác giả quyết định sử dụng lãi suất này làm lãi suất phi rủi ro Lãi suất được công bố theo cơ sở hàng năm (%/năm), vì vậy sẽ áp dụng công thức chuyển đổi sang lãi suất theo cơ sở hàng tháng (%/tháng).
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 biến động dòng tiền
Luận văn này tập trung vào độ biến động dòng tiền thay vì thu nhập, như Huang (2009) đã chỉ ra, vì thu nhập có thể bị ảnh hưởng bởi quản lý thu nhập, dẫn đến ước lượng biến động không chính xác Quản lý thu nhập là hành động có chủ đích 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 nợ xấu trong giai đoạn suy thoái Động cơ của quản lý thu nhập thường liên quan đến các giao kèo tiền thưởng, tác động đến giá cổ phiếu, hoặc nhận được 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, mà tỷ suất sinh lợi kỳ vọng phụ thuộc vào biến này Tuy nhiên, độ biến động dòng tiền kỳ vọng không thể quan sát rõ ràng, gây khó khăn trong việc lựa chọn thước đo phù hợp 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, trong nghiên cứu về mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, tác giả cũng sẽ áp dụng độ biến động dòng tiền trong quá khứ.
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 độ chính xác càng cao, giúp phản ánh giá trị thực và xu hướng dài hạn hơn là những biến động tạm thời Huang (2009) đã chỉ ra rằng kết quả của ông là vững chắc khi sử dụng các khoảng thời gian ước lượng 3, 4 và 5 năm 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 trong mẫu là 4 năm.
Việc sử dụng khoảng thời gian ước lượng dài hơn, như 4 hoặc 5 năm, dẫn đến giai đoạn quan sát chính thức ít hơn, trong khi ba khoảng thời gian ước lượng ngắn hơn lại cho kết quả nghiên cứu vững chắc theo Huang (2009) Mặc dù khoảng thời gian ước lượng dài hơn có thể đo lường độ biến động dòng tiền ít sai lệch hơn, luận văn này sẽ ước lượng độ biến động dựa trên dữ liệu hàng quý, với khoảng thời gian ước lượng là 12 quý Để xác định dòng tiền từ hoạt động kinh doanh (CF), người viết 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, dựa theo nghiên cứu của Huang.
Bài viết năm 2009 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, đại diện cho quy mô công ty Việc sử dụng doanh thu làm thước đo chuẩn hóa giúp giải quyết tính mùa vụ trong dòng tiền, vì dòng tiền là biến hoạt động và dữ liệu hàng quý Đối với thước đo dòng tiền chuẩn hóa theo vốn cổ phần theo giá trị sổ sách, 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, 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, được chuẩn hóa qua 12 quý trong quá khứ, với tối thiểu 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 để phân tích tác động của độ biến động dòng tiền lên tỷ suất sinh lợi, bao gồm beta, quy mô công ty, 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 không tìm thấy bằng chứng hỗ trợ cho điều này, cả khi beta được xem xét độc lập hay tương tác với các biến khác, và nhận thấy mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi đã biến mất trong giai đoạn gần đây Dù các kết quả không đồng nhất, beta vẫn là một yếu tố quan trọng trong nghiên cứu thực nghiệm về định giá tài sản Trong luận văn này, tác giả áp dụng phương pháp của Fama và French (1992) để xác định beta theo trình tự cụ thể.
Vào tháng 6 năm t, các cổ phiếu được sắp xếp theo quy mô thành 3 danh mục
Việc sắp xếp theo quy mô giúp tạo ra khoảng chênh lệch lớn hơn giữa beta và tỷ suất sinh lợi, từ đó dễ dàng nhận thấy mối quan hệ giữa chúng Trong mỗi danh mục sắp xếp, tác giả chia thành 3 nhóm dựa trên beta trước sắp xếp, được ước lượng từ tỷ suất sinh lợi trong khoảng 24 đến 60 tháng trước tháng 7 năm t Điều này nhằm đảm bảo rằng sự thay đổi trong beta không bị ảnh hưởng bởi quy mô, vì 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 2010.
Người viết ước lượng beta sau khi sắp xếp bằng cách hồi quy tỷ suất sinh lợi của danh mục so với tỷ suất sinh lợi thị trường, đồng thời áp dụng phương pháp Fowler – Rorke (1983) để điều chỉnh cho vấn đề giao dịch không đồng bộ, điều này sẽ được thảo luận chi tiết hơn trong phần sau.
Sau khi sắp xếp các beta, 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 mỗi cổ phiếu sẽ giữ nguyên, mà thực tế, 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 1 kỳ giúp ước lượng các giá trị β và β 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 β 1 như sau:
Trong đó là hệ số tự tương quan bậc 1
Beta danh mục hiệu chỉnh được tính bằng cách: β 0 + (trọng số của β 1 x β 1 )
Trong nghiên cứu này, tác giả ước lượng beta thông qua việc hồi quy tỷ suất sinh lợi của danh mục với tỷ suất sinh lợi thị trường trong tháng hiện tại và tháng trước, theo 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 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, do đây không phải là trọng tâm của nghiên cứu, như trường hợp trên thị trường chứng khoán Jakarta cần 4 độ trễ và 4 độ tới (Mirza và Shabbir, 2005).
Theo Fama và French (1992), họ áp dụng phương pháp của Dimson (1979) vì phương pháp Fowler – Rorke (1983) không mang lại sự thay đổi đáng kể trong kết quả ước lượng Tuy nhiên, 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 quyết định sử dụng phương pháp Fowler – Rorke (1983) để giảm thiểu sai số ước lượng xuống mức thấp nhất, nhờ vào tính mạnh mẽ của phương pháp này trong việc cắt giảm 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 một 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 không có giao dịch nào trong ngày, giá cổ phiếu sẽ phản ánh giá của lần giao dịch trước đó, dẫn đến chỉ số thị trường có thể không chính xác Việc tính toán beta từ các tỷ suất sinh lợi cổ phiếu giao dịch ở các thời điểm khác nhau có thể gây ra sai lệch nghiêm trọng Để khắc phục vấn đề này, nhiều nghiên cứu đã đề xuất các phương pháp hiệu chỉnh beta, trong đó nổi bật là các phương pháp của Scholes - Williams (1977), Dimson (1979) và Fowler – Rorke (1983) Các phương pháp này đều sử dụng beta của n độ trễ và n độ tới để hồi quy tỷ suất sinh lợi danh mục với tỷ suất sinh lợi thị trường, mặc dù cách thức hiệu chỉnh 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, nghĩa là các cổ phiếu có quy mô nhỏ thường mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn so với các cổ phiếu có quy mô lớn Trong luận văn này, tác giả 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 có mối quan hệ tích cực với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Nhân tố này được gọi là nhân tố kiệt quệ tương đối, phản ánh những khó khăn mà công ty đang phải đối mặt.
Các công ty có chỉ số BE/ME cao thường có ME tương đối thấp so với BE, dẫn đến giá cổ phiếu cũng ở mức thấp Điều này cho thấy nhà đầu tư có cái nhìn không lạc quan về triển vọng tương lai của công ty, từ đó yêu cầu một tỷ suất sinh lợi cao hơn.
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 Giải thích cho hiện tượng này tương tự như các yếu tố khác liên quan đến giá cả.
Tính không thanh khoản (ILLIQ)
Tính thanh khoản cổ phiếu đo lường khả năng giao dịch nhanh chóng và chi phí thấp mà không làm biến động giá lớn Bài viết sử dụng thước đo ILLIQ của Amihud (2002) do dữ liệu dễ tiếp cận và khả năng phản ánh tính thanh khoản qua khối lượng giao dịch và biến động giá Tỷ số ILLIQ thể hiện phản ứng giá hàng ngày với mỗi đồng khối lượng giao dịch Theo Amihud, tồn tại mối quan hệ tích cực 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 =
Phương pháp
Phần này sẽ trình bày phương pháp nghiên cứu mối quan hệ giữa biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, áp dụng cho cả danh mục đầu tư và từng 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 dựa trên độ biến động dòng tiền, sắp xếp theo giá trị tăng dần Sau đó, người viết đánh giá các danh mục này bằng các chỉ số tỷ suất sinh lợi, cả chưa điều chỉnh rủi ro và 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 theo giá trị của mỗi danh mục, với trọng số dựa trên vốn cổ phần theo giá trị thị trường của từng cổ phiếu vào đầu tháng, cũng như tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn hàng tháng.
Thước đo tỷ suất sinh lợi được điều chỉnh rủi ro:
Để phân tích mối quan hệ này một cách sâu sắc hơn, việc tính toán CAPM Alpha là cần thiết sau khi đã kiểm soát các yếu tố rủi ro thị trường Theo Basu (1977), CAPM Alpha, hay tỷ suất sinh lợi khác biệt, được ước lượng thông qua việc hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục đầu tư (R p).
Hệ số chặn alpha được tính bằng cách lấy phần bù rủi ro thị trường (R m – R f ) và cho thấy thành quả của cổ phiếu Giá trị âm của alpha chỉ ra rằng thành quả kém hơn so với kỳ vọng của thị trường theo mô hình CAPM, trong khi giá trị dương cho thấy thành quả tốt hơn so với kỳ vọng này.
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, và hệ số này càng cao thì càng tốt cho việc đánh giá thành quả đầu tư Để phân tích kết quả mà không bị ảnh hưởng bởi biến kiểm soát, tác giả đã xây dựng danh mục 3 x 3, sắp xếp 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 việc 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 và cập nhật hàng tháng Cuối cùng, tác giả 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 khám phá tác động của độ biến động dòng tiền đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ở mức độ công ty, sử dụng phương pháp hồi quy với nhiều biến kiểm soát Cụ thể, hồi quy tỷ suất sinh lợi sẽ được thực hiện với độ biến động dòng tiền, được 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 Điều này nhằm làm rõ liệu kết quả ở mức độ danh mục có thể được áp dụng cho các công ty riêng lẻ hay không.
Trong dữ liệu bảng, các phần dư có thể tương quan giữa các công ty và thời điểm, trong khi phần dư trong hồi quy OLS được giả định là phân phối iid Sự tương quan này có thể dẫn đến sai số chuẩn trong hồi quy OLS bị chệch Cụ thể, phần dư của một thời điểm có thể tương quan giữa các công ty khác nhau (phụ thuộc chéo), và phần dư của một công ty có thể tương quan giữa các thời điểm (phụ thuộc thời gian) (Petersen, 2009) Để giải quyết vấn đề này, Fama và MacBeth (1973) đã thực hiện hồi quy chéo hai bước, một phương pháp truyền thống vẫn được nhiều nhà nghiên cứu định giá tài sản áp dụng, nhờ vào ảnh hưởng lớn của nó trong nghiên cứu tỷ suất sinh lợi chéo Trong luận văn này, tác giả tiếp tục sử dụng phương pháp của Fama và MacBeth (1973), tương tự như nhiều nghiên cứu trước đó, bao gồm cả Huang (2009), và cụ thể hơn là tham khảo nghiên cứu của Fama và French (1992) Cách thực hiện hồi quy bao gồm việc chạy các hồi quy chéo hàng tháng, sau đó tính trung bình theo chuỗi thời gian của các hệ số hồi quy và tính toán giá trị thống kê t.
Sau khi thực hiện hồi quy chéo, giá trị thống kê t của các hệ số được tính bằng cách chia giá trị trung bình theo chuỗi thời gian của các hệ số cho độ lệch chuẩn theo chuỗi thời gian của các hệ số, sau đó nhân với căn bậc hai của số quan sát.
Phương pháp hiện tại không giải quyết được mối tương quan phần dư giữa các quan sát trong cùng một công ty qua các thời điểm khác nhau Theo Petersen, thời gian quan sát càng dài thì vấn đề này càng ít ảnh hưởng Nhiều nghiên cứu, bao gồm cả của Huang (2009), không chú trọng đến mối tương quan này do họ sử dụng giai đoạn quan sát lớn Ngược lại, giai đoạn quan sát của tác giả chỉ kéo dài 4 năm, điều này có thể dẫn đến sự hiện diện của mối tương quan phần dư trong nghiên cứu Do đó, trong luận văn này, tác giả áp dụng mô hình hiệu ứng cổ định (Fixed Effects) để khắc phục vấn đề này.
Tác động chéo và tác động theo thời gian giúp nắm bắt sự thay đổi của các biến giải thích đối với biến phụ thuộc, đặc biệt là những thay đổi không quan sát được Ngoài ra, tác giả sử dụng tiêu chuẩn Schwarz để lựa chọn hiệu ứng cố định hai chiều, thay vì chỉ chọn hiệu ứng cố định một chiều, với tiêu chí là giá trị tiêu chuẩn Schwarz càng thấp càng tốt, như đã được chỉ ra trong nghiên cứu của Bauer và cộng sự (2004).
Phương pháp được đề xuất bởi Petersen (2009) cho thấy khả năng loại bỏ sai lệch tốt hơn so với các phương pháp điều chỉnh sai số chuẩn theo Fama và MacBeth (1973) Trong hồi quy dữ liệu bảng, thông thường, các nhà nghiên cứu thực hiện hồi quy với cả Fixed Effects và Random Effects để so sánh và lựa chọn mô hình phù hợp Tuy nhiên, trong luận văn này, tác giả không trình bày kết quả từ Random Effects do một số lý do: trước tiên, rất ít nghiên cứu sử dụng phương pháp này (chỉ khoảng 3% theo Petersen (2009)); thứ hai, theo Bauer và cộng sự (2004), sai số mô hình có thể tương quan với các biến giải thích, làm cho Random Effects không phù hợp Mặc dù tác giả đã thực hiện hồi quy với Random Effects và kiểm định Hausman test, kết quả cho thấy mô hình Fixed Effects là lựa chọn phù hợp hơn Mặc dù có thể có nhiều phương pháp khác tốt hơn, tác giả vẫn chọn phương pháp này do thiếu các nghiên cứu so sánh hoặc giới hạn về phần mềm và kiến thức Vấn đề này mở ra hướng nghiên cứu trong tương lai.
Kết quả
Thống kê mô tả và ma trận hệ số 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 cung cấp tóm tắt thống kê mô tả cho 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 bao gồm 4,944 quan sát tỷ suất sinh lợi và 1,648 quan sát 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 trong dữ liệu chéo của 103 công ty cho thấy ME được tính theo đơn vị tỷ đồng Qua đó, người viết nhận thấy những điểm nổi bật trong mẫu quan sát.
Biến quy mô trung bình cao hơn đáng kể so với biến quy mô trung vị, cho thấy rằng 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, điều này cho thấy thước đo CFSALES có khả năng làm nổi bật mối quan hệ giữa độ 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 LN(ME) 1
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 Kết quả cho thấy 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, độ biến động dòng tiền qua CFSALES và CFBE có mối tương quan ngược chiều với tỷ suất sinh lợi, phù hợp với giả thuyết đã đưa ra Hơn nữa, 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 dẫn đến kết quả mâu thuẫn Mặc dù bảng này chưa đủ để khẳng định mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và các biến nghiên cứu, nhưng nó cung cấp cái nhìn sơ lược hữu ích trước khi tiến hành phân tích sâu hơn.
Bảng này giúp người viết xác định sự tồn tại của đa cộng tuyến giữa các biến giải thích Nếu hệ số tương quan cặp vượt quá 80%, điều đó cho thấy có đa cộng tuyến cao, ảnh hưởng tiêu cực đến mô hình Trong nghiên cứu này, hệ số tương quan cặp cao nhất chỉ đạt -63.2%, không có giá trị nào vượt quá 80%, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến Hơn nữa, hệ số phóng đại phương sai VIF cho tất cả các biến giải thích đều nhỏ hơn 3, khẳng định rằng không có đa cộng tuyến giữa các biến trong bài.
Tác động của độ biến động dòng tiền ở mức độ danh mục
TSSL bình quân giản đơn
TSSL bình quân có trọng số
(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
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 của các danh mục được sắp xếp theo CFSALES và CFBE, với giá trị thống kê t tới hạn ở mức ý nghĩa 10% là 1.68, 5% là 2.01, và 1% là 2.68 Cột D1 - D4 cho thấy chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục có độ biến động dòng tiền nhỏ nhất (D1) và lớn nhất (D4) Cột D1:2 – D3:4 thể hiện chênh lệch giữa bình quân giản đơn của danh mục 1 và 2 so với danh mục 3 và 4 Việc đưa ra cả hai cột này nhằm bổ sung kết quả cho nhau, trong bối cảnh có ý kiến cho rằng mức chênh lệch giữa danh mục 1 và 4 không phản ánh đầy đủ mối quan hệ giữa chúng Mặc dù các nghiên cứu về tính đơn điệu trong tỷ suất sinh lợi không phải là trọng tâm của luận văn này, nhưng chúng có thể là gợi ý cho các nghiên cứu tương lai Nhìn chung, mức chênh lệch giữa danh mục 1 và 4 đều dương và có ý nghĩa thống kê đối với cả tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn lẫn bình quân có trọng số.
Trong bảng 4.3 a, mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn đạt 1.3% mỗi tháng, trong khi mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị là 2% mỗi tháng Tương tự, bảng 4.3 b cho thấy tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn là 1.4% mỗi tháng và tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị là 2.6% mỗi tháng Điều này dẫn đến mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn hàng năm giữa danh mục 1 và 4 khoảng 16% – 18%, trong khi mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị hàng năm là 26% – 36% Đặc biệt, một nửa đầu danh mục với độ biến động dòng tiền thấp đạt tỷ suất sinh lợi cao hơn so với nửa còn lại có độ biến động cao hơn, và tất cả 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 theo mô hình CAPM, cho thấy sự khác biệt về tỷ suất sinh lợi giữa danh mục 1 và 4 sau khi đã kiểm soát rủi ro thị trường Kết quả cho thấy mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa hai danh mục này vẫn dương và có ý nghĩa thống kê, với tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn đạt 1.1% mỗi tháng (giá trị thống kê t là 2.24) và tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị là 1.8% mỗi tháng (giá trị thống kê t là 1.66) Mặc dù mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi giảm khi kiểm soát rủi ro, nhưng nó vẫn giữ được ý nghĩa thống kê quan trọng.
Trong bảng 4.3 b, mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn đạt 1.3% mỗi tháng với giá trị thống kê t là 2.49, trong khi mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị là 2.3% mỗi tháng với giá trị thống kê t là 2.56 Mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa hai nửa danh mục có độ biến động dòng tiền thấp và cao vẫn dương, nhưng chỉ có ý nghĩa thống kê đối với thước đo CFSALES.
Tỷ số Sharpe giảm dần qua các danh mục theo độ biến động dòng tiền, với mức chênh lệch giữa danh mục 1 và 4 trong tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn là 0.161 và 0.322 trong tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị Tương tự, bảng 4.3 b cho thấy mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn là 0.19 và 0.336 trong tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị Điều này cho thấy rằng chiến lược đầu tư vào cổ phiếu dựa trên 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.
Qua bảng 4.3, có thể nhận thấy một số đặc tính của các danh mục được sắp xếp theo độ biến động dòng tiền Hai dòng cuối cùng trong bảng cung cấp số lượng công ty trong mỗi danh mục cùng với thị phần tương ứng Mỗi danh mục bao gồm khoảng 25 công ty.
Trong số 26 công ty, thước đo CFBE cho thấy sự khác biệt 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 còn lại lần lượt chiếm 22% và 27% thị phần Tuy nhiên, theo thước đo CFSALES, không có sự khác biệt đáng kể giữa danh mục đầu và cuối, với danh mục 1 chiếm 31% và danh mục 4 chiếm 35%, trong khi hai danh mục còn lại lần lượt chiếm 19% và 15% Mặc dù hai thước đo này có sự khác nhau trong phân bổ thị phần, kết quả vẫn thống nhất và có ý nghĩa thống kê Đối với thước đo CFBE, hai danh mục 3 và 4 với độ biến động dòng tiền lớn hơn chiếm 36% thị phần; còn theo thước đo CFSALES, hai danh mục này 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 giai đoạn 2010-2013, bao gồm 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 chênh lệch không phải lúc nào cũng dương, nhưng khoảng 2/3 số tháng quan sát cho thấy tỷ suất sinh lợi dương, chứng tỏ rằng kết quả trong bảng 4 không chỉ do một vài giá trị chênh lệch cực đoan.
Người viết kết luận rằng có sự chênh lệch tỷ suất sinh lợi dương giữa các danh mục đầu tư có độ biến động dòng tiền thấp và cao, và sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê.
(a) LN(ME) – Bình quân giản đơn
(b) LN(ME) – Bình quân có trọng số theo giá trị
(c) BE/ME – Bình quân giản đơn
(d) BE/ME – Bình quân có trọng số theo giá trị
(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
(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
Bài viết sẽ phân tích sự biến đổi của tỷ suất sinh lợi qua các danh mục, với Hình 4.2 minh họa bình quân giản đơn và bình quân có trọng số theo giá trị theo chuỗi thời gian của 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 cho 4 danh mục dựa trên độ biến động dòng tiền Kết quả cho thấy, với thước đo CFSALES, không có mối quan hệ rõ ràng nào, ngoại trừ quán tính giá và quán tính thu nhập, có thể là do hạn chế về số lượng cổ phiếu so với các nghiên cứu quốc tế Ngược lại, thước đo CFBE cho thấy các mối quan hệ này rõ ràng 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 thể hiện sự nhạy cảm khác nhau với độ biến động dòng tiền, có lúc tăng theo CFSALES và có lúc giảm theo CFBE Các công ty có độ biến động dòng tiền cao thường có quy mô, quán tính giá và quán tính thu nhập thấp, nhưng tính không thanh khoản lại cao Đặc trưng của các công ty nhỏ và không thanh khoản thường gắn liền với tỷ suất sinh lợi cao, trong khi độ biến động dòng tiền cao lại liên quan đến tỷ suất sinh lợi thấp Điều này cho thấy tác động của độ biến động dòng tiền có thể khác biệt so với các hiệu ứng quy mô và tính không thanh khoản Nhiều ý kiến cho rằng cần xem xét tác động của độ biến động dòng tiền kết hợp với quán tính thu nhập, quán tính giá và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường khi phân tích theo CFBE, vì tỷ suất sinh lợi có xu hướng giảm khi quán tính thu nhập, quán tính giá và tỷ số giá trị sổ sách giảm, đồng thời độ biến động dòng tiền lại gia tăng Hình 4.2 cũng chỉ ra mối quan hệ ngược chiều mạnh giữa quán tính giá, quán tính thu nhập và độ biến động dòng tiền.
Người viết sẽ nêu rõ tác động của độ biến động dòng tiền mà không bị ảnh hưởng bởi các biến kiểm soát thông tin tỷ suất sinh lợi.
Bài viết sẽ trình bày kết quả sắp xếp danh mục hai lần theo biến kiểm soát và độ biến động dòng tiền trong bảng 4.4, với các chỉ số CAPM Alpha Bảng 4.4 cho thấy sự chênh lệch Alpha giữa danh mục có dòng tiền biến động ít nhất và danh mục có dòng tiền biến động nhiều nhất trong mỗi lần sắp xếp theo biến kiểm soát Tiếp theo, tác giả sẽ tạo ra dòng Control bằng cách tính trung bình của ba danh mục theo biến kiểm soát, từ đó hình thành ba danh mục dựa trên độ biến động dòng tiền, mỗi danh mục 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 biến liên quan đến tỷ suất sinh lợi, chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục có dòng tiền biến động ít và nhiều vẫn dương và có ý nghĩa thống kê, trừ trường hợp đo lường bằng CFSALES.
Tác động của độ biến động dòng tiền ở mức độ công ty
Phần này trình bày kết quả hồi quy chéo Fama MacBeth qua 7 hồi quy, từng bước thêm các biến kiểm soát với ước lượng vững, được thể hiện trong bảng 4.5 Ngoài ra, tác giả cũng thực hiện các hồi quy tương tự với mô hình Fixed Effect, với kết quả được trình bày trong bảng 4.6 Hồi quy đầu tiên bao gồm 3 yếu tố từ Fama và French (1992) cùng với biến quán tính giá, trong khi hồi quy thứ 2 và thứ 3 lần lượt thêm vào biến CFSALES và CFBE.
Hồi quy thứ 4 và thứ 5 đã bổ sung biến quán tính thu nhập vào các hồi quy trước đó Tiếp theo, hồi quy thứ 6 và thứ 7 thêm biến tính không thanh khoản và tỷ suất thu nhập vào các hồi quy trước đó.
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
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, tác giả nhận thấy một số điểm quan trọng liên quan đến các hệ số ước lượng và mức ý nghĩa của các biến kiểm soát cũng như biến chính trong nghiên cứu Các biến kiểm soát đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích kết quả.
Hệ số hồi quy của các biến vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá và quán tính thu nhập đều có giá trị dương và ý nghĩa thống kê, phù hợp với dự kiến ban đầu.
Biến beta không có ý nghĩa thống kê và mang dấu âm, điều này phù hợp với dự kiến do phần bù rủi ro thị trường trong giai đoạn này là âm, cụ thể là -0.007 Khi thị trường đi xuống, mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi sẽ ngược chiều, khác hẳn so với khi thị trường đi lên.
Biến quy mô dương tại Việt Nam chủ yếu xuất phát từ các công ty lớn có tỷ lệ sở hữu nhà nước chi phối, dẫn đến vấn đề quản trị yếu kém và mâu thuẫn đại diện, khiến nhà đầu tư yêu cầu tỷ suất sinh lợi cao hơn (Trần Thị Hải Lý, 2010) Tuy nhiên, gần đây, mối quan hệ này có vẻ đã yếu đi và không còn ý nghĩa thống kê.
Biến tính không thanh khoản âm và có ý nghĩa thống kê tại Việt Nam có thể xuất phát từ đặc điểm thị trường, nơi mà các nhà đầu tư nhỏ lẻ thường ưu tiên các cổ phiếu blue-chip Sự ưa chuộng này làm gia tăng cầu đối với các cổ phiếu lớn và có thanh khoản, 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, mô hình Fixed Effects 2 chiều cho thước đo CFSALES cho thấy sự cải thiện đáng kể, với mối quan hệ ngược chiều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, như chỉ ra 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 Hệ số ước lượng của CFBE vẫn âm và không có ý nghĩa thống kê.
