GIỚI THIỆU
Tổng quan chung
Kinh doanh luôn tiềm ẩn rủi ro, nhưng cũng mang đến nhiều cơ hội cho những ai biết nắm bắt, theo Stephen Wagner – chuyên gia hàng đầu về quản trị rủi ro Rủi ro là hệ quả không thể tránh khỏi trong mọi hoạt động, và các tổ chức không thể loại bỏ hoàn toàn chúng Rủi ro doanh nghiệp thường xuất phát từ những yếu tố khó kiểm soát, ảnh hưởng đến mục tiêu lợi nhuận, thị phần, thương hiệu, văn hóa doanh nghiệp và an sinh xã hội Do đó, quản trị rủi ro là tập hợp các giải pháp mà bộ máy quản trị cần thực hiện để phát hiện, phòng ngừa và giảm thiểu thiệt hại khi xảy ra rủi ro.
Theo Luật Doanh nghiệp năm 2005, quản trị rủi ro là một phần thiết yếu trong quản trị doanh nghiệp, được thể hiện qua ba tầng kiểm soát nội bộ Thứ nhất, Tổng giám đốc, với vai trò là người điều hành, chịu trách nhiệm đảm bảo hoạt động kinh doanh an toàn và hiệu quả, tuân thủ quy định của Hội đồng Quản trị và pháp luật Thứ hai, Hội đồng Quản trị giám sát Tổng giám đốc nhằm đạt được các mục tiêu doanh nghiệp Cuối cùng, kiểm soát độc lập do Chủ sở hữu chỉ định có trách nhiệm giám sát toàn bộ hoạt động của doanh nghiệp, bao gồm Hội đồng Quản trị và Tổng giám đốc Ngoài ra, các doanh nghiệp có vốn đầu tư của Nhà nước còn phải tuân theo kiểm toán độc lập và thanh tra từ cơ quan nhà nước.
Rủi ro luôn đi đôi với lợi ích trong kinh doanh; thường thì rủi ro cao có thể dẫn đến lợi ích lớn, nhưng cũng có những trường hợp rủi ro cao lại gây thua lỗ hoặc phá sản Quản trị rủi ro không chỉ giúp bảo vệ tài sản mà còn gia tăng giá trị và mở ra cơ hội phát triển cho doanh nghiệp.
Việc xác định và quản lý rủi ro là nhiệm vụ quan trọng của các nhà quản lý doanh nghiệp Họ cần hiểu rõ các rủi ro mà doanh nghiệp phải đối mặt và đánh giá khả năng tự quản lý rủi ro trong nội bộ Bằng cách thiết lập các giải pháp phòng ngừa tối ưu, doanh nghiệp có thể hạn chế rủi ro cao hơn, ngăn ngừa và giảm thiểu tổn thất nghiêm trọng, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động và tiết kiệm chi phí.
Việc xác định rủi ro trong doanh nghiệp yêu cầu phân tích các yếu tố nội bộ và ngoại bộ Các yếu tố bên ngoài bao gồm môi trường kinh doanh, quy định pháp luật về thuế, phí, hải quan và lao động, cũng như các dự báo về tốc độ tăng trưởng ngành, nhu cầu, thu nhập bình quân đầu người và GDP Bên cạnh đó, yếu tố chính trị và sự biến động về giá cả, tỷ giá cũng đóng vai trò quan trọng Trong khi đó, các yếu tố nội bộ liên quan đến quy trình và quy định nội bộ của doanh nghiệp, cùng với đội ngũ cán bộ công nhân viên, cũng cần được xem xét kỹ lưỡng.
Rủi ro của doanh nghiệp có thể được phân loại thành ba loại chính, trong đó rủi ro kinh doanh xuất phát từ môi trường bên ngoài và các đối tác Việc phân tích các yếu tố gây ra rủi ro là cần thiết để hiểu rõ hơn về những thách thức mà doanh nghiệp phải đối mặt.
2) Rủi ro hoạt động (từ các hoạt động quy trình nội bộ, đội ngũ CBCNV); và 3) Rủi ro tuân thủ (từ việc tuân thủ pháp luật, các quy định)
Tất cả các tổ chức đều phải đối mặt với những sự kiện có khả năng làm sai lệch mục tiêu ban đầu, bao gồm cả những sự kiện có thể nhận diện và không thể nhận diện Việc nhận diện và quản trị rủi ro một cách thích hợp giúp tổ chức chủ động kiểm soát và hạn chế tác động tiêu cực Một số rủi ro có thể dễ dàng nhận thấy trước khi bắt đầu công việc, trong khi những rủi ro khác chỉ bộc lộ khi đã xảy ra Số lượng sự cố xảy ra trong tổ chức càng nhiều, càng cho thấy thiếu sót trong phương pháp và công cụ nhận diện rủi ro, hoặc tổ chức có thể thấy rủi ro nhưng không có biện pháp phòng ngừa hợp lý.
Quản lý rủi ro là quá trình xác định, phân tích và đưa ra giải pháp cho các rủi ro tiềm ẩn trong tổ chức, nhằm tăng cơ hội thành công và giảm thiệt hại Việc không có kế hoạch dự phòng có thể dẫn đến ảnh hưởng tiêu cực đến mục tiêu tổ chức, như trễ tiến độ, vượt ngân sách và giảm chất lượng Do đó, quản lý rủi ro cần được thực hiện một cách chủ động và tích cực, không chỉ là xử lý sự cố thụ động Quy trình này áp dụng cho mọi tổ chức, bất kể quy mô hay lĩnh vực, và cần có thứ tự, công cụ phù hợp để đảm bảo hiệu quả.
Quản trị rủi ro và xây dựng hệ thống kiểm soát là nhiệm vụ cấp bách và quan trọng đối với mọi tổ chức Tuy nhiên, nhiều tổ chức vẫn còn băn khoăn về các thành phần của quản trị rủi ro và hệ thống kiểm soát nội bộ, phương pháp xây dựng chúng, cách đánh giá tính khả thi của hệ thống, cũng như các phương pháp cải tiến.
Nhiều tổ chức hiện nay vẫn chưa rõ ràng về vai trò và mối quan hệ giữa quản trị rủi ro và hệ thống kiểm soát nội bộ Họ thường nhầm lẫn chức năng giữa kiểm soát nội bộ và kiểm toán nội bộ, dẫn đến việc không hiểu đúng cách xây dựng hệ thống kiểm soát nội bộ Sự tương quan giữa phòng quản trị rủi ro, hệ thống kiểm soát nội bộ, kiểm toán nội bộ và các phòng ban chức năng trong quy trình hoạt động cũng thường bị bỏ qua Thêm vào đó, nhiều tổ chức sử dụng các tên gọi khác nhau cho kiểm soát nội bộ, gây ra sự hiểu lầm về nhiệm vụ và ý nghĩa của nó.
Nền kinh tế toàn cầu đã trải qua nhiều rủi ro trong những năm qua, nhưng dự báo của các tổ chức quốc tế như IMF, WB và ADB cho thấy sự phục hồi và tăng trưởng cao hơn trong năm 2014, với mức dự báo lần lượt là 3,6% và 3,2% Các nền kinh tế lớn như Mỹ và Nhật Bản được kỳ vọng sẽ tăng trưởng GDP lần lượt ở mức 2,6% và 1,6% Mặc dù eurozone vẫn đối mặt với nhiều thách thức, nhưng dự báo vẫn cho thấy tốc độ tăng trưởng đạt 1% trong năm 2014 Các nền kinh tế đang phát triển, đặc biệt là khu vực châu Á, sẽ hưởng lợi từ sự phục hồi tích cực của các nền kinh tế hàng đầu thế giới.
Trung Quốc đang thực hiện kế hoạch tái cơ cấu kinh tế nhằm đạt được sự phát triển ổn định và bền vững trong dài hạn, với dự báo tăng trưởng kinh tế đạt 7,5% trong năm 2014 Đồng thời, kinh tế khu vực Đông Nam Á cũng được dự báo sẽ tăng trưởng 5,2%, cao hơn mức 4,8% của năm 2013.
Giá cả hàng hóa toàn cầu dự báo tiếp tục giảm trong năm 2014, ngoại trừ giá dầu có xu hướng tăng nhẹ Theo Ngân hàng Thế giới, giá dầu thô trung bình năm 2014 ước đạt 106 đô la Mỹ/thùng, tăng 1% so với năm 2013 Nhu cầu dầu thô toàn cầu dự kiến tăng ít nhất 1,5% so với năm trước, đạt 90,78 triệu thùng/ngày.
Chỉ số giá bình quân của hàng hóa phi nhiên liệu dự báo sẽ giảm nhẹ khoảng 0,2% so với năm 2013 Giá vàng tiếp tục xu hướng giảm trong năm 2014, với mức dự báo trung bình khoảng 1.360 đô la Mỹ/ounce, giảm 1,4% so với năm trước Bên cạnh đó, chỉ số giá lương thực cũng giảm khoảng 6% trong năm 2014 nhờ triển vọng nguồn cung thuận lợi.
Dòng vốn FDI toàn cầu dự báo sẽ phục hồi trong năm 2014, đạt khoảng 1.600 tỉ đô la, tăng từ 1.400 tỉ đô la năm 2013, theo UNCTAD Đồng thời, luồng vốn gián tiếp nước ngoài vào các nước đang phát triển cũng được kỳ vọng tăng mạnh, đạt 87,8 tỉ đô la, tăng 22% so với năm 2013.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm xác định mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị công ty của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam.
Nghiên cứu sẽ làm rõ mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị công ty tại Việt Nam, đồng thời khám phá mối liên hệ giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị công ty.
Câu hỏi nghiên cứu
- Rủi ro hệ thống có tương quan đối với giá trị công ty?
- Rủi ro phi hệ thống có tương quan đối với giá trị công ty?
- Tổng rủi ro có tương quan đối với giá trị công ty?
- Có mối tương quan giữa cơ hội tăng trưởng và giá trị công ty?
Đóng góp của nghiên cứu
Nghiên cứu này góp phần quan trọng vào quản trị rủi ro tại các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam Việc phân tích ảnh hưởng của các yếu tố rủi ro hệ thống và phi hệ thống sẽ thúc đẩy quản trị giá trị công ty một cách hiệu quả trong tương lai.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Cơ sở lý thuyết
Khái niệm rủi ro thường xuất hiện trong giao tiếp hàng ngày và được hiểu theo nhiều góc nhìn khác nhau, đặc biệt trong lĩnh vực kinh tế và bảo hiểm Frank Knight định nghĩa rủi ro là "sự bất trắc có thể đo lường được", trong khi Irving Preffer cho rằng "rủi ro là tổng hợp những sự ngẫu nhiên có thể đo lường được bằng xác suất" Allan Willett mô tả rủi ro như "sự bất trắc cụ thể liên quan đến việc xuất hiện một biến cố không mong đợi" Mặc dù các định nghĩa này có sự khác biệt, chúng đều nhấn mạnh hai vấn đề chính: sự không chắc chắn và khả năng xảy ra những biến cố bất lợi, dẫn đến tổn thất.
Rủi ro có nguồn gốc tự nhiên xuất phát từ việc con người chưa hiểu rõ tất cả các quy luật của tự nhiên hoặc không đủ khả năng kiểm soát các tác động của nó, ngay cả khi đã nhận thức được những quy luật này.
Tiến bộ khoa học kỹ thuật đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển kinh tế - xã hội thông qua việc phát minh ra các máy móc và phương tiện hiện đại Tuy nhiên, những thành tựu này cũng mang đến rủi ro cho cuộc sống con người khi có sự mất kiểm soát và chế ngự tạm thời.
Nổ, đỗ vỡ máy móc và điện giật là những rủi ro tiềm ẩn trong xã hội phát triển Sự gia tăng mối quan hệ xã hội ngày càng phức tạp có thể dẫn đến những mâu thuẫn không mong muốn, gây tổn thất và làm rạn nứt các mối quan hệ này.
- Nguyên nhân của rủi ro
Nguyên nhân khách quan là những yếu tố độc lập với hoạt động của con người, bao gồm các trường hợp bất khả kháng liên quan đến thiên nhiên hoặc đời sống xã hội Ngoài ra, còn có các nguyên nhân ngẫu nhiên, mặc dù liên quan đến hoạt động của con người, nhưng không thể xác định rõ ràng Trong những tình huống này, không ai chịu trách nhiệm cho các thiệt hại phát sinh, và các sự cố xảy ra mà không có sự tham gia của con người.
- Nguyên nhân chủ quan: Biến cố xảy ra dưới sự tác động của con người
Rủi ro được phân loại thành hai loại chính: rủi ro có thể tính toán và rủi ro không thể tính toán Việc phân định rõ ràng giữa hai loại rủi ro này là rất quan trọng, giúp các tổ chức và cá nhân quản lý và ứng phó hiệu quả hơn với những tình huống khác nhau trong kinh doanh và cuộc sống.
Rủi ro có thể tính toán được, hay còn gọi là rủi ro tài chính, là những rủi ro mà tần suất xuất hiện và mức độ nghiêm trọng có thể dự đoán Ngược lại, rủi ro không thể tính toán được, hay rủi ro phi tài chính, là những rủi ro mà con người chưa thể xác định quy luật vận động, dẫn đến việc không thể dự đoán xác suất xảy ra biến cố trong tương lai Thực tế cho thấy, không có ranh giới rõ ràng giữa hai loại rủi ro này, vì ngay cả khi xác suất xảy ra biến cố được xác định, con số đó chỉ có độ chính xác tương đối và mức độ tin cậy nhất định.
Rủi ro động và rủi ro tĩnh là hai loại rủi ro khác nhau trong quản lý tài chính Rủi ro động có khả năng dẫn đến cả tổn thất và lợi nhuận, thường được gọi là rủi ro suy tính hoặc rủi ro đầu cơ Ngược lại, rủi ro tĩnh chỉ dẫn đến tổn thất hoặc không tổn thất, không có khả năng sinh lợi Rủi ro tĩnh có thể ảnh hưởng đến tài sản, con người và trách nhiệm Ranh giới giữa rủi ro động và rủi ro tĩnh không rõ ràng, tương tự như rủi ro tính toán và không tính toán.
2.1.1.2 Khái niệm về quản trị rủi ro
Thuật ngữ “Quản trị rủi ro” xuất hiện sau Thế chiến II, đánh dấu sự khởi đầu của một giai đoạn mới Từ sau chiến tranh đến giữa thập niên 60, với sự phát triển khoa học kỹ thuật, nhiều rủi ro mới đã xuất hiện trong khi những rủi ro cũ cũng gia tăng Điều này dẫn đến việc chức năng quản trị rủi ro trong doanh nghiệp dần dần được hình thành và phát triển.
Trước đây, bảo hiểm là phương pháp duy nhất để bảo vệ các rủi ro cổ điển như cháy, nổ và vận chuyển hàng hóa Doanh nghiệp thường phải quản lý nhiều hợp đồng bảo hiểm từ nhiều nhà cung cấp khác nhau Tuy nhiên, với sự xuất hiện của các rủi ro mới, bảo hiểm đã bộc lộ những hạn chế Do đó, doanh nghiệp cần tiếp cận rủi ro một cách chủ động hơn, bao gồm việc xác định các loại rủi ro, đánh giá hậu quả tài chính và khả năng xảy ra Họ cũng cần phát triển các biện pháp phòng ngừa và tìm kiếm các hình thức bảo vệ khác ngoài bảo hiểm để đảm bảo an toàn trong sản xuất và tiêu thụ Doanh nghiệp phải quyết định rủi ro nào họ muốn bảo hiểm và rủi ro nào họ sẽ tự gánh chịu Vào năm 1955, Wayne Snider từ Temple University đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nhận diện và quản lý rủi ro trong kinh doanh.
Khi người mua bảo hiểm trong doanh nghiệp chủ động quan tâm và kiểm soát rủi ro thay vì chỉ đơn thuần mua bảo hiểm, họ sẽ trở thành những "nhà quản trị rủi ro" (Risk Manager) Theo Russel Gallagher, trong một bài viết năm 1956 trên tạp chí Harvard Business Review, việc này không chỉ giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro mà còn nâng cao hiệu quả quản lý tài chính.
34) đã giới thiệu thuật ngữ “Quản trị rủi ro” (Risk Management) với các nhà doanh nghiệp Năm 1961, trong quyển “Bảo hiểm, Lý thuyết và Thực hành ở Hoa kỳ”
Ralf Blanchard, cựu giáo sư bảo hiểm tại đại học Columbia, đã nhấn mạnh rằng quản trị rủi ro chủ yếu tập trung vào các "rủi ro thuần" Ông phân biệt rõ ràng giữa rủi ro thuần và rủi ro đầu cơ, điều này rất quan trọng cho sự phát triển của quản trị rủi ro trong và ngoài doanh nghiệp Một năm sau, bài viết của Douglas Barlow trên tờ National Insurance Buyer đã giới thiệu khái niệm "giá phí toàn bộ của rủi ro", nêu rõ rằng việc xử lý rủi ro bảo hiểm phụ thuộc vào bốn loại chi phí: chi phí đề phòng, phí bảo hiểm, tổn thất tự gánh chịu không được bồi thường và chi phí quản lý Mục tiêu của quản trị rủi ro là tối ưu hóa giá phí toàn bộ, đầu tư vào các biện pháp phòng ngừa và tự bảo hiểm để giảm phí bảo hiểm, từ đó phân bổ ngân sách doanh nghiệp một cách hiệu quả giữa các thành phần chi phí này.
Mục tiêu của quản trị rủi ro là tối đa hóa giá trị doanh nghiệp, do đó việc lựa chọn phương thức quản trị rủi ro phải cân nhắc giữa chi phí và hiệu quả Sự lựa chọn này thường là một sự đánh đổi; ví dụ, việc tăng cường chi phí phòng ngừa và bảo vệ có thể giúp giảm thiểu thiệt hại trực tiếp và gián tiếp Khi chi phí bảo hiểm tăng và doanh nghiệp giữ lại ít rủi ro hơn, chi phí thiệt hại gián tiếp sẽ giảm và biến động thu nhập cũng được ổn định hơn Tổ chức quản trị rủi ro cần dựa vào đặc điểm riêng của từng doanh nghiệp.
Hầu hết các doanh nghiệp lớn đều có bộ phận quản trị rủi ro chuyên biệt, do Nhà quản lý rủi ro hoặc Giám đốc quản trị rủi ro đứng đầu Quản trị rủi ro liên quan đến nhiều bộ phận trong doanh nghiệp như sản xuất, marketing, tài chính và nhân sự, đặc biệt là bộ phận tài chính để bảo vệ tài sản khỏi thiệt hại Bộ phận này thường tập trung vào bảo hiểm tài sản, quỹ bồi thường cho người lao động, an toàn môi trường và giải quyết khiếu nại Đối với doanh nghiệp đối mặt với rủi ro về giá cả, lãi suất và tỷ giá, sẽ có bộ phận riêng phụ trách Ngày nay, quản trị rủi ro không chỉ quan trọng với doanh nghiệp mà còn với mọi tổ chức và cá nhân, vì sự phát triển bền vững chỉ có thể đạt được khi tổ chức được bảo vệ khỏi các rủi ro tiềm ẩn.
Mỗi cá nhân, dù không sở hữu nhiều "giá trị" để bảo vệ, vẫn có những cách riêng để bảo vệ những gì mình đang có, dù là vô thức hay có ý thức, nhưng chưa áp dụng theo phương pháp khoa học.
2.1.1.3 Các rủi ro chính trong hoạt động kinh doanh của các doanh nghiệp tại Việt Nam
Phương pháp nghiên cứu
Để thực hiện mô hình nghiên cứu đã đề cập, tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, cụ thể là kỹ thuật bình phương nhỏ nhất (OLS).
Phương pháp OLS giúp tối thiểu hóa tổng bình phương của biến số ngẫu nhiên, cho phép phân tích ảnh hưởng của các biến rủi ro đến giá trị công ty Để xây dựng hàm hồi quy hai biến, cần áp dụng OLS với dữ liệu mẫu dạng bảng Việc sử dụng dữ liệu mẫu theo dạng bảng mang lại nhiều lợi ích, như tăng tính chính xác và khả năng so sánh giữa các biến.
Dữ liệu doanh nghiệp thường không đồng nhất theo thời gian, do đó, cần phải chú ý đến tính dị biệt giữa các đơn vị Kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng có thể được áp dụng để xem xét sự khác biệt này thông qua các biến số đặc thù cho từng doanh nghiệp.
Dữ liệu bảng mang lại thông tin phong phú và đa dạng hơn thông qua việc kết hợp các chuỗi theo thời gian của các quan sát không gian Điều này giúp giảm thiểu sự cộng tuyến giữa các biến số, đồng thời tăng cường bậc tự do và hiệu quả trong phân tích.
- Thông qua nghiên cứu các quan sát theo không gian lặp lại, dữ liệu bảng phù hợp hơn để nghiên cứu tính động của thay đổi
Dữ liệu bảng có khả năng phát hiện và đo lường hiệu quả hơn những ảnh hưởng không thể quan sát được so với dữ liệu chuỗi thời gian thuần túy và dữ liệu chéo không gian.
Dữ liệu bảng cho phép nghiên cứu các mô hình hành vi phức tạp, như lợi thế kinh tế theo quy mô và sự thay đổi kỹ thuật, một cách hiệu quả hơn so với dữ liệu chuỗi thời gian hay dữ liệu không gian đơn giản.
Việc thu thập dữ liệu từ hàng nghìn đơn vị giúp giảm thiểu thiên lệch khi tổng hợp thông tin doanh nghiệp thành số liệu tổng hợp.
Phương pháp OLS yêu cầu các giả định nhất định để đảm bảo hệ số hồi quy được ước lượng có thuộc tính tốt Chất lượng của các ước lượng phụ thuộc vào dạng hàm của mô hình được chọn, mối quan hệ giữa biến độc lập (Xi) và biến ngẫu nhiên (Ui), cũng như kích thước mẫu Dưới đây là các giả thiết quan trọng cho phương pháp OLS.
- Giả thiết 1: Các biến giải thích (Xi) là phi ngẫu nhiên tức là các giá trị của chúng được cho trước hoặc xác định
- Giải thiết 2: Kỳ vọng của Ui = 0
- Giả thiết 3: Các Ui có phương sai bằng nhau (phương sai thuần nhất)
- Giả thiết 4: Không có tự tương quan giữa các Ui
- Giả thiết 5: Không có tự tương quan giữa Ui với Xi
- Giải thiết 6: Mô hình là tuyến tính theo tham số
- Giả thiết 7: Số quan sát n lớn hơn số tham số của mô hình
- Giả thiết 8: Giá trị của X không đồng nhất (bằng nhau) ở tất cả các quan sát
- Giả thiết 9: Mô hình được xác định đúng
- Giả thiết 10: Không tồn tại đa cộng tuyến hoàn hảo giữa các biến giải thích
Dựa trên kết quả hồi quy từ phương pháp OLS, chúng ta có thể sử dụng nhiều phương pháp để kiểm định các hệ số hồi quy, bao gồm kiểm định t, khoảng tin cậy và giá trị p Ngoài ra, việc kiểm định mức độ phù hợp của mô hình cũng rất quan trọng để xác định xem mô hình có đáp ứng yêu cầu thống kê hay không.
Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu trong bài viết này được thu thập từ báo cáo kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh của 50 công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam, đại diện cho 10 ngành kinh tế khác nhau Mỗi ngành sẽ chọn 5 công ty để theo dõi giá trị cổ phiếu trong khoảng thời gian 5 năm, từ năm 2009 đến 2013.
Các công ty được phân loại thành ba quy mô: Nhỏ, Vừa và Lớn, dựa trên tổng tài sản của họ Bảng 3.1 cung cấp thông tin chi tiết về các ngành nghề và mã số của các công ty thuộc từng ngành.
Bảng 3.1: Bảng mô tả ngành và mã công ty được sử dụng
Ngành Công Ty 1 Công Ty 2 Công Ty 3 Công Ty 4 Công Ty 5
Bất động sản VIC HAG REE ITA OGC
Cao su DRC PHR CSM DPR TRC
Công nghệ thông tin FPT SAM ELC CMG SGT
Dịch vụ OCH PAN DSN TCT HOT
Dược phẩm DHG LAS JVC OPC DMC
Khai khoáng BMC HGM KSB TVD NBC
Năng lượng GAS PPC VSH PGD TBC
Ngân hàng VCB BVH STB CTG EIB
Thép HSG POM DTL VIS TLH
Dầu khí PVD DPM PVS PVI PVX
Bảng 3.2 dưới đây mô tả các biến sẽ được sử dụng để nghiên cứu
Bảng 3.2: Định nghĩa biến được sử dụng
Tên Tiếng Việt Định Nghĩa Cách tính
Q Tobin’s Q Giá trị công ty
Hệ số này được tính bằng cách lấy tổng giá trị thị trường của cổ phiếu thường và cổ phiếu nợ, sau đó chia cho giá trị sổ sách của công ty.
Q = (Giá trị thị trường các cổ phiếu thường + Giá trị thị trường các cổ phiếu nợ) / Giá trị tài sản Đóng vai trò là biến phụ thuộc
Total_Risk Total Risk Tổng rủi ro Được tính bởi Tổng của Rủi ro hệ thống và Rủi ro phi hệ thống
Total_Risk System Risk + Non SystemRisk Đóng vai trò biến độc lập, có tác động dương đến giá trị công ty
Rủi ro hệ thống Được tính bằng phương pháp CAPM β 2 j*σ 2 Đóng vai trò là biến độc lập, có tác động dương đến giá trị công ty
Rủi ro phi hệ thống Được tính bằng phương pháp CAPM εij 2 Đóng vai trò là biến độc lập, có tác động âm đến giá trị công ty
Số tuổi của công ty
Logarit số tuổi của công ty Log(Age) Đóng vai trò là biến độc lập, có tác động dương đến giá trị công ty
Tổng giá trị tài sản công ty
Logarit giá trị tài sản của công ty Log(Asset) Đóng vai trò là biến độc lập, có tác động dương đến giá trị công ty
Quy mô công ty Scale là một biến quan trọng được sử dụng để đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm trong kết quả hồi quy của các mô hình.
Các nghiên cứu tài chính doanh nghiệp cho thấy rằng việc đo lường rủi ro dự kiến có ảnh hưởng đến định giá công ty Để thực hiện điều này, tác giả đã phát triển phương pháp đo lường rủi ro dự kiến, trong đó sử dụng mô hình chuỗi thời gian, yêu cầu dữ liệu lịch sử về tỷ suất sinh lợi của chứng khoán Tác giả cũng xem xét phương pháp bảng dữ liệu chéo của các công ty, thay vì chỉ dựa vào các công ty giao dịch quyền chọn, nhằm tăng tính chính xác cho nghiên cứu Hệ số Q trong năm tài chính t được phân tích để xác định mối liên hệ với rủi ro dự kiến cho năm t +1 Tuy nhiên, rủi ro thực hiện trong năm t được xem xét ngẫu nhiên, do đó không thể áp dụng cách đo lường rủi ro của năm t cho năm t +1.
Để dự báo rủi ro trong năm t +1, tác giả cần sử dụng mô hình chuỗi thời gian với dữ liệu trước năm t +1 Tuy nhiên, việc này có thể dẫn đến việc loại bỏ nhiều công ty khỏi mẫu nghiên cứu, gây ra khả năng chệch trong kết quả.
Kỳ vọng hợp lý cho rằng rủi ro trong năm t +1 bằng kỳ vọng của thị trường cộng với một sai số ngẫu nhiên Tác giả không quan sát được kỳ vọng thị trường cho rủi ro của công ty trong năm t +1, mà chỉ đại diện cho kỳ vọng này bằng kỳ vọng của thị trường cộng với sai số ngẫu nhiên Sai số này ảnh hưởng đến độ dốc của hệ số hồi quy.
Biến độc lập chỉ đóng vai trò là thước đo rủi ro, dẫn đến việc tác giả có thể không phát hiện được mối quan hệ đáng kể giữa sự thay đổi trong rủi ro và giá trị doanh nghiệp Điều này xảy ra do các sai số trong biến.
Tác giả ước lượng độ lệch chuẩn hàng năm của lợi nhuận cổ phiếu bằng cách sử dụng lợi nhuận hàng ngày theo phương pháp của Schwert (1989) cho năm tài chính Phương sai lợi nhuận hàng năm được tính bằng tổng bình phương logarit lợi nhuận hàng ngày sau khi trừ logarit lợi nhuận trung bình Để xác định rủi ro hệ thống và không hệ thống, tác giả áp dụng mô hình CAPM, trong đó rij là logarit lợi nhuận của công ty j vào ngày i và rmi là logarit lợi nhuận của chỉ số thị trường Kết quả được báo cáo thông qua phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) cho mô hình thị trường, cùng với ước lượng β của Scholes-Williams cho kết quả tương tự Rủi ro hệ thống được xác định là tỷ số giữa β²j và phương sai lợi nhuận của chỉ số thị trường, trong khi rủi ro phi hệ thống là phương sai của εij Tổng rủi ro là tổng hợp của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống.
Như vậy thông qua mô hình CAPM, Rủi ro hệ thống và Rủi ro phi hệ thống có thể được được tính toán như sau:
- SystemRisk (Rủi ro hệ thống) = β 2 j*σ 2
- Non_SystemRisk (Rủi ro phi hệ thống) = ε ij 2
- Total_Risk = SystemRisk + Non_SystemRisk
Mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu cụ thể như sau:
Q = α + β1*Systematic risk + β2*Non-Systematic risk (2)
Q = α + β1*Systematic risk + β2*Non-Systematic risk + α’*Control variables (4) Với các biến được tính toán như sau:
- Tobin’s q (giá trị công ty) = (Giá trị thị trường các cổ phiếu thường + Giá trị thị trường các cổ phiếu nợ) / Giá trị tài sản
- Systematic risk (Rủi ro hệ thống - được tính toán theo phương pháp CAPM) Βj 2*σ 2
- Non-systematic risk (Rủi ro phi hệ thống - được tính toán theo phương pháp CAPM) = εj 2
- Total risk (Tổng rủi ro) = Systematic Risk (Rủi ro hệ thống) + Non-systematic Risk (Rủi ro phi hệ thống)
- Biến kiểm soát o Logarit tuổi công ty (biến kiểm soát) = Log(Age) o Logarit tài sản công ty (biến kiểm soát) = Log(Asset)
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Như đã trình bày trong phần 3, bài viết phân tích các mô hình nghiên cứu chính sau
Mô hình (1) được sử dụng để nghiên cứu tác động của tổng rủi ro lên giá trị công ty mà không có sự can thiệp của các biến kiểm soát, từ đó xác định liệu tổng rủi ro có ảnh hưởng tích cực hay tiêu cực đến giá trị công ty.
Q = α + β 1 *Systematic risk + β 2 *Non-Systematic risk (2)
Mô hình (2) được thiết lập để nghiên cứu chi tiết tác động của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống lên giá trị công ty Trong khi mô hình (1) cung cấp cái nhìn tổng quát về ảnh hưởng của tổng rủi ro đối với giá trị công ty, nó không thể phân biệt được tác động tích cực hay tiêu cực của từng loại rủi ro.
Mô hình (3) được thiết kế để phân tích ảnh hưởng của tổng rủi ro đến giá trị công ty, trong bối cảnh có sự tham gia của các biến kiểm soát Kết quả từ mô hình này sẽ giúp xác định vai trò của các biến kiểm soát trong mối quan hệ giữa tổng rủi ro và giá trị công ty.
Q = α + β 1 *Systematic risk + β 2 *Non-Systematic risk + α’*Control variables
Mô hình (4) được thiết kế để nghiên cứu tác động của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống đến giá trị công ty, trong bối cảnh có sự tham gia của các biến kiểm soát.
Ngoài 4 mô hình đã được đề cập ở trên, bài nghiên cứu cũng có thêm các phân tích nhằm nêu rõ liệu có sự khác biệt giữa các công ty với quy mô khác nhau không?
Tổng rủi ro (Total Risk) bao gồm rủi ro hệ thống (Systematic risk) và rủi ro phi hệ thống (Non-systematic risk) Rủi ro hệ thống được xác định thông qua tỷ lệ giữa giá trị β 2 j của cổ phiếu trung bình hàng năm và phương sai tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường Trong khi đó, rủi ro phi hệ thống được tính toán bằng phương sai của phần dư (εij) trong mô hình CAPM.
Các biến kiểm soát trong nghiên cứu này bao gồm logarit của tổng tài sản trung bình hàng năm của công ty trong giai đoạn 2009-2013 và logarit của tuổi công ty, được tính bằng cách lấy năm hiện tại trừ đi năm thành lập của các công ty trong mẫu nghiên cứu.
Các công ty được lựa chọn trong mẫu nghiên cứu được lấy từ 10 ngành kinh tế trọng điểm Bao gồm:
Công nghệ thông tin (IT),
Mục tiêu của việc chọn lựa dữ liệu mẫu từ 10 ngành kinh tế khác nhau là để đảm bảo rằng mẫu này có thể đại diện cho toàn bộ thị trường chứng khoán Dữ liệu được thu thập từ nguồn cafef.vn trong khoảng thời gian từ năm 2009 đến 2013 Thống kê mô tả về giá trị bình quân của tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu trong giai đoạn này được trình bày cụ thể trong bảng 4.1 dưới đây.
Bảng 4.1: Kết quả giá trị bình quân của tỷ suất sinh lời của cổ phiếu bình quân trong giai đoạn 2009-2013
The mean return on stocks shows varied performance across different companies, with notable figures including r(REE) at 0.0023, r(PPC) at 0.0030, and r(HSG) at 0.0031, indicating strong returns Conversely, some stocks like r(ELC) at -0.0018 and r(HGM) at -0.0019 demonstrate negative returns Overall, the average return r(m) is 0.0008, reflecting a mixed market performance Other significant returns include r(GAS) at 0.0022, r(OGC) at 0.0003, and r(PVS) at 0.0016, highlighting the variability in stock performance within the market.
Sau khi thu thập dữ liệu, chúng tôi tiến hành thống kê mô tả bằng cách tính toán giá trị trung bình, giá trị trung vị và độ lệch chuẩn Các thống kê này được thực hiện cho các biến sẽ được sử dụng trong các mô hình như Tobin Q, Total Risk, Systematic risk, Non-systematic risk, Log(Age) và Log(Asset) trong 10 ngành kinh tế.
Kết quả thống kê của các biến được thể hiện trong bảng 4.2 dưới đây:
Bảng 4.2: Kết quả thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Kết quả thống kê mô tả cho thấy:
- Giá trị công ty (Torbin Q) trung bình trong mẫu nghiên cứu bao gồm 250 quan sát là 1,89 với độ lệch chuẩn là 0,79
- Trung bình tổng rủi ro (Total Risk) của 250 quan sát là 0,22 với độ lệch chuẩn là 0,11
- Rủi ro hệ thống (Systematic Risk) có giá trị trung bình là 0,1 với độ lệch chuẩn là 0,07
- Rủi ro phi hệ thống (Non-Systematic Risk) có giá trị trung bình là 0,11 với độ lệch chuẩn là 0,09
Biến kiểm soát trong nghiên cứu này bao gồm logarit của tuổi công ty (log(Age)) và logarit tổng tài sản (log(V)), với giá trị trung bình lần lượt là 1,25 và 9,48.
Giá trị độ lệch chuẩn của 2 biến này lần lượt là 0,28 và 0,86.
Hồi quy giá trị công ty với tổng rủi ro (Không có sự tham gia của các biến kiểm soát)
Mô hình (1) nghiên cứu tác động của tổng rủi ro lên giá trị công ty mà không có sự tham gia của các biến kiểm soát, nhằm xác định xem tổng rủi ro có ảnh hưởng làm tăng hay giảm giá trị công ty Kết quả phân tích hồi quy sẽ được trình bày trong các bảng dưới đây.
Bảng 4.3: Kết quả tóm tắt mô hình hồi quy giữa giá trị công ty với tổng rủi ro
(Không bao gồm các biến kiểm soát)
Std Error of the Estimate
Kết quả tóm tắt của phân tích hồi quy ở bảng 4.3 cho thấy rằng tổng rủi ro giải thích được 13,4% sự thay đổi của giá trị công ty với R Square = 0,076
Bảng 4.4: Kết quả phân tích ANOVA của mô hình hồi quy giữa giá trị công ty với tổng rủi ro (Không bao gồm các biến kiểm soát)
Kết quả phân tích Anova trong bảng 4.4 cho thấy giá trị Sig = 0,000 < 0,05, điều này chứng tỏ mô hình hồi quy phù hợp với độ tin cậy 95%.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích của mô hình hồi quy giá trị công ty với tổng rủi ro
(Không bao gồm các biến kiểm soát)
Bảng 4.5 chỉ ra rằng giá trị B chưa chuẩn hóa cho biến Tổng Rủi Ro là 1,910 và giá trị Beta chuẩn hóa là 0,275, với ước lượng có ý nghĩa thống kê tại mức 5% (T = 4,501) Kết quả cho thấy Tổng Rủi Ro có tác động tích cực đến giá trị công ty, với B = 1,910, nghĩa là sự gia tăng của Tổng Rủi Ro sẽ dẫn đến sự tăng trưởng của giá trị công ty Đồng thời, kết quả này cũng có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 95% với giá trị Sig = 0,000 < 0,05.
Kết quả này chỉ chính xác khi tổng rủi ro là yếu tố duy nhất ảnh hưởng đến giá trị công ty, không có sự can thiệp của các yếu tố khác.
Kết quả hồi quy cho thấy rằng sự gia tăng tổng rủi ro dẫn đến giá trị công ty tăng lên Tuy nhiên, chúng ta cần phân tích thêm để xác định xem rủi ro hệ thống hay rủi ro phi hệ thống, hoặc cả hai, có ảnh hưởng tích cực đến giá trị công ty hay không Do đó, việc phân tích hồi quy cụ thể giữa giá trị công ty và các biến con của tổng rủi ro là cần thiết để làm rõ mối quan hệ này.
Hồi quy giá trị công ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống (Không có sự tham gia của các biến kiểm soát)
sự tham gia của các biến kiểm soát)
Mô hình (2) được thiết kế để phân tích tác động cụ thể của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống đối với giá trị công ty Kết quả từ mô hình (1) cho thấy tổng rủi ro có ảnh hưởng cùng chiều đến giá trị công ty, nhưng không chỉ ra được liệu rủi ro hệ thống hay rủi ro phi hệ thống có tác động tích cực hay tiêu cực.
Kết quả hồi quy giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống được trình bày trong các bảng dưới đây sẽ cho thấy rõ ràng sự tác động của hai loại rủi ro này đến giá trị công ty.
Bảng 4.6 trình bày kết quả tóm tắt của mô hình hồi quy, thể hiện mối quan hệ giữa giá trị công ty và rủi ro hệ thống cũng như rủi ro phi hệ thống, không bao gồm các biến kiểm soát Kết quả cho thấy sự ảnh hưởng của các yếu tố rủi ro đến giá trị công ty, giúp hiểu rõ hơn về các yếu tố tác động trong môi trường kinh doanh.
Std Error of the Estimate
1 780 a 609 605 49674 2.007 a Dependent Variable: Tobin Q b Predictors: (Constant), Systematic, Non-Systematic Risk
Kết quả từ bảng 4.6 chỉ ra rằng rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống giải thích được 60,5% sự biến động của giá trị công ty với Adjusted R Square đạt 0,605 Bên cạnh đó, mô hình hồi quy này không xuất hiện hiện tượng tự tương quan, được xác nhận bởi chỉ số Durbin-Watson nằm trong khoảng 1,5 < Durbin-Watson = 2,007 < 2,5.
Bảng 4.7 trình bày kết quả phân tích ANOVA của mô hình hồi quy, cho thấy mối quan hệ giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống, không bao gồm các biến kiểm soát Kết quả này cung cấp cái nhìn sâu sắc về tác động của các loại rủi ro đến giá trị công ty.
Total 155.710 249 a Dependent Variable: Tobin Q b Predictors: (Constant), Systematic, Non-Systematic Risk
Mô hình phân tích hồi quy đa biến được kiểm định bằng phương pháp Anova, kết quả cho thấy mô hình hoàn toàn phù hợp với mức ý nghĩa 5%, với giá trị Sig = 0,000, nhỏ hơn 0,05.
Bảng 4.8 trình bày kết quả phân tích mô hình hồi quy giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống, không bao gồm các biến kiểm soát Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa giá trị công ty và các loại rủi ro này, cung cấp cái nhìn sâu sắc về ảnh hưởng của chúng đến hiệu suất tài chính.
Error Beta Toler ance VIF
Ngoài ra, kết quả hồi quy ở bảng 4.8 cho thấy:
Giá trị B chưa chuẩn hóa và giá trị Beta chuẩn hóa cho biến Rủi ro Hệ thống lần lượt là 8,186 và 0,744, với mức ý nghĩa thống kê 5% (Sig = 0,000 < 0,05) Kết quả này cho thấy rủi ro hệ thống có ảnh hưởng tích cực đến giá trị công ty, tức là khi rủi ro hệ thống tăng lên, giá trị công ty cũng sẽ tăng theo.
Giá trị B chưa chuẩn hóa và giá trị Beta chuẩn hóa cho biến Rủi ro Phi hệ thống lần lượt là -1,490 và -0,179, với ước lượng có ý nghĩa thống kê tại mức 5% (Sig = 0,000 < 0,05) Kết quả này chỉ ra rằng rủi ro phi hệ thống ảnh hưởng tiêu cực đến giá trị công ty, tức là sự gia tăng trong rủi ro phi hệ thống sẽ dẫn đến giảm giá trị công ty.
Giá trị VIF cho rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống đều là 1,008, thấp hơn 5, điều này cho thấy mô hình hồi quy không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả hồi quy cho thấy rủi ro hệ thống ảnh hưởng tích cực đến giá trị công ty, trong khi rủi ro phi hệ thống lại có tác động tiêu cực Giá trị Beta chuẩn hóa của rủi ro hệ thống là 0,744, cho thấy ảnh hưởng mạnh hơn so với rủi ro phi hệ thống với giá trị -0,179 Do đó, tổng rủi ro sẽ tác động cùng chiều đến giá trị công ty.
Do rủi ro hệ thống không thể phòng ngừa, các công ty nên tập trung vào việc giảm thiểu rủi ro phi hệ thống để nâng cao giá trị doanh nghiệp.
Kết quả phân tích hồi quy giữa giá trị công ty và rủi ro hệ thống cho thấy rằng mối quan hệ này chỉ chính xác khi chỉ có sự tác động của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống đến giá trị công ty, mà không có sự can thiệp của các yếu tố khác.
Hồi quy giữa giá trị công ty và tổng rủi ro với sự tham gia của các biến kiểm soát
Phân tích hồi quy cho thấy tổng rủi ro ảnh hưởng tích cực đến giá trị công ty, tức là khi tổng rủi ro tăng, giá trị công ty cũng tăng theo Tuy nhiên, điều này chỉ đúng khi tổng rủi ro là yếu tố duy nhất tác động đến giá trị công ty, không có sự can thiệp của các yếu tố khác.
Mô hình nghiên cứu này đánh giá mối quan hệ giữa giá trị thị trường và tổng rủi ro, với sự tham gia của các biến kiểm soát như tuổi công ty (Log(Age)) và tổng tài sản công ty (Log(Asset)) Mục tiêu của hồi quy là xem xét tác động của tổng rủi ro đến giá trị công ty, so sánh giữa việc có và không có các biến kiểm soát Kết quả hồi quy được trình bày trong các bảng dưới đây.
Bảng 4.9: Kết quả tóm tắt mô hình chạy hồi quy giữa giá trị công ty và tổng rủi ro với sự tham gia của các biến kiểm soát
Std Error of the Estimate
1 394 a 155 145 73115 2.068 a Predictors: (Constant), Log(Asset), Total Risk, Log(Age) b Dependent Variable: Tobin Q
Kết quả hồi quy trong bảng 4.9 chỉ ra rằng các yếu tố Tổng rủi ro, tuổi công ty và tổng tài sản giải thích được 14,5% sự biến động của giá trị công ty Hơn nữa, mô hình hồi quy này không có hiện tượng tự tương quan, với chỉ số Durbin-Watson là 2,068, nằm trong khoảng an toàn (1,5 < Durbin-Watson < 2,5).
Bảng 4.10: Kết quả phân tích ANOVA mô hình chạy hồi quy giữa giá trị công ty và tổng rủi ro với sự tham gia của các biến kiểm soát
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig
Bảng 4.10 trình bày kết quả phân tích ANOVA cho mô hình hồi quy đa biến, cho thấy mô hình này hoàn toàn phù hợp với mức ý nghĩa 5%, với giá trị Sig = 0,000, nhỏ hơn 0,05.
Bảng 4.11: Kết quả phân tích mô hình chạy hồi quy giữa giá trị công ty và tổng rủi ro với sự tham gia của các biến kiểm soát
Error Beta Toler ance VIF
Bảng 4.11 trình bày kết quả phân tích mô hình hồi quy giữa giá trị công ty (Tobin Q) và tổng rủi ro, với sự tham gia của các biến kiểm soát Kết quả cho thấy hệ số hồi quy của biến Log(Asset) là 0.260, với giá trị p < 0.001, cho thấy mối quan hệ tích cực và có ý nghĩa thống kê giữa tài sản và giá trị công ty.
Giá trị B chưa chuẩn hóa và giá trị Beta đã chuẩn hóa của tổng rủi ro lần lượt là 1,819 và 0,262, cho thấy tổng rủi ro vẫn ảnh hưởng tích cực đến giá trị công ty, ngay cả khi các biến kiểm soát được đưa vào mô hình Kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức 5% với Sig = 0,000 < 0,05.
Giá trị B chưa chuẩn hóa và giá trị Beta đã chuẩn hóa của Log(Age) lần lượt là -0,146 và -0,052, cho thấy Log(Age) có tác động ngược chiều đến giá trị công ty Tuy nhiên, giá trị Sig = 0,381 cho thấy kết quả này không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, điều này chứng tỏ Log(Age) không có ảnh hưởng đến giá trị công ty.
Giá trị B chưa chuẩn hóa và giá trị Beta đã chuẩn hóa của tổng tài sản lần lượt là 0,260 và 0,281, cho thấy tổng tài sản có tác động tích cực đến giá trị công ty Kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức 5% với Sig = 0,000.
- Đồng thời giá trị VIF cũng cho thấy rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy này với giá trị VIF của các biến < 5
Kết quả hồi quy cho thấy tổng rủi ro có tác động tích cực đến giá trị công ty, ngay cả khi kiểm soát các biến khác Cụ thể, sự gia tăng tổng rủi ro sẽ dẫn đến tăng giá trị công ty Đồng thời, tuổi của công ty không ảnh hưởng đến giá trị, trong khi tài sản đóng góp vào sự gia tăng này.
Hồi quy giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống và các biến kiểm soát
Phân tích hồi quy cho thấy rủi ro hệ thống có ảnh hưởng tích cực đến giá trị công ty, tức là khi rủi ro hệ thống tăng, giá trị công ty cũng tăng theo Ngược lại, rủi ro phi hệ thống lại tác động tiêu cực, làm giảm giá trị công ty khi tăng lên Tuy nhiên, điều này chỉ đúng khi chỉ có rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống tham gia vào tác động đến giá trị công ty mà không có sự can thiệp của các yếu tố khác.
Mô hình nghiên cứu (4) nhằm đánh giá mối quan hệ giữa giá trị thị trường với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống, đồng thời xem xét sự ảnh hưởng của các biến kiểm soát Kết quả phân tích hồi quy từ mô hình (4) sẽ được trình bày trong các bảng dưới đây.
Bảng 4.12 trình bày kết quả tóm tắt mô hình hồi quy giữa giá trị công ty và hai loại rủi ro: rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống, cùng với các biến kiểm soát.
Std Error of the Estimate
The results in Table 4.12 indicate that systematic risk, non-systematic risk, company age, and total assets account for 63% of the variation in company value, as measured by Tobin's Q, with an adjusted R-squared value of 0.797.
R Square = 0,63) Đồng thời giá trị Durbin-Watson cũng cho thấy không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình hồi quy này (1,5 < Durbin-Watson = 2,092 < 2,5)
Bảng 4.13 trình bày kết quả tóm tắt của mô hình hồi quy giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và các biến kiểm soát.
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig
Bảng 4.13 cho thấy kết quả phân tích Anova của mô hình hồi quy đa biến, xác nhận rằng mô hình này hoàn toàn phù hợp với mức ý nghĩa 5%, với giá trị Sig = 0,000, nhỏ hơn 0,05.
Bảng 4.14 trình bày kết quả phân tích mô hình hồi quy giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và các biến kiểm soát Kết quả này giúp làm rõ mối quan hệ giữa giá trị công ty và các loại rủi ro, đồng thời cung cấp thông tin quan trọng cho việc quản lý tài chính và đầu tư.
Error Beta Tolera nce VIF
Systematic 7.925 434 720 18.268 000 957 1.045 Log(Age) -.012 110 -.004 -.110 913 978 1.023 Log(Asset) 155 036 168 4.287 000 970 1.031
Bảng 4.14 thể hiện kết quả phân tích mô hình hồi quy giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống và các biến kiểm soát.
Giá trị B chưa chuẩn hóa là 7,925 và giá trị Beta đã chuẩn hóa là 0,720 cho thấy rủi ro hệ thống có ảnh hưởng tích cực đến giá trị công ty, ngay cả khi các biến kiểm soát được đưa vào mô hình Điều này có nghĩa là sự gia tăng rủi ro hệ thống sẽ dẫn đến tăng giá trị công ty và ngược lại Kết quả này đạt ý nghĩa thống kê ở mức 5% với Sig = 0,000.
Giá trị B chưa chuẩn hóa và giá trị Beta đã chuẩn hóa của rủi ro phi hệ thống lần lượt là -1,398 và -0,168, cho thấy rằng rủi ro phi hệ thống có tác động ngược chiều đến giá trị công ty, ngay cả khi kiểm soát các biến trong mô hình Cụ thể, sự gia tăng trong rủi ro phi hệ thống sẽ làm giảm giá trị công ty và ngược lại Kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức 5% với Sig = 0,000 < 0,05.
Giá trị B chưa chuẩn hóa và giá trị Beta đã chuẩn hóa của tuổi công ty lần lượt là -0,012 và -0,004, cho thấy tuổi công ty có tác động ngược chiều đến giá trị công ty Tuy nhiên, giá trị Sig cho thấy kết quả này không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, với Sig = 0,913 > 0,05, chứng tỏ rằng tuổi công ty không ảnh hưởng đến giá trị công ty.
Giá trị B chưa chuẩn hóa và giá trị Beta đã chuẩn hóa của tổng tài sản lần lượt là 0,155 và 0,168, cho thấy tổng tài sản có tác động tích cực đến giá trị công ty Cụ thể, sự gia tăng tổng tài sản sẽ dẫn đến sự tăng trưởng giá trị công ty và ngược lại Kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức 5% với Sig = 0,000.
- Đồng thời giá trị VIF cũng cho thấy rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy này với giá trị VIF của các biến < 5
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy rằng rủi ro hệ thống có tác động tích cực đến giá trị công ty, nghĩa là sự gia tăng rủi ro hệ thống dẫn đến tăng giá trị công ty, trong khi rủi ro phi hệ thống lại có tác động tiêu cực, làm giảm giá trị công ty Hệ số Beta chuẩn hóa của rủi ro hệ thống (0,720) lớn hơn so với rủi ro phi hệ thống (0,168), cho thấy rủi ro hệ thống ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đến giá trị công ty Điều này lý giải tại sao tổng rủi ro có tác động cùng chiều đến giá trị công ty, như kết quả phân tích hồi quy đã chỉ ra.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy rằng tuổi thọ của công ty không ảnh hưởng đến giá trị của nó; chỉ có tài sản mới có vai trò quan trọng trong việc gia tăng giá trị công ty.
Hồi quy giữa giá trị công ty với tổng rủi ro phân chia theo quy mô (Không có sự tham gia của các biến kiểm soát)
có sự tham gia của các biến kiểm soát)
Kết quả phân tích hồi quy từ mô hình (1) và (3) cho thấy tổng rủi ro luôn ảnh hưởng tích cực đến giá trị công, bất kể có sự tham gia của các biến kiểm soát trong mô hình hồi quy hay không.
Mục đích của phân tích hồi quy là để khảo sát mối quan hệ giữa giá trị công ty và tổng rủi ro, phân chia theo quy mô mà không sử dụng các biến kiểm soát Nghiên cứu này nhằm xác định liệu có sự khác biệt trong mối quan hệ này giữa các công ty có quy mô khác nhau hay không Kết quả phân tích hồi quy sẽ được trình bày trong các bảng dưới đây.
Bảng 4.15 trình bày kết quả tóm tắt mô hình hồi quy giữa giá trị công ty và tổng rủi ro, được phân chia theo quy mô mà không có sự tham gia của các biến kiểm soát.
Model R R Square Adjusted R Square Std Error of the Estimate
Kết quả tóm tắt ở bảng 4.15 cho thấy rằng:
- Ở các công ty có quy mô lớn thì tổng rủi ro giải thích được 4,6% sự thay đổi trong giá trị công ty
- Ở các công ty có quy mô vừa thì tổng rủi ro giải thích được 8,5% sự thay đổi trong giá trị công ty
- Và ở các công ty có quy mô nhỏ thì tổng rủi ro giải thích được 10,1% sự thay đổi trong giá trị công ty
Kết quả từ bảng 4.15 cho thấy rằng đối với các công ty nhỏ, tổng rủi ro có ảnh hưởng lớn hơn đến sự biến động trong giá trị công ty.
Bảng 4.16 trình bày kết quả phân tích ANOVA cho mô hình hồi quy giữa giá trị công ty và tổng rủi ro, phân chia theo quy mô mà không có sự tham gia của các biến kiểm soát Kết quả này giúp hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố này trong bối cảnh nghiên cứu.
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig
Kết quả phân tích ANOVA trong bảng 4.16 cho thấy các mô hình hồi quy giữa giá trị công ty và tổng rủi ro theo quy mô đều phù hợp, với giá trị Sig lần lượt là 0,037, 0,005 và 0,01, tất cả đều nhỏ hơn 0,05.
Bảng 4.17 trình bày kết quả phân tích mô hình hồi quy giữa giá trị công ty và tổng rủi ro, được phân chia theo quy mô mà không có sự tham gia của các biến kiểm soát.
Kết quả phân tích ở bảng 4.17 cho thấy rằng:
Tại các công ty lớn, hệ số B và hệ số Beta đã chuẩn hóa lần lượt là 1,656 và 0,214, cho thấy tổng rủi ro có ảnh hưởng tích cực đến giá trị công ty Kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, với giá trị Sig = 0,037.
Tại các công ty có quy mô vừa, hệ số B và hệ số Beta đã chuẩn hóa lần lượt là 2,049 và 0,291, cho thấy tổng rủi ro ảnh hưởng tích cực đến giá trị công ty Kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, với giá trị Sig = 0,005.
Tại các công ty quy mô nhỏ, hệ số B và hệ số Beta chuẩn hóa lần lượt là 1,701 và 0,317, cho thấy tổng rủi ro ảnh hưởng tích cực đến giá trị công ty Kết quả này có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%, với giá trị Sig = 0,01.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy tổng rủi ro có tác động tích cực đến giá trị công ty, không phân biệt quy mô doanh nghiệp Tuy nhiên, khi xem xét hệ số Beta chuẩn hóa, tổng rủi ro ảnh hưởng mạnh hơn đến giá trị của các công ty nhỏ so với các công ty vừa và lớn.
Hồi quy giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống phân chia theo quy mô (Không có sự tham gia của các biến kiểm soát)
Kết quả phân tích hồi quy từ mô hình (2) và (4) chỉ ra rằng rủi ro hệ thống có ảnh hưởng tích cực đến giá trị công ty, trong khi rủi ro phi hệ thống lại tác động tiêu cực đến giá trị này, bất kể sự hiện diện của các biến kiểm soát Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là liệu những kết quả này có đúng cho các công ty có quy mô khác nhau hay không?
Kết quả hồi quy được trình bày ở các bảng dưới đây sẽ chứng minh điều này
Bảng 4.18 trình bày kết quả tóm tắt của mô hình hồi quy giữa giá trị công ty và các yếu tố rủi ro hệ thống cũng như rủi ro phi hệ thống, được phân tích theo quy mô công ty.
Std Error of the Estimate
Kết quả tóm tắt ở bảng 4.15 cho thấy rằng:
Tại các công ty lớn, rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống giải thích 65,2% sự thay đổi giá trị công ty, với chỉ số điều chỉnh R Square đạt 0,652 Thêm vào đó, giá trị Durbin-Watson cho thấy không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình hồi quy, với giá trị nằm trong khoảng 1,5 < Durbin-Watson = 2,171 < 2,5.
Tại các công ty quy mô vừa, rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống giải thích 56,9% sự biến động giá trị công ty, với chỉ số điều chỉnh R Square đạt 0,569 Thêm vào đó, giá trị Durbin-Watson cho thấy mô hình hồi quy không gặp hiện tượng tự tương quan, với chỉ số nằm trong khoảng 1,5 < Durbin-Watson = 1,777 < 2,5.
Tại các công ty quy mô nhỏ, rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống giải thích 51,7% sự thay đổi trong giá trị công ty, với chỉ số Adjusted R Square đạt 0,517 Thêm vào đó, giá trị Durbin-Watson cho thấy không tồn tại hiện tượng tự tương quan trong mô hình hồi quy, với chỉ số nằm trong khoảng 1,5 < Durbin-Watson = 2,145 < 2,5.
Bảng 4.19 trình bày kết quả phân tích ANOVA của mô hình hồi quy, cho thấy mối quan hệ giữa giá trị công ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống, được phân biệt theo quy mô công ty Phân tích này giúp xác định ảnh hưởng của từng loại rủi ro đến giá trị công ty, đồng thời cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thức quy mô công ty có thể tác động đến các yếu tố rủi ro.
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig
Kết quả phân tích Anova trong bảng 4.19 cho thấy các mô hình hồi quy đạt độ phù hợp hoàn toàn ở mức ý nghĩa 5%, với giá trị Sig = 0,000, nhỏ hơn 0,05.
Bảng 4.20 trình bày kết quả phân tích hồi quy giữa giá trị công ty và các yếu tố rủi ro hệ thống cũng như rủi ro phi hệ thống, được phân loại theo quy mô công ty Phân tích này giúp làm rõ mối quan hệ giữa giá trị công ty và các loại rủi ro, cung cấp cái nhìn sâu sắc cho các nhà đầu tư và quản lý trong việc đánh giá rủi ro tài chính.
Error Beta Toleran ce VIF
Theo kết quả phân tích hồi quy ở bảng 4.20 cho ta thấy:
Rủi ro hệ thống tại các công ty lớn có tác động tích cực đến giá trị công ty với giá trị B là 9,203 và Beta chuẩn hóa là 0,761 Ngược lại, rủi ro phi hệ thống ảnh hưởng tiêu cực đến giá trị công ty, với giá trị B là -1,420 và Beta chuẩn hóa là -0,167 Do hệ số Beta chuẩn hóa của rủi ro hệ thống lớn hơn, nó có tác động mạnh hơn so với rủi ro phi hệ thống, điều này đã được xác nhận khi tổng rủi ro có ảnh hưởng cùng chiều đến giá trị công ty Kết quả này có ý nghĩa thống kê rõ ràng với mức ý nghĩa 5%, khi giá trị Sig của rủi ro hệ thống và phi hệ thống lần lượt là 0,000 và 0,008, đều nhỏ hơn 0,05.
Trong các công ty quy mô vừa, rủi ro hệ thống ảnh hưởng tích cực đến giá trị công ty với giá trị B là 8,022 và Beta chuẩn hóa là 0,729 Ngược lại, rủi ro phi hệ thống tác động tiêu cực với giá trị B là -1,495 và Beta chuẩn hóa là -0,173 Hệ số Beta chuẩn hóa của rủi ro hệ thống lớn hơn rủi ro phi hệ thống, cho thấy rủi ro hệ thống có tác động mạnh hơn đến giá trị công ty Kết quả này có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, với giá trị Sig của rủi ro hệ thống và phi hệ thống lần lượt là 0,000 và 0,015, đều nhỏ hơn 0,05.
Rủi ro hệ thống có tác động tích cực đến giá trị công ty của các công ty quy mô nhỏ với hệ số B là 6,677, trong khi rủi ro phi hệ thống lại có tác động tiêu cực với hệ số B là -1,231 Sự ảnh hưởng của rủi ro hệ thống mạnh hơn so với rủi ro phi hệ thống, thể hiện qua giá trị Beta chuẩn hóa lần lượt là 0,722 và 0,729 Kết quả cho thấy tổng rủi ro cũng tác động tích cực đến giá trị công ty và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, với giá trị Sig của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống lần lượt là 0,000 và 0,047, đều nhỏ hơn 0,05.
- Các mô hình hồi quy đều không có hiện tượng đa cộng tuyến thông qua giá trị VIF của các biến đều nhỏ hơn 5
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy không có sự khác biệt giữa các công ty theo quy mô về ảnh hưởng của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống lên giá trị công ty Rủi ro hệ thống tác động tích cực đến giá trị công ty, trong khi rủi ro phi hệ thống lại tác động tiêu cực.
