Phân tích các nhân tố tác động đến giá cổ phiếu của các ngân hàng niêm yết trên thị trường chứng khoán việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG LUẬN VĂN THẠC SĨ PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU CỦA CÁC NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Ngành: Tài – Ngân hàng NGUYỄN HỮU HUÂN HÀ NỘI - 2021 LUẬN VĂN THẠC SĨ PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU CỦA CÁC NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 34 02 01 Họ tên học viên: Nguyễn Hữu Huân Người hướng dẫn: TS Nguyễn Đình Đạt Hà Nội - 2021 iii LỜI CAM ĐOAN Luận văn chưa trình nộp để lấy học vị thạc sĩ trường đại học Luận văn cơng trình nghiên cứu riêng tác giả, kết nghiên cứu trung thực, khơng có nội dung công bố trước nội dung người khác thực ngoại trừ trích dẫn dẫn nguồn đầy đủ luận văn Học viên cao học LỜI CẢM ƠN Trong trình thực luận văn này, tơi nhận nhiều góp ý, động viên giúp đỡ Thầy Cô, bạn bè, đồng nghiệp gia đình: Lời tơi xin chân thành cảm ơn gửi lời tri ân sâu sắc tới Thầy hướng dẫn TS Nguyễn Đình Đạt, nhiệt tình, tận tuỵ, chia sẻ cho tri thức khoa học, kinh nghiệm nghiên cứu Thầy góp ý nội dung luận văn, góp phần làm nội dung đọng, súc tích, giúp tơi hồn thiện tốt ý tưởng khoa học Đồng thời, Thầy giúp trưởng thành mặt nhận thức khoa học, khả nghiên cứu độc lập kiến thức chuyên môn nâng cao Tôi xin cám ơn Thầy Cơ Trường Đại học Ngoại thương, tận tình truyền đạt kiến thức q trình tơi học cao học, cám ơn bạn học chia sẻ kiến thức kinh nghiệm thực tiễn, làm tảng để thực luận văn Lời sau cùng, chân thành cám ơn lãnh đạo, đồng nghiệp gia đình tơi ln bên cạnh động viên, tạo điều kiện tốt thời gian, giúp hồn thành luận văn Học viên cao học TĨM TẮT Đề tài nghiên cứu đưa phân tích mức độ ảnh hưởng nhân tố đến giá cổ phiếu ngân hàng thương mại niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam sử dụng mơ hình biến nghiên cứu ứng dụng từ nghiên cứu nước quốc tế Trong tảng nghiên cứu mơ hình Ohlson (1995) phát triển sở mơ hình lợi nhuận thặng dư (Residual income model – RIM) Preinreich (1938) đề xuất Mẫu nghiên cứu đề tài NHTM niêm yết sàn HNX HOSE, nghiên cứu liệu giá, số tài báo cáo tài (BCTC) kiểm tốn, liệu kinh tế vĩ mô theo quý giai đoạn 2014-2019 Kết phân tích đề tài cho thấy mức độ phù hợp định mơ hình nghiên cứu có tất giả thiết qn với dịng nghiên cứu trước Tỷ suất sinh lời/ vốn chủ sở hữu (ROE), tăng trưởng kinh tế (GDP), lợi nhuận cổ phần (EPS), giá trị sổ sách cổ phiếu (BVPS), quy mô ngân hàng tác động tích cực đến giá cổ phiếu ngân hàng niêm yết TTCK Việt Nam Trong đó, lãi suất liên ngân hàng tăng, giá cổ phiếu ngân hàng có xu hướng giảm Kết phân tích đề tài sở quan trọng để giúp cho nhà đầu tư quan tâm đến cổ phiếu ngành ngân hàng niêm yết thị trường chứng khoán Việt Nam có định đầu tư hiệu quả, bên cạnh đề xuất khuyến nghị hoạt động sách NHTM, Chính phủ NHNN Từ khóa: Ngân hàng thương mại, giá cổ phiếu, thơng tin kế tốn, kinh tế vĩ mơ MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii TÓM TẮT iii DANH MỤC CÁC BẢNG vii DANH MỤC CÁC HÌNH viii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ix CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Bối cảnh nghiên cứu 1.2 Tính cấp thiết đề tài 1.3 Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu 1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu 1.3.2 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Đóng góp đề tài 1.7 Cấu trúc đề tài CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU .6 2.1 Cơ sở lý thuyết 2.1.1 Thị trường chứng khoán 2.1.2 Giá cổ phiếu 2.1.3 Lý thuyết tảng nghiên cứu giá cổ phiếu .12 2.2 Tổng quan tình hình thị trường chứng khốn Việt Nam bối cảnh hoạt động ngân hàng Việt Nam 16 2.2.1 Tổng quan tình hình thị trường chứng khốn Việt Nam 16 2.2.2 Tình hình hoạt động ngành ngân hàng Việt Nam 17 2.2.3 Biến động giá cổ phiếu ngành ngân hàng thời gian qua 19 2.3 Tổng quan công trình nghiên cứu 20 2.3.1 Các cơng trình nghiên cứu nước ngồi 21 2.3.2 Các cơng trình nghiên cứu nước 26 2.3.3 Đánh giá cơng trình nghiên cứu 28 2.4 Giả thuyết nghiên cứu 28 2.4.1 Kết hoạt động kinh doanh (EPS ROE) 29 2.4.2 Giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu cổ phiếu (BVPS) 30 2.4.3 Quy mô doanh nghiệp (SIZE) 30 2.4.4 Tăng trưởng kinh tế (GDP) 31 2.4.5 Lạm phát (CPI) 32 2.4.6 Lãi suất (IR) 33 CHƯƠNG MƠ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 34 3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất 34 3.2 Dữ liệu phương pháp xử lý liệu 36 3.2.1 Dữ liệu sử dụng nghiên cứu 36 3.2.2 Phương pháp xử lý liệu 37 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ PHÂN TÍCH 41 4.1 Phân tích nhân tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu ngân hàng thương mại Việt Nam niêm yết thị trường chứng khoán 41 4.1.1 Thống kê mô tả 41 4.1.2 Ước lượng mơ hình hồi quy liệu bảng (Panels Data) 45 4.1.3 Kiểm định tăng cường 49 4.1.4 Kết ước lượng mơ hình FGLS đánh giá tác động nhân tố đến giá cổ phiếu ngân hàng niêm yết TTCK Việt Nam 52 4.2 Thảo luận kết nghiên cứu 53 4.2.1 Tóm tắt kết nghiên cứu 53 4.2.2 Phân tích vấn đề nghiên cứu 57 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 60 5.1 Kết luận 60 5.2 Một số kiến nghị 61 5.2.1 Đối với nhà đầu tư quan tâm đến ngành ngân hàng niêm yết 61 5.2.2 Đối với NHTM 62 5.2.3 Đối với Chính phủ NHNN 64 5.2.4 Đối với Ủy ban chứng khoán Nhà nước 66 5.3 Đóng góp hạn chế đề tài 66 5.3.1 Đóng góp đề tài 67 5.3.2 Hạn chế đề tài 67 5.4 Hướng nghiên cứu 67 PHỤ LỤC i PHỤ LỤC 1: THỐNG KÊ MÔ TẢ i PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ HỒI QUY MƠ HÌNH TỔNG QT ii PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ HỒI QUY MƠ HÌNH ẢNH HƯỞNG CỦA NHÂN TỐ KẾ TOÁN ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU NGÂN HÀNG vii PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ HỒI QUY MƠ HÌNH ẢNH HƯỞNG CỦA NHÂN TỐ VĨ MÔ ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU NGÂN HÀNG xi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1 Các nhân tố mơ hình nghiên cứu 34 Bảng 3.1 Danh sách ngân hàng niêm yết .37 Bảng 4.1 Thống kê mô tả biến nghiên cứu 42 Bảng 4.2 Phân tích tương quan 49 Bảng 4.3 Kiểm tra đa cộng tuyến 49 Bảng 4.4 Ước lượng mơ hình hồi quy theo phương pháp Pooled, FEM, REM 47 Bảng 4.5 Kiểm định lựa chọn mơ hình 50 Bảng 4.6 Kiểm định phương sai sai số thay đổi 50 Bảng 4.7 Kiểm định tự tương quan phần dư đơn vị chéo 51 Bảng 4.8 Kiểm định tự tương quan chuỗi 51 Bảng 4.9 Ước lượng mơ hình FGLS đánh giá tác động nhân tố đến giá cổ phiếu ngân hàng niêm yết TTCK Việt Nam 52 Bảng 4.10 Tóm tắt kiểm định giả thiết nghiên cứu (1) 53 Bảng 4.11 Tóm tắt kiểm định giả thiết nghiên cứu (2) 55 Bảng 4.12 Tóm tắt kiểm định giả thiết nghiên cứu (3) 56 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 3.1 Mơ hình nghiên cứu 36 Hình 4.1 Biến động giá cổ phiếu BID, CTG VCB giai đoạn 2014-2019 .42 Hình 4.2 Biến động giá cổ phiếu MBB, STB, ACB, NVB, SHB EIB giai đoạn 2014-2019 43 vector error correction model.Journal ofFinancial Research, 18,2, pp 223237 46 Nelson, C (1976) Inflation & Rates of Return on Common Stocks Journal ofFinance, 31, pp 471-483 47 Ohlson, J A (1995) Earnings, book values, and dividends in equity valuation Contemporary Accounting Research, 11, 661-688 48 Perera, R., & Thrikawala, S (2010) An empirical study of the relevance of accounting information on investor’s decisions ICBI 49 Preinrich, G (1938) Annual survey of economic theory: the theory of depreciation Econometrica, 6(1), 219-241 50 Salvery, S (1998) The Accounting Variable and Stock Price Determination Studies in Economics and Finance, 18(2), 26-61 51 Sharif, T., Purohit, H., & Pillai, R (2015) Analysis of factors affecting share prices: The case of Bahrain stock exchange International Journal of Economics and Finance, 7(3), 207-216 52 Tandon, K., & Malhotra, N (2013) Determinants of stock prices Empirical evidence from NSE 100 companies International Journal of Rese 53 Tim, K., Marc, G., David, W (1990) Valuation - Measuring and Managing the Value of Companies 54 Wang, J., Fu, G., & Luo, C (2013) Accounting Information and Stock Price Reaction of Listed Companies—Empirical Evidence from 60 Listed Companies in Shanghai Stock Exchange Journal of Business and Management, 2(2), 11-21 http://dx.doi.org/10.12735/jbm.v2i2p11 55 Wohar and Mark, E (2006) What drives stock prices? Identifying the determinants of stock price movements.Southern Economic Journal 56 YR Bhattarai (2014) Determinants of share price of Nepalese commercial banks.Economic Journal of Development Issues, pp 187-198 57 Zhu, Bo & Niu, Feng, 2016 "Investor sentiment, accounting information and stock price: Evidence from China," Pacific-Basin Finance Journal, Elsevier, vol 38(C), pages 125-134 lxx xvi PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1: THỐNG KÊ MÔ TẢ sum price roe eps bvps size cpi gdp ir Variable | Obs Mean Std Dev Min Max price | 216 19.71806 14.08011 4.6 90.2 roe | 216 0273244 0181774 -.03035 08265 eps | 216 1523.407 1115.067 -566 5275 bvps | 216 14182.45 2569.993 10527 23121 size | 216 19.5457 928185 17.2748 21.1221 cpi | 216 25625 4685954 -.44 1.4 gdp | 216 0637958 0073727 0506 0746 ir | 216 10.23333 3867575 9.6 11 + + pwcorr price roe eps bvps size cpi gdp ir, listwise print(10) star(5) | price roe eps bvps size cpi gdp + price | 1.0000 roe | 0.6017* 1.0000 eps | 0.7216* 0.8254* 1.0000 bvps | 0.7112* 0.6012* 0.7949* 1.0000 size | 0.5990* 0.5684* 0.6319* 0.6933* 1.0000 cpi | gdp | ir | | 1.0000 0.2601* 0.1512* 0.2176* 0.2395* -0.1509* -0.1190 0.1935* -0.1276 1.0000 0.2483* -0.3929* ir + ir | 1.0000 corr price roe eps bvps size cpi gdp ir (obs=216) | price roe eps bvps size cpi gdp ir + price | 1.0000 roe | 0.6017 1.0000 eps | 0.7216 0.8254 1.0000 bvps | 0.7112 0.6012 0.7949 1.0000 size | 0.5990 0.5684 0.6319 0.6933 1.0000 cpi | -0.0118 -0.0218 0.0323 0.0499 0.0162 1.0000 gdp | 0.2601 0.1512 0.2176 0.2395 0.1935 -0.0291 1.0000 ir | -0.1509 -0.1190 -0.1016 -0.0650 -0.1276 0.2483 -0.3929 1.0000 PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ HỒI QUY MƠ HÌNH TỔNG QT reg price roe eps bvps size cpi gdp ir Source | SS df MS + Number of obs = 216 F(7, 208) = 43.14 Model | 25240.0885 3605.72692 Prob > F = 0.0000 Residual | 17383.5258 208 83.5746433 R-squared = 0.5922 Adj R-squared = 0.5784 Root MSE = 9.1419 -+ -Total | price | 42623.6143 Coef 215 198.249369 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] + roe | 39.32929 63.01931 0.62 0.533 -84.90917 163.5677 eps | 0042675 0013257 3.22 0.001 001654 006881 bvps | 0016898 0004524 3.74 0.000 000798 0025816 size | 1.903965 9704241 1.96 0.051 -.0091626 3.817093 cpi | -.7963907 1.382529 -0.58 0.565 -3.521957 1.929176 gdp | 120.3176 94.92575 1.27 0.206 -66.82235 307.4575 ir | -1.568418 1.828911 -0.86 0.392 -5.173997 2.03716 _cons | -40.45937 27.96331 -1.45 0.149 -95.5872 14.66846 estat vif Variable | VIF 1/VIF + eps | 5.62 0.177891 bvps | 3.48 0.287610 roe | 3.38 0.296229 size | 2.09 0.479120 ir | 1.29 0.776915 gdp | 1.26 0.793631 cpi | 1.08 0.926171 + Mean VIF | 2.60 xtreg price roe eps bvps size cpi gdp ir, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 216 Group variable: number Number of groups = R-sq: Obs per group: = 0.5245 = 24 between = 0.6004 avg = 24.0 within overall = 0.5433 corr(u_i, Xb) price | = 0.3077 Coef max = 24 F(7,200) = 31.52 Prob > F = 0.0000 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] + roe | 39.71314 40.47893 0.98 0.328 -40.10712 119.5334 eps | 0028628 0008656 3.31 0.001 0011559 0045697 bvps | 0018441 0003379 5.46 0.000 0011778 0025103 size | -1.630305 2.131546 -0.76 0.445 -5.833493 2.572883 cpi | -.4139019 8473943 -0.49 0.626 -2.084876 1.257072 gdp | 224.6957 69.11236 3.25 0.001 88.41333 360.9781 ir | -2.326702 1.162234 -2.00 0.047 -4.618507 -.0348979 _cons | 29.56495 43.74119 0.68 0.500 -56.68814 115.818 + sigma_u | 8.7689743 sigma_e | 5.5220552 rho | 71604749 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(8, 200) = 46.26 Prob > F = 0.0000 estimate store fe1 xtreg price roe eps bvps size cpi gdp ir, re Random-effects GLS regression Number of obs = 216 Group variable: number Number of groups = R-sq: Obs per group: = 0.5241 = 24 between = 0.6212 avg = 24.0 overall = 0.5662 max = 24 Wald chi2(7) = 229.53 Prob > chi2 = 0.0000 within corr(u_i, X) = (assumed) price | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] + roe | 39.62286 40.18704 0.99 0.324 -39.14229 118.388 eps | 0028734 0008589 3.35 0.001 00119 0045568 bvps | 0018256 000334 5.47 0.000 001171 0024802 size | -.734002 1.912893 -0.38 0.701 -4.483203 3.015199 cpi | -.4787353 8396875 -0.57 0.569 -2.124492 1.167022 gdp | 207.2241 66.58996 3.11 0.002 76.71021 337.7381 ir | -2.16893 1.144036 -1.90 0.058 -4.411199 0733393 _cons | 11.81167 39.72274 0.30 0.766 -66.04347 89.66681 + sigma_u | 10.402216 sigma_e | 5.5220552 rho | 78014944 (fraction of variance due to u_i) estimate store re1 hausman fe1 re1 Note: the rank of the differenced variance matrix (5) does not equal the number of coefficients being tested (7); be sure this is what you expect, or there may be problems computing the test Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale Coefficients -| (b) (B) | fe1 re1 (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Difference S.E + roe | 39.71314 39.62286 0902738 4.852392 eps | 0028628 0028734 -.0000106 0001076 bvps | 0018441 0018256 0000185 0000511 size | -1.630305 -.734002 -.8963034 9403882 cpi | -.4139019 -.4787353 0648333 1140266 gdp | 224.6957 207.2241 17.4716 18.50123 ir | -2.326702 -2.16893 -.1577723 2048637 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 0.95 Prob>chi2 = 0.9666 xtreg price roe eps bvps size cpi gdp ir, re Random-effects GLS regression Number of obs = 216 Group variable: number Number of groups = R-sq: Obs per group: = 0.5241 = 24 between = 0.6212 avg = 24.0 overall = 0.5662 max = 24 Wald chi2(7) = 229.53 Prob > chi2 = 0.0000 within corr(u_i, X) = (assumed) price | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] + roe | 39.62286 40.18704 0.99 0.324 -39.14229 118.388 eps | 0028734 0008589 3.35 0.001 00119 0045568 bvps | 0018256 000334 5.47 0.000 001171 0024802 size | -.734002 1.912893 -0.38 0.701 -4.483203 3.015199 cpi | -.4787353 8396875 -0.57 0.569 -2.124492 1.167022 gdp | 207.2241 66.58996 3.11 0.002 76.71021 337.7381 ir | -2.16893 1.144036 -1.90 0.058 -4.411199 0733393 _cons | 11.81167 39.72274 0.30 0.766 -66.04347 89.66681 + sigma_u | 10.402216 sigma_e | 5.5220552 rho | 78014944 (fraction of variance due to u_i) xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects price[number,t] = Xb + u[number] + e[number,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) + Test: price | 198.2494 14.08011 e | 30.49309 5.522055 u | 108.2061 10.40222 Var(u) = xtcsd, pesaran abs chibar2(01) = 938.14 Prob > chibar2 = 0.0000 Pesaran's test of cross sectional independence = 3.136, Pr = 0.0017 Average absolute value of the off-diagonal elements = 0.370 xtserial price roe eps bvps size cpi gdp ir Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 8) = Prob > F = 13.329 0.0065 xtgls price roe eps bvps size cpi gdp ir, panels (hetero) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: no autocorrelation Estimated covariances = Number of obs = 216 Estimated autocorrelations = Number of groups = Estimated coefficients Time periods = 24 Wald chi2(7) = 310.04 Prob > chi2 = 0.0000 price | Coef = Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] + roe | 74.46137 41.269 1.80 0.071 -6.424381 155.3471 eps | 0019468 0009406 2.07 0.038 0001033 0037903 bvps | 0013489 0003416 3.95 0.000 0006794 0020184 size | 1.423824 6093439 2.34 0.019 2295316 2.618116 cpi | -.4764296 9180814 -0.52 0.604 -2.275836 1.322977 gdp | 104.9878 62.91717 1.67 0.095 -18.32765 228.3031 ir | -1.249921 1.211653 -1.03 0.302 -3.624717 1.124875 _cons | -27.32666 18.02457 -1.52 0.129 -62.65417 8.000848 PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ HỒI QUY MƠ HÌNH ẢNH HƯỞNG CỦA NHÂN TỐ KẾ TOÁN ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU NGÂN HÀNG reg price roe eps bvps size Source | SS df MS + Number of obs = 216 F(4, 211) = 73.81 Model | 24858.3251 6214.58128 Prob > F = 0.0000 Residual | 17765.2891 211 84.1956832 R-squared = 0.5832 Adj R-squared = 0.5753 Root MSE = 9.1758 -+ -Total | price | 42623.6143 Coef 215 198.249369 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] + roe | 41.15274 62.94361 0.65 0.514 -82.92616 165.2316 eps | 0043526 0013266 3.28 0.001 0017375 0069678 bvps | 0017078 0004507 3.79 0.000 0008194 0025962 size | 2.046347 9697655 2.11 0.036 1346766 3.958017 _cons | -52.25534 16.60091 -3.15 0.002 -84.98022 -19.53046 xtreg price roe eps bvps size, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 216 Group variable: number Number of groups = R-sq: Obs per group: = 0.4790 = 24 between = 0.6145 avg = 24.0 overall = 0.5737 max = 24 F(4,203) = 46.66 Prob > F = 0.0000 within corr(u_i, Xb) = -0.0185 price | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] + roe | 40.67249 41.7913 0.97 0.332 -41.7282 123.0732 eps | 0029345 0008973 3.27 0.001 0011654 0047037 bvps | 0017829 0003461 5.15 0.000 0011006 0024653 size | 3.80505 1.732825 2.20 0.029 3884059 7.221694 _cons | -85.5227 32.11831 -2.66 0.008 -148.851 -22.19442 + sigma_u | 7.7360371 sigma_e | 5.7375047 rho | 64513687 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(8, 203) = 42.08 Prob > F = 0.0000 estimate store fe2 xtreg price roe eps bvps size, re Random-effects GLS regression Number of obs = 216 Group variable: number Number of groups = R-sq: Obs per group: = 24 between = 0.6161 avg = 24.0 overall = 0.5749 max = 24 Wald chi2(4) = 197.03 Prob > chi2 = 0.0000 within = 0.4790 corr(u_i, X) = (assumed) price | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] + roe | 40.76793 41.39186 0.98 0.325 -40.35862 121.8945 eps | 0029668 0008879 3.34 0.001 0012266 0047069 bvps | 0017885 0003413 5.24 0.000 0011196 0024575 size | 3.64557 1.616782 2.25 0.024 4767346 6.814405 _cons | -82.53663 30.08648 -2.74 0.006 -141.505 -23.56821 + sigma_u | 10.397356 sigma_e | 5.7375047 rho | 76657189 (fraction of variance due to u_i) estimate store re2 hausman fe2 re2 Note: the rank of the differenced variance matrix (2) does not equal the number of coefficients being tested (4); be sure this is what you expect, or there may be problems computing the test Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale Coefficients -| (b) (B) | fe2 re2 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E + roe | 40.67249 40.76793 -.0954437 5.764261 eps | 0029345 0029668 -.0000322 0001296 bvps | 0017829 0017885 -5.59e-06 0000574 size | 3.80505 3.64557 1594798 6234558 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(2) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 0.07 Prob>chi2 = 0.9677 xtreg price roe eps bvps size, re Random-effects GLS regression Number of obs = 216 Group variable: number Number of groups = R-sq: Obs per group: within = 0.4790 = 24 between = 0.6161 avg = 24.0 overall = 0.5749 max = 24 Wald chi2(4) = 197.03 Prob > chi2 = 0.0000 corr(u_i, X) = (assumed) price | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] + roe | 40.76793 41.39186 0.98 0.325 -40.35862 121.8945 eps | 0029668 0008879 3.34 0.001 0012266 0047069 bvps | 0017885 0003413 5.24 0.000 0011196 0024575 size | 3.64557 1.616782 2.25 0.024 4767346 6.814405 _cons | -82.53663 30.08648 -2.74 0.006 -141.505 -23.56821 + sigma_u | 10.397356 sigma_e | 5.7375047 rho | 76657189 (fraction of variance due to u_i) xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects price[number,t] = Xb + u[number] + e[number,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) + Test: price | 198.2494 14.08011 e | 32.91896 5.737505 u | 108.105 10.39736 Var(u) = chibar2(01) = 888.78 Prob > chibar2 = 0.0000 xtcsd, pesaran abs Pesaran's test of cross sectional independence = 5.000, Pr = 0.0000 Average absolute value of the off-diagonal elements = 0.396 xtserial price roe eps bvps size Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 8) = Prob > F = 18.498 0.0026 xtgls price roe eps bvps size, panels (hetero) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: no autocorrelation Estimated covariances = Number of obs = 216 Estimated autocorrelations = Number of groups = Estimated coefficients Time periods = 24 Wald chi2(4) = 270.57 Prob > chi2 = 0.0000 price | Coef = Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 70.81975 41.68666 1.70 0.089 -10.88461 152.5241 + roe | eps | 001929 0009583 2.01 0.044 0000507 0038072 bvps | 0014172 0003537 4.01 0.000 0007239 0021105 size | 1.456374 6271841 2.32 0.020 2271158 2.685632 _cons | -35.10664 10.58865 -3.32 0.001 -55.86002 -14.35326 PHỤ LỤC 4: KẾT QUẢ HỒI QUY MƠ HÌNH ẢNH HƯỞNG CỦA NHÂN TỐ VĨ MƠ ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU NGÂN HÀNG reg price cpi gdp ir Source | SS df MS + Number of obs = 216 F(3, 212) = 5.36 Model | 3006.08436 1002.02812 Prob > F = 0.0014 Residual | 39617.5299 212 186.875141 R-squared = 0.0705 Adj R-squared = 0.0574 Root MSE = 13.67 -+ -Total | price | 42623.6143 Coef 215 198.249369 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 3034166 2.05998 0.15 0.883 -3.757252 4.364085 gdp | 451.8841 137.9234 3.28 0.001 180.0072 723.7611 ir | -2.198748 2.713051 -0.81 0.419 -7.54676 3.149264 _cons | 13.3125 32.18296 0.41 0.680 -50.1271 76.7521 + cpi | estimate store ols3 xtreg price cpi gdp ir, fe Fixed-effects (within) regression Number of obs = 216 Group variable: number Number of groups = R-sq: Obs per group: = 24 avg = 24.0 overall = 0.0705 max = 24 within = 0.2344 between = corr(u_i, Xb) = 0.0000 price | Coef F(3,204) = 20.81 Prob > F = 0.0000 Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] + cpi | 3034166 1.045559 0.29 0.772 -1.75807 2.364903 gdp | 451.8841 70.00406 6.46 0.000 313.8599 589.9084 ir | -2.198748 1.377029 -1.60 0.112 -4.913783 516287 _cons | 13.3125 16.3347 0.81 0.416 -18.894 45.519 + sigma_u | 12.457555 sigma_e | 6.9384269 rho | 76323617 (fraction of variance due to u_i) F test that all u_i=0: F(8, 204) = 77.37 Prob > F = 0.0000 estimate store fe3 xtreg price cpi gdp ir, re Random-effects GLS regression Number of obs = 216 Group variable: number Number of groups = R-sq: Obs per group: = 0.0000 = 24 between = 0.0000 avg = 24.0 overall = 0.0705 max = 24 within corr(u_i, X) = (assumed) price | Coef Wald chi2(3) = 62.44 Prob > chi2 = 0.0000 Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] + cpi | 3034166 1.045559 0.29 0.772 -1.74584 2.352674 gdp | 451.8841 70.00406 6.46 0.000 314.6787 589.0896 ir | -2.198748 1.377029 -1.60 0.110 -4.897676 50018 _cons | 13.3125 16.84764 0.79 0.429 -19.70827 46.33327 + sigma_u | 12.376783 sigma_e | 6.9384269 rho | 76087718 (fraction of variance due to u_i) estimate store re3 hausman fe3 re3 Coefficients -| (b) (B) | fe3 re3 (b-B) Difference sqrt(diag(V_b-V_B)) S.E + cpi | 3034166 3034166 -7.38e-15 gdp | 451.8841 451.8841 2.22e-12 ir | -2.198748 -2.198748 3.64e-14 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(3) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 0.00 Prob>chi2 = 1.0000 (V_b-V_B is not positive definite) xtreg price cpi gdp ir, re Random-effects GLS regression Number of obs = 216 Group variable: number Number of groups = R-sq: Obs per group: = 0.0000 = 24 between = 0.0000 avg = 24.0 overall = 0.0705 max = 24 Wald chi2(3) = 62.44 Prob > chi2 = 0.0000 within corr(u_i, X) = (assumed) price | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] + cpi | 3034166 1.045559 0.29 0.772 -1.74584 2.352674 gdp | 451.8841 70.00406 6.46 0.000 314.6787 589.0896 ir | -2.198748 1.377029 -1.60 0.110 -4.897676 50018 _cons | 13.3125 16.84764 0.79 0.429 -19.70827 46.33327 + sigma_u | 12.376783 sigma_e | 6.9384269 rho | 76087718 (fraction of variance due to u_i) xttest0 Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects price[number,t] = Xb + u[number] + e[number,t] Estimated results: | Var sd = sqrt(Var) + Test: price | 198.2494 14.08011 e | 48.14177 6.938427 u | 153.1848 12.37678 Var(u) = chibar2(01) = 1365.13 Prob > chibar2 = 0.0000 xtcsd, pesaran abs Pesaran's test of cross sectional independence = Average absolute value of the off-diagonal elements = 6.295, Pr = 0.0000 0.413 xtserial price cpi gdp ir Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first-order autocorrelation F( 1, 8) = Prob > F = 12.638 0.0075 xtgls price cpi gdp ir, panels (hetero) Cross-sectional time-series FGLS regression Coefficients: generalized least squares Panels: heteroskedastic Correlation: no autocorrelation Estimated covariances = Number of obs = 216 Estimated autocorrelations = Number of groups = Estimated coefficients Time periods = 24 Wald chi2(3) = 70.03 Prob > chi2 = 0.0000 price | Coef = Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] + cpi | -.1161381 9245101 -0.13 0.900 gdp | 345.1794 ir | -4.121593 _cons | 38.68845 -1.928145 1.695868 61.89941 5.58 0.000 223.8587 466.5 1.217605 -3.38 0.001 -6.508055 -1.735131 14.44357 2.68 0.007 10.37957 66.99733 ... quan thị trường chứng khoán Việt Nam hoạt động ngân hàng niêm yết Việt Nam nào? ● Những nhân tố ảnh hưởng mức độ ảnh hưởng nhân tố đến giá cổ phiếu ngân hàng niêm yết thị trường chứng khốn Việt Nam? ... động giá cổ phiếu Từ tác giả đưa giả thuyết sau: Giả thuyết H1: EPS tác động tích cực đến giá cổ phiếu ngân hàng niêm yết TTCK Việt Nam Giả thuyết H2: ROE tác động tích cực đến giá cổ phiếu ngân. ..LUẬN VĂN THẠC SĨ PHÂN TÍCH CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU CỦA CÁC NGÂN HÀNG NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM Ngành: Tài – Ngân hàng Mã số: 34 02 01 Họ tên học