Cơ sở lý thuyết về các nhân tố tác độn đến á cổ ph ếu
Lý thuyết về thị trường hiệu quả
Th trường Chứng kho n hiệu quả
L thuyết th trường hiệu quả (efficient markets hypothesis) cho rằng chứng kho n lu n ở trong trạng th i cân bằng nghĩa là gi cả của c c chứng kho n là cân bằng nghĩa là gi cả của c c chứng kho n phản nh đầy đủ tất cả c c th ng tin về chúng.
L thuyết này lần đầu tiên được đưa ra bởi Fama tại Đại học Chicago – Mỹ n m 1960 Fama (1965) đã thảo luận một số bằng chứng thực nghiệm h trợ lý thuyết bước đi ngẫu nhiên trong luận án tiến sĩ của Sau đó, ng đã trình bày luận án tiến sĩ tại Hội ngh Quản lýcủa Đại học Chicago vào n m 1965 Fama (1970) cho rằng: “Thị trường mà tại đó giá luôn phản ánh những thông tin sẵn có, được gọi là thị trường hiệu quả”.
1.1.1.1 Th trường hiệu quả dạng yếu
Th trường hiệu quả cho rằng th trường hiệu quả dạng yếu là th trường mà tất cả c c th ng tin về c c biến động gi chứng kho n quả khứ được phản nh một c ch đầy đủ trong gi th trường hiện tại Những th ng tin về khuynh hướng gần đây trong gi chứng kho n sẽ kh ng còn có ích trong việc lựa chọn chứng kho n.
1.1.1.2 Th trường hiệu quả dạng trung bình
Giả thuyết th trường hiệu quả dạng trung bình cho rằng gi th trường hiện tại đã phản nh tất cả c c th ng tin đại chúng sẵn có Do đó nếu hiệu quả dạng trung bình t n tại sẽ kh ng có ích trong việc nghiền ngẫm những b o c o thường niên hay b o c o th trường ngày h m qua nhìn vào khuynh hướng của lợi nhuận doanh thu và hàng loạt t số tài chính của c ng ty dựa vào số liệu l ch sử, vì gi th trường đã điều chỉnh theo tất cả những th ng tin tốt hay xấu nào bào hàm trong b o c o đó khi th ng tin được đưa lên mạng lần đầu tiên Với th trường hiệu quả dạng trung bình nhà đầu tư kh ng nên k vọng kiếm được mức lợi nhuận trên trung bình trừ khi may mắn hay có được th ng tin kh ng được c ng bố rộng rãi.
1.1.1.3 Th trường hiệu quả dạng mạnh
Giả thuyết th trường dạng mạnh cho rằng gi th trường hiện tại phản nh tất cả c c th ng tin thích hợp cho d nó được c ng bố rộng rãi hay nắm giữ nội bộ.
Nếu dạng mạnh t n tại thậm trí những người bên trong cũng kh ng thể nào kiếm được lợi nhuận cao bất thường trên th trường chứng kho n Rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã được tiến hành để đ nh ba dạng hiệu quả của th trường Hầu hết c c nghiêm cứu này chỉ ra rằng th trường Chứng kho n thực sự hiệu quả cao với dạng yếu và hiệu quả một c ch hợp l ở dạng trung bình, nhưng kh ng thực với hiệu quả dạng mạnh bời vì những người có th ng tin bên trong thường kiếm được c c khoản lợi nhuận bất thường.
1.1.2 ác lý thuyết định giá cổ phiếu
Hiện nay trên thế giới có rất nhiều phương ph p đ nh gi cổ phiếu, ví d như chiết khấu dòng cổ tức trong tương lai, m hình đ nh gi t ng trưởng đều (Gordon model), phương ph p so s nh chỉ số P/E, m hình đ nh gi chiết khấu dòng cổ tức trong tương lai và lợi nhuận để lại… C c m hình đã nói ở trên dựa rất nhiều vào lợi suất chiết khấu trong c ng thức, và lợi suất này đa phần dựa vào lợi suất được đề cập đến trong m hình đ nh gi tài sản vốn CAPM và m hình đ nh gi APT (AbitragePricing Theory) L thuyết kinh doanh chênh lệch gi Chính vì vậy t c gi quyết đ nh chọn hai m hình đ nh gi này làm cơ sở trong bài luận v n.
1.1.2.1 M hình đ nh gi tài sản vốn
- Mô hình định giá tài sản vốn ( apital asset pricing model – CAPM) là m hình m tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận k vọng M hình này đo lường độ nhạy cảm của tài sản với rủi ro kh ng thể đa dạng hóa (cũng được gọi là rủi ro hệ thống hay rủi ro th trường) mà thường được đại diện bởi hệ số beta (β) trong ngành tài chính, cũng như với lợi tức k vọng của th trường và lợi tức k vọng của một tài sản l thuyết phi rủi ro.
Mô hình CAPM được giới thiệu một c ch độc lập bởi Jack Treynor (1961, 1962),[1] William F Sharpe (1964), John Lintner (1964a,b) và Jan Mossin (1966), được xây dựng trên nền tảng nghiên cứu trước đó của Harry Markowitz về l thuyết đa dạng hóa và danh m c đầu tư hiện đại Fisher Black (1972) ph t triển một phiên bản kh c của CAPM, được gọi là Black CAPM hay zero-beta CAPM, không bao g m giả đ nh về sự t n tại của tài sản kh ng rủi ro M hình này ph hợp hơn trong việc kiểm tra thực nghiệm và giúp m hình CAPM được chấp nhận rộng rãi hơn. William Sharpe ph t triển từ những n m 1960 và đã có được nhiều ứng d ng từ đó đến nay M c d còn có một số m hình kh c n lực giải thích động th i th trường nhưng m hình CAPM là m hình đơn giản về m t kh i niệm và có khả n ng ứng d ng s t thực với thực tiễn Cũng như bất k m hình nào kh c, m hình này cũng chỉ là một sự đơn giản ho hiện thực bằng những giả đ nh cần thiết, nhưng nó vẫn cho phép chúng ta rút ra những ứng d ng hữu ích.
-Những giả đ nh của m hình CAPM : Các nhà đầu tư nhằm m c tiêu tối đa hóa hữu d ng kinh tế với số lượng tài sản được cho trước và cố đ nh.
C c nhà đầu tư là hợp l và e ngại rủi ro.
Số lượng c c nhà đầu tư đủ lớn.
Nhà đầu tư là người nhận gi , tức là kh ng thể t c động lên gi cả.
Nhà đầu tư có thể cho vay và vay kh ng giới hạn với lãi suất phi rủi ro.
Kh ng có chi phí giao d ch và thuế.
Tất cả c c tài sản có thể được chia nhỏ và có tính thanh khoản hoàn hảo.
C c nhà đầu tư có k vọng thuần nhất.
Tất cả c c th ng tin sẵn có đ ng thời cho tất cả c c nhà đầu tư.
-M hình CAPM truyền thống được thể hiện bằng phương trình sau:
E (R i) : lợi suất k vọng trên tài sản vốn i
R f : là lãi suất phi rủi ro
β i : là độ nhạy cảm của k vọng lợi suất tài sản vượt trội đối với k vọng lợi suất th trường vượt trội
E ( R m ) : là k vọng lợi suất th trường
E ( R m ) − R f là phần bù thị trường (chênh lệch giữa k vọng lợi suất th trường và lãi suất phi rủi ro)
E ( R i ) − R f: là phần bù rủi ro
1.1.2.2 Mô hình APT (Abitrage Pricing Theory) L thuyết kinh doanh chênh lệch gi :
L thuyết đ nh gi chênh lệch là một l thuyết tổng qu t về đ nh gi tài sản, và nó đang dần có sức ảnh hưởng lớn trong việc đ nh gi c c cổ phần APT nói rằng t suất sinh lợi k vọng của tài sản tài chính có thể được đo lường th ng qua c c yếu tố kinh tế vĩ m kh c nhau ho c là yếu tố th trường Sự nhạy cảm của tài sản với sự thay đổi trong m i yếu tố được đại diện bằng đại lượng x c đ nh gọi là hệ số beta. Xuất ph t từ l thuyết này, m hình x c đ nh t suất sinh lợi cho c c chứng kho n đã được sử d ng để đ nh gi tài sản một c ch chính x c- Gía của tài sản phải bằng với mức k vọng vào cuối giai đoạn đầu tư chiết khấu về hiện tại với mức chiết khấu được tính to n trong m hình Nếu gi kh c nhau, cơ hội kinh doanh chênh lệch sẽ đưa nó về lại đúng đường thẳng như m hình.
L thuyết APT được nhà kinh tế học Stephen Ross đề xướng n m 1976 Thực chất thì APT không hẳn là một mô hình mà là một lý thuyết tổng quát về lợi nhuận k vọng của tài sản tài chính Lợi nhuận k vọng E(Ri) của một chứng khoán i được xem là một hàm số của nhiều yếu tố thể hiện rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống.
-Rf là mức lợi nhuận được tạm coi là “phi rủi ro”, thường lấy là lợi nhuận của trái phiếu chính phủ,
- là độ nhạy của chứng khoán i đối với yếu tố U
- là mức đền bù rủi ro cho m i đơn v của yếu tố U,
-Các hệ số beta được x c đ nh qua h i qui đa biến.
Như vậy trong khi mô hình CAPM chỉ đưa xét một biến duy nhất là mức đền bù rủi ro cho tập hợp chứng khoán th trường (Rm-Rf), APT cho phép đưa vào nhiều yếu tố kinh tế vĩ m kh c nhau để t ng cường mức độ thích hợp với những
Các lý thuyết định giá cổ phiếu
-CAPM đòi hỏi nhiều giả đ nh ch t chẽ và đòi hỏi phải có một tập hợp chứng khoán th trường để có Rm tuy trên thực tế không thể quan s t được tập hợp này. APT kh ng đòi hỏi nhiều giả đ nh và có thể lựa chọn trong số các biến quan sát được.
- Độ thích hợp thể hiện ở chỉ số R2 Khi được xây dựng với các yếu tố thỏa đ ng, APT lu n lu n có R2 cao hơn CAPM.
-Đối với một cổ phiếu riêng biệt, APT cho thấy các yếu tố rủi ro chỉ giải thích được khoảng 25% dao động của cổ phiếu L do là có đến 75% dao động được giải thích bởi các yếu tố rủi ro phi hệ thống.
-Đối với các tập hợp chứng kho n đa dạng hóa, APT có thể cho thấy trên 90% dao động được giải thích bởi các yếu tố rủi ro Phần còn lại (dưới 10%) là do tác động của các rủi ro phi hệ thống và do các yếu tố kh ng được đưa vào m hình.
Tuy nhiên, mô hình APT vẫn còn một số nhược điểm như: kh ng x c đ nh được đâu là c c biến độc lập “đúng đắn” mà để cho người dùng tùy ý chọn các yếu tố rủi ro.
- Tùy theo khả n ng và đ nh của người dùng, những tập hợp yếu tố khác nhau có thể cho độ chính xác khác nhau, trong khi mô hình CAPM xét một biến xác đnh và nhất quán.
Tổn quan tình hình n h n cứu về các nhân tố tác độn đến á cổ
hoản trốn n h n cứu
TRƯỜNG CỔ HI U GI I Đ ẠN 2015-2019 VÀ H
2.1 Tình hình k nh tế xã hộ v thị trườn cổ ph ếu V t Nam
2.1.1 Bối cảnh kinh tế xã hội Việt Nam giai đoạn năm 2015 đến năm 2019
Về kinh tế vĩ m , n m 2019, GDP đã x c lập n m thứ 2 liên tiếp t ng trên 7% kể từ 2011, với mức t ng 7,02% Lạm ph t thấp, kim ngạch xuất nhập khẩu vượt mốc
500 t USD, doanh nghiệp thành lập mới đạt mức k l c với 138.100 doanh nghiệp đ ng k thành lập mới kèm tổng số vốn hơn 1,73 triệu t đ ng Số lượng doanh nghiệp và vốn mới lần lượt t ng 5,2% và 17,1% so với n m 2018 Ước tính đến cuối n m
2019, cả nước có trên 760.000 doanh nghiệp đang hoạt động so với m c tiêu một triệu doanh nghiệp vào cuối n m 2020 Để khuyến khích sự ra đời và ph t triển của c c DN mới, Bộ Tài chính đã trình Quốc hội xem xét miễn thuế thu nhập doanh nghiệp trong 2 n m liên t c kể từ khi có thu nhập ch u thuế đối với doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ được thành lập mới từ hộ kinh doanh(1). Trong 3 th trường chính của nền kinh tế g m: th trường lao động, th trường hàng hóa, và Th trường Tài chính thì riêng Th trường Tài chính đã có tiềm n ng kh lớn, chiếm tới 323% GDP Với quy m này, Th trường Tài chính n m 2019 đã ph t huy được n ng lực ph t triển tích cực hơn c c n m trước, đóng góp quan trọng trong ph t triển nền kinh tế đất nước Trong đó chính s ch tiền tệ và chính s ch tài khóa đã có sự phối hợp nhuần nhuyễn hơn, giảm bớt ph t hành tr i phiếu lãng phí, lượng cung tiền rất chủ động, đảm bảo mức lạm phát 2,73% M hình “Tài khoản Kho bạc duy nhất” theo Th ng tư số 58/2019/TT-BTC quy đ nh về quản l và sử d ng tài khoản của Kho bạc Nhà nước mở tại Ngân hàng Nhà nước (NHNN) được triển khai từ cuối n m 2019 đã gắn kết việc quản l thực hiện chính s ch tài khóa và chính s ch tiền tệ theo th ng lệ quốc tế.
THỰC TRẠNG INH T VI T N , TH TRƯỜNG CỔ
Tình hình k nh tế xã hộ v thị trườn cổ ph ếu V t Nam
2.1.1 Bối cảnh kinh tế xã hội Việt Nam giai đoạn năm 2015 đến năm 2019
Về kinh tế vĩ m , n m 2019, GDP đã x c lập n m thứ 2 liên tiếp t ng trên 7% kể từ 2011, với mức t ng 7,02% Lạm ph t thấp, kim ngạch xuất nhập khẩu vượt mốc
500 t USD, doanh nghiệp thành lập mới đạt mức k l c với 138.100 doanh nghiệp đ ng k thành lập mới kèm tổng số vốn hơn 1,73 triệu t đ ng Số lượng doanh nghiệp và vốn mới lần lượt t ng 5,2% và 17,1% so với n m 2018 Ước tính đến cuối n m
2019, cả nước có trên 760.000 doanh nghiệp đang hoạt động so với m c tiêu một triệu doanh nghiệp vào cuối n m 2020 Để khuyến khích sự ra đời và ph t triển của c c DN mới, Bộ Tài chính đã trình Quốc hội xem xét miễn thuế thu nhập doanh nghiệp trong 2 n m liên t c kể từ khi có thu nhập ch u thuế đối với doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ được thành lập mới từ hộ kinh doanh(1). Trong 3 th trường chính của nền kinh tế g m: th trường lao động, th trường hàng hóa, và Th trường Tài chính thì riêng Th trường Tài chính đã có tiềm n ng kh lớn, chiếm tới 323% GDP Với quy m này, Th trường Tài chính n m 2019 đã ph t huy được n ng lực ph t triển tích cực hơn c c n m trước, đóng góp quan trọng trong ph t triển nền kinh tế đất nước Trong đó chính s ch tiền tệ và chính s ch tài khóa đã có sự phối hợp nhuần nhuyễn hơn, giảm bớt ph t hành tr i phiếu lãng phí, lượng cung tiền rất chủ động, đảm bảo mức lạm phát 2,73% M hình “Tài khoản Kho bạc duy nhất” theo Th ng tư số 58/2019/TT-BTC quy đ nh về quản l và sử d ng tài khoản của Kho bạc Nhà nước mở tại Ngân hàng Nhà nước (NHNN) được triển khai từ cuối n m 2019 đã gắn kết việc quản l thực hiện chính s ch tài khóa và chính s ch tiền tệ theo th ng lệ quốc tế.
Về chất lượng tín d ng tại thời điểm kết thúc n m 2019, nợ xấu nội bảng đã giảm về 1,89%, gộp cả nợ xấu tiềm ẩn và nợ xấu nằm ở VAMC vẫn chỉ khoảng 4,6% Theo đó, kế hoạch đưa nợ xấu về dưới 3% để t ng vốn an toàn vào nền kinh tế n m 2020 là tương đối khả thi.
Về th trường cổ phiếu, n m 2019, cổ phiếu nhóm c ng nghệ và viễn th ng có diễn biến tốt nhất trên sàn chứng kho n khi t ng tới 36,7%, cổ phiếu thuộc lĩnh vực ngân hàng bảo hiểm cũng t ng 20%.
Tổng vốn đầu tư nước ngoài (FDI) vào Việt Nam n m 2019 đạt tới 38 t USD, t ng 8,1% so n m 2018, bao g m vốn đ ng k cấp mới 16,7 t USD, gi tr góp vốn, mua cổ phần của nhà đầu tư nước ngoài đạt gần 15,5 t USD, vốn điều chỉnh 5,8 t USD. Trong đó, ngành c ng nghiệp chế biến, chế tạo thu hút FDI lớn nhất với số vốn đ ng k được cấp phép mới, chiếm 71,2% tổng vốn đ ng k cấp mới, góp phần tạo nên tiềm lực tài chính lớn cho n m 2020 Theo b o c o của C c Đầu tư nước ngoài, tính đến ngày 20/1/2020, tổng vốn đ ng k cấp mới, điều chỉnh và góp vốn mua cổ phần của nhà đầu tư nước ngoài (ĐTNN) từ đầu n m 2020 đạt 5,33 t USD, t ng gần 2,8 lần so với c ng k n m 2019 Vốn thực hiện của c c dự n FDI ước đạt 1,6 t USD, t ng 3,2% so với c ng k n m 2019 Cả nước có 258 dự n mới được cấp giấy chứng nhận đ ng k đầu tư, t ng 14,2% về số dự n được cấp mới Tổng vốn đ ng k cấp mới đạt 4,46 t USD, t ng 5,5 lần so với c ng k n m
2019 Cũng trong th ng 1/2020, cả nước có 884 lượt góp vốn, mua cổ phần của nhà ĐTNN với tổng gi tr vốn góp 534,8 triệu USD, bằng 70,2% so với c ng k n m 2019.Vốn thực hiện lũy kế của c c dự n FDI ước đạt 213,38 t USD, bằng 58% tổng vốn đầu tư đ ng k còn hiệu lực Trong th ng 1/2020, c c nhà ĐTNN đã đầu tư vào 17 ngành lĩnh vực, trong đó lĩnh vực sản xuất phân phối điện dẫn đầu, với tổng số vốn đạt 4,04 t USD, chiếm 75,8% tổng vốn đầu tư đ ng k Lĩnh vực c ng nghiệp chế biến chế tạo đứng thứ 2 với 856,3 triệu USD, chiếm 16,1% tổng vốn đầu tư đ ng k Tiếp theo là c c lĩnh vực hoạt động chuyên m n khoa học c ng nghệ và b n bu n, b n lẻ với tổng vốn đ ng k gần 119 triệu USD và 118,2 triệu USD.
Th trường bảo hiểm từ n m 2019 đã ph t triển mạnh mẽ cả 3 lĩnh vực: nhân thọ, phi nhân thọ và d ch v ph trợ (tư vấn) bảo hiểm, tạo điều kiện cho Th trường Tài chính ph t triển bền vững, hiệu quả hơn nhờ phao bảo hiểm an toàn và sự tham gia Th trường Tài chính của bản thân ngu n chi trả bảo hiểm tạm thời nhàn r i Theo đó, tổng tài sản trên th trường bảo hiểm ước đạt 454.379 t đ ng, t ng 15,03% so với n m trước, trong đó, c c Doanh nghiệp Bảo hiểm phi nhân thọ ước đạt 89.447 t đ ng và phi nhân thọ ước đạt 364.932 t đ ng.
2.1.2 Thị trường chứng khoán Việt Nam
2.1.2.1 Tổng quan chung về th trường chứng kho n Việt Nam
Th trường chứng kho n Việt Nam đã thực sự trở thành kênh huy động vốn trung và dài hạn cho nền kinh tế, tạo ra kênh huy động vốn hữu hiệu cho cả Chính phủ và khu vực tư nhân để ph c v cho nhu cầu đầu tư, ph t triển kinh tế.
Th trường chứng kho n Việt Nam ra đời từ việc thành lập Ủy ban Chứng kho n Nhà nước vào ngày 28/11/1996, theo Ngh đ nh số 75/1996/NÐ-CP của Chính phủ.
Ngày 11/7/1998, Trung tâm Giao d ch chứng kho n TP.HCM đã được thành lập với m c đích tổ chức, quản l , điều hành việc mua b n chứng kho n, quản l , điều hành hệ thống giao d ch chứng kho n, c ng bố c c th ng tin về hoạt động giao d ch chứng kho n. Ðến ngày 28/7/2000, Trung tâm Giao d ch chứng kho n TP.HCM đã chính thức đi vào hoạt động và thực hiện phiên giao d ch đầu tiên với hai mã cổ phiếu là REE và SAM, đ nh dấu một bước ngo t l ch sử của th trường chứng kho n Việt Nam.
Trải qua 20 n m ph t triển, đến nay, th trường chứng kho n Việt Nam đã có sự ph t triển mạnh mẽ, số lượng c ng ty niêm yết, đ ng k giao d ch trên hai sở giao d ch chứng kho n là 1.605 c ng ty, với khối lượng chứng kho n là 150 t chứng kho n.
Mức vốn hóa của th trường tính đến ngày 31/10/2019 đạt 5.686.846 t đ ng, chiếm 102,74% GDP, qua đó, thể hiện vai trò quan trọng của th trường chứng kho n Việt Nam đối với nền kinh tế.
C thể, th trường chứng kho n đã giúp đẩy mạnh c ng t c cải c ch, cổ phần hóa doanh nghiệp nhà nước, qua đó, góp phần t i cơ cấu, sắp xếp, đổi mới, ph t triển và nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp nhà nước trong qu trình ph t triển kinh tế - xã hội.
Cổ phần hóa doanh nghiệp nhà nước gắn với việc đưa cổ phiếu vào giao d ch trên th trường chứng kho n kh ng chỉ giúp chuyển đổi c c doanh nghiệp sang m hình hoạt động có tính tự chủ, linh hoạt, hướng tới hiệu quả, mà còn giúp nâng cao tính minh bạch trong hoạt động và quản tr , cũng như n ng lực cạnh tranh của doanh nghiệp.
Tính đến ngày 20/10/2019, đã có 841 doanh nghiệp cổ phần hóa thực hiện niêm yết/đ ng k giao d ch trên hai sở giao d ch chứng kho n (HNX và HoSE).
B ểu đồ 2.1 Số lƣợn Doanh n h p n m yết v đăn ký ao dịch tr n s n chứn khoán
Số lượng doanh nghiệp cổ phần hóa niêm yết là 314 doanh nghiệp, chiếm 43,7% tổng số doanh nghiệp niêm yết trên HNX và HOSE Số lượng doanh nghiệp cổ phần hóa đ ng k giao d ch là 527 doanh nghiệp, chiếm 61,7% tổng số doanh nghiệp đ ng k giao d ch trên HNX Tính chung cả hai th trường niêm yết và đ ng k giao d ch cổ phiếu, c c doanh nghiệp cổ phần hóa chiếm trên 1/2 số doanh nghiệp đã niêm yết, đ ng k giao d ch của toàn th trường.
C c đợt chào b n cổ phần lần đầu của c c doanh nghiệp gắn với niêm yết/đ ng k giao d ch thu hút nhiều nhà đầu tư trong và ngoài nước, nhất là c c nhà đầu tư tổ chức lớn.
ựa chọn b ến n h n cứu v đo lườn b ến
Trong nghiên cứu này biến ph thuộc được lựa chọn là giá th trường (SP) của cổ phiếu các ngân hàng thương mại niêm yết trên th trường Việt Nam giai đoạn n m
Các biến độc lập g m có:
-Khả n ng sinh lời ( đo lường bằng ROE);
-Thu nhập trên m i cổ phiếu (EPS);
-Lợi nhuận cận biên (NIM).
Từ những nghiên cứu trước đây đã trình bày ở trên , t c giả kế thừa c c yếu tổ vi m là ROE, EPS T c giả đưa thêm biến NPLs và NIM vào bài nghiên cứu Hai nhân tố này là c c hệ số đ c trưng của ngành ngân hàng NIM thể hiện khả n ng điều hành lãi suất đầu ra đầu vào của Ngân hàng, NPLs thể hiện chất lượng tín d ng của ngân hàng.
KÝ ĐƠN V NGUỒN DỮ CÔNG THỨC
1 SP giá cổ phiếu Nghìn Hsx.vn; đ ng hnx.vn
Khả n ng Báo cáo tài
2 ROE % chính của c c sinh lời
T lệ nợ Báo cáo tài
3 NPL % chính của c c xấu NHTM
Thu nhập Nghìn Báo cáo tài
4 EPS trên m i cổ chính của c c phiếu đ ng NHTM
Lợi nhuận Báo cáo tài
5 NIM % chính của c c cận biên
Bản 2.1 Tổn hợp các b ến n h n cứu
G ả thuyết n h n cứu
2.3.1 Khả năng sinh lời (ROE)
Khả n ng sinh lời được thể hiện th ng qua nhiều chỉ tiêu trong đó c c chỉ tiêu được sử d ng kh phổ biến để đ nh gi hiệu quả kinh doanh của m i Ngân hàng Thương mại là ROE Do đó, trong nghiên cứu này, t c giả cũng sẽ tiến hành kiểm tra sự ảnh hưởng của khả n ng sinh lời tới hiệu quả hoạt động kinh doanh của Ngân hàng Thương mại từ đó liên hệ ảnh hưởng của chúng tới gi cổ phiếu của Ngân hàng Thương mại C c nghiên cứu đều cho thấy t c động c ng chiều khi x c đ nh ảnh hưởng của khả n ng sinh lời tới gi cổ phiếu, bởi chỉ tiêu này t c động tới quyết đ nh của nhà đầu tư khi nhìn nhận hoạt động kinh doanh của Ngân hàng Thương mại do đó để xem xét sự ảnh hưởng của khả n ng sinh lời ta có 2 giả thuyết nghiên cứu sau:
H₀₁: Chỉ tiêu ROE không t c động tới gi cổ phiếu của ngân hàng thương mại.
H₁₁: Chỉ tiêu ROE t c động tới gi cổ phiếu của ngân hàng thương mại.
2.3.2 Tỷ lệ nợ xấu (NPLs)
T lệ nợ xấu của ngân hàng càng nhỏ điều này chứng tỏ Chất lượng tín d ng của ngân hàng rất tốt, từ đó chi phí dự phòng của ngân hàng sẽ ít phải sử d ng để trích lập, khiến lòng tin của nhà đầu tư vào cổ phiếu của Ngân hàng Thương mại đó cũng t ng theo Từ đó t c động tích cực đến k vọng của nhà đầu tư gi n tiếp t c động đến gi cổ phiếu trên th trường Do đó, ta xây dựng được giả thuyết tiếp theo như sau:
H₀₂: T lệ nợ xấu không t c động tới gi cổ phiếu của ngân hàng thương mại.
2.3.3 Thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS)
Thu nhập trên m i cổ phiếu là một trong những yếu tố quan trọng chi phối quyết đ nh của nhà đầu tư Trong nghiên cứu của Uddin, Reaz, Zahidur Rahman & Rajib Hossain (2013) ở th trường chứng kho n Bangladesh; và nghiên cứu Chang, H.L., Chen, Y.S., Su, C.W., & Chang, Y.W (2008); Somoye, R.O.C., Akintoye, I. R., & Oseni, J.E (2009) đã chỉ ra rằng có mối quan hệ đ ng biến giữa lãi trên cổ phiếu với gi cổ phiếu Để khẳng đ nh r hơn về c c nhận đ nh này, ta đ t ra giả thuyết nghiên cứu như sau:
H₀₃: Lãi trên cổ phiếu không t c động tới gi cổ phiếu của ngân hàng thương mại.
H₁₃: Lãi trên cổ phiếu t c động tới gi cổ phiếu của ngân hàng thương mại.
2.3.4 Lợi nhuận cận biên (NIM)
Lợi nhuận cận biên rất quan trọng đối với ngân hàng Hệ số này cho thấy việc ngân hàng điều hành lãi suất trong hoạt động kinh doanh của mình Ngân hàng đưa ra lãi suất tiền gửi là bao nhiêu để thu hút người gửi tiền, lãi suất cho vay là bao nhiêu để thu hút kh ch hàng vay vốn, cạnh tranh được với c c ngân hàng kh c Nhà đầu tư cũng sẽ nhìn vào hệ số Nim này để biết khả n ng điều hành lãi suất để mang về lợi nhuận T c giả cũng đưa ra giả thuyết như sau:
H₀₄: Lợi nhuận cận biên không t c động tới gi cổ phiếu của ngân hàng thương mại.
H₁₄: Lợi nhuận cận biên t c động tới gi cổ phiếu của ngân hàng thương mại.
hươn pháp thu thập số l u
Để ph c v cho đề tài nghiên cứu, t c giả sử d ng hai ngu n dữ liệu là dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp Ngu n dữ liệu thứ cấp được sử d ng là số liệu được thu thập từ c c b o c o thường niên hàng n m đã được kiểm to n đầy đủ của 09 Ngân hàng Thương mại cổ phần được niêm yết trên Sở giao d ch chứng kho n Thành phố
H Chí Minh (HSX) và sở giao d ch chứng kho n Hà Nội (HNX) qua 5 n m từ n m
2015 đến 2019 Bên cạnh đó để thu thập được c c số liệu về gi cổ phiếu, số liệu này được lấy từ Trang web của c c ngân hàng, trang web của c c sở giao d ch chứng kho n hnx.vn, hsx.vn và một số trang web chuyên về chứng kho n như vietstock.vn, stockbiz.com.vn, cophieu68.vn và một số trang web chứng kho n kh c.Ngoài ra, dữ liệu về nền kinh tế vĩ m như t ng trưởng GDP, mức độ lạm ph t, t gi của Việt Nam qua từng n m được thu thập trên trang web Tổng c c thống kê, dữ liệu của ngân hàng Nhà nước, dữ liệu của ngân hàng Thế Giới Dữ liệu được thu thập và xây dựng theo dạng bảng với 180 quan sát.
ô hình n h n cứu
Sơ đồ 2.1 mô hình các nhân tố tác độn đến giá cổ phiếu N ân h n Thươn mại
Dựa vào cơ sở lý thuyết, xây dựng công thức như sau:
SP = β0+ β1NIM + β2ROE + β3EPS + β4NPL + ei
2.5.1 Quy trình nghiên cứu Để đạt được m c tiêu nghiên cứu, phương ph p nghiên đóng một vai trò quan trọng Trong đó, quy trình nghiên cứu là tiền đề của c c phân tích đ nh lượng được sử d ng trong khóa luận.
-Bước 1: X c đ nh các nhân tố cần phân tích
- Bước 3: Thu thập và xử l số liệu
- Bước 4: Áp d ng m hình, điều chỉnh m hình và đưa ra kết quả nghiên cứu
Bước 1: X c đ nh c c nhân tố ảnh hưởng đến gi cổ phiếu của c c Ngân hàng Thương mại niêm yết trên th trường chứng kho n Việt Nam Dựa vào những nền tảng l thuyết, cơ sở l luận và c c nghiên cứu trước đó về c c nhân tố ảnh hưởng đã được nêu ở trên, đề tài nghiên cứu tập trung vào sự t c động của c c nhân tố làm thay đổi gi cổ phiếu của c c ngân hàng thương mại cổ phần niêm yết trên th trường chứng kho n Việt Nam Th ng qua những nghiên cứu trước đó đề tài đã lựa chọn 4 nhân tố x c đ nh sự ảnh hưởng của nó đến gi cổ phiếu: khả n ng sinh lời, t lệ nợ xấu, lãi trên cổ phiếu, Lợi suất cận biên Việc x c đ nh r c c chỉ tiêu cần phân tích như trên sẽ giúp cho việc thu thập số liệu được tiến hành nhanh chóng, đầy đủ và chính x c hơn. Bước 2: Khung l thuyết
Sau khi x c đ nh được chỉ tiêu cần phân tích, t c giả tiến hành thu thập c c tài liệu liên quan đến c c nhân tố ảnh hưởng đã được x c đ nh được ở bước 1 Dựa vào c c bài nghiên cứu của c c nhà nghiên cứu trong và ngoài nước t c giả đưa ra c c giả thuyết nghiên cứu làm tiền đề cho c c bước phân tích đ nh lượng.
Bước 3: Thu thập dữ liệu và xử l số liệu
Dựa trên c c chỉ tiêu phân tích, c c nhân tố ảnh hưởng đã được x c đ nh ở bước
1, ta sẽ tiến hành thu thập c c số liệu liên quan của c c Ngân hàng Thương mại cổ phần niêm yết trên sàn chứng kho n Việt Nam trong thời gian 5 n m (2015
– 2019) thông qua c c b o c o thường niên c ng với th ng tin kinh tế vĩ m đã được c ng bố Đối với c c chỉ tiêu kh ng có sẵn, ta sẽ tiến hành tính to n th ng qua c c c ng thức Số liệu được thu thập sẽ được sắp xếp một c ch khoa học và hợp l để thuận tiện cho việc chạy phần mềm.
Bước 4: Áp d ng m hình, điều chỉnh m hình và đưa ra kết quả nghiên cứu.
Sau khi thu thập được đầy đủ c c số liệu cần thiết, ta tiến hành chạy m hình trên phần mềm Eviews 8 Đầu tiên ta tiến hành phân tích thống kê m tả, tức là đưa ra những đ c tính cơ bản nhất của c c nhân tố được cho là gây ảnh hưởng tới gi cổ phiếu của ngân hàng như gi tr lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình Qua bước thống kê m tả này ta có thể nắm bắt kh i qu t được gi cổ phiếu và c c nhân tố t c động đến gi cổ phiếu của các Ngân hàng Thương mại cổ phần niêm yết trên th trường chứng kho n Việt Nam Sau đó ta bắt đầu phân tích h i quy tuyến tính và xây dựng m hình h i quy và đưa ra những biến có t c động đến gi cổ phiếu Từ đó bỏ bớt một số biến kh ng t c động đến m hình Sau khi chạy m hình h i quy ta cần phải kiểm tra dữ liệu Bởi kiểm tra dữ liệu là một bước quan trọng để ta x c đ nh tính chính x c, chuẩn mực của dữ liệu thu thập, từ đó sẽ giúp cho c c kết quả phân tích có sự chính x c cao hơn Để kiểm tra dữ liệu ta sẽ d ng kiểm đ nh độ tin cậy của m hình và kiểm đ nh khuyết tật của m hình.
Kiểm đ nh đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến giữa c c biến độc lập trong một m hình h i quy bội là tình huống trong đó hai ho c hơn hai biến độc lập có tương quan tuyến tính ch t chẽ với nhau Trong tình huống này c c biến có tương quan tuyến tính ch t chẽ với nhau kh ng cung cấp được th ng tin gì mới và cũng kh ng thể x c đ nh được ảnh hưởng riêng biệt của từng biến độc lập lên biến ph thuộc.
Kiểm đ nh phương sai sai số thay dổi: Khi xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi gây ra hiên tượng phân phối x c suất của c c thống kê t, F sử d ng trong m hình có thể kh ng còn tuân theo phân phối student, Fisher nữa Do đó c c khoảng tin cậy cho hệ số h i quy kh ng còn đ ng tin cậy, kết luận của c c bài to n kiểm đnh cho c c hệ số h i quy riêng hay bài to n kiểm đ nh đ ng có thể b sai lầm Để ph t hiện hiện tượng phương sai thay đổi, trong bài nghiên cứu t c giả đã sử d ng kiểm đ nh Wald.
Sau khi kiểm tra đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi; hiện tượng tự tương quan; Nếu có t c giả sẽ khắc ph c bằng c c phương ph p hiệu chỉnh; nếu kh ng có xảy ra c c hiện tượng trên t c giả sẽ đưa ra kết quả m hình cuối c ng.
2.5.2 Phương pháp thu thập số liệu và xử lý số liệu
2.5.2.1 Phương ph p thu thập số liệu Để ph c v cho đề tài nghiên cứu, t c giả sử d ng hai ngu n dữ liệu là dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp Ngu n dữ liệu thứ cấp được sử d ng là số liệu được thu thập từ c c b o c o thường niên hàng n m đã được kiểm to n đầy đủ của 09 Ngân hàng Thương mại cổ phần Sở giao d ch chứng kho n Thành phố H Chí Minh
(HOSE) qua 5 n m từ n m 2015 đến 2019 Bên cạnh đó để thu thập được c c số liệu về gi cổ phiếu, số liệu này được lấy từ các CafeF.vn, stockbiz.com.vn, cophieu68.vn, vietstock.vn và một số trang web chứng kho n kh c Ngoài ra, dữ liệu về nền kinh tế vĩ m như t ng trưởng GDP, mức độ lạm ph t, t gi của Việt Nam qua từng n m được thu thập trên trang web Tổng c c thống kê, dữ liệu của ngân hàngNhà nước, dữ liệu của ngân hàng Thế Giới Dữ liệu được thu thập và xây dựng theo dạng bảng với 180 quan sát.
2.5.2.2 Phương ph p xử l số liệu
Sau khi thu thập, dữ liệu sẽ được lưu trữ trong file Excel một c ch khoa học để thuận tiện cho việc kiểm so t, nhập dữ liệu và chạy phần mềm Tiếp đó, t c giả sẽ sử d ng phần mềm eviews 8 để tiến hành phân tích số liệu C ng việc phân tích sẽ được tiến hành theo thứ tự 5 bước và bằng 5 phương ph p sau đây:
Thống kê m tả được sử d ng để m tả những đ c tính cơ bản của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu thực nghiệm qua c c c ch thức kh c nhau Qua bước thống kê này sẽ giúp chúng ta thuận tiện hơn trong việc tóm tắt và so s nh số liệu, đ ng thời cho ta sẽ biết đuợc c c thuộc tính cơ bản như gi tr nhỏ nhất (Minimum), gi tr lớn nhất (Maximum), gi tr trung bình (Mean) và độ lệch chuẩn (Standard
Phương ph p h i quy Pool – OLS: H i quy kết hợp tất cả c c quan s t: t = α 1 + β1X 1it + + βkX kit + U it
Yit: Biến ph thuộc của quan s t i trong thời k t
X2it, X3it: Biến độc lập của quan s t i trong thời k t
Với m i đơn v chéo, εi là yếu tố kh ng quan s t được và kh ng thay đổi theo thời gian, nó đ c trưng cho m i đơn v chéo Nếu εi tương quan với bất k biến Xt nào thì ước lượng h i quy từ h i quy Y theo Xt sẽ b ảnh hưởng chéo bởi những nhân tố kh ng đ ng nhất kh ng quan s t được Thậm chí, nếu εi kh ng tương quan với bất k một biến giải thích nào thì sự có m t của nó cũng làm cho cho c c ước lượng OLS kh ng hiệu quả và sai số tiêu chuẩn kh ng có hiệu lực.
Phương pháp phân tích t c động cố đ nh (FEM)
Với giả đ nh m i đơn v đều có những đ c điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến c c biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của m i đơn v với c c biến giải thích qua đó kiểm so t và t ch ảnh hưởng của c c đ c điểm riêng biệt (kh ng đổi theo thời gian) ra khỏi c c biến giải thích để chúng ta có thể ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến ph thuộc.
M hình ước lượng sử d ng:
Ci (i=1….n) : hệ số ch n cho từng đơn v nghiên cứu. β: hệ số góc đối với nhân tố
M hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số ch n “c” để phân biệt hệ số ch n của từng doanh nghiệp kh c nhau có thể kh c nhau, sự kh c biệt này có thể do đ c điểm kh c nhau của từng doanh nghiệp ho c do sự kh c nhau trong chính s ch quản l , hoạt động của doanh nghiệp.
T UẢ NGHI N CỨU VÀ PHÂN TÍCH
Thốn k mô tả
SP EPS NIM NPL ROE
Ngu n: Kết quả từ Eviews 8
Bản 3.1 ết quả thốn k mô tả
Qua bảng kết quả thống kê mô tả đã tính to n ta có thể biết được các giá tr nhỏ nhất (Minimum), giá tr lớn nhất (Maximum), giá tr trung bình (Mean) và độ lệch Chuẩn (Std Deviation) của các Ngân hàng Thương mại cổ phần niêm yết trên TTCK Việt Nam trong giai đoạn 5 n m (2015 –2019)
Trong đó có 04 yếu tố tác động đến giá cổ phiếu của Ngân hàng Thương mại cổ phần :
- T suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu: Từ bảng thống kê mô tả có thể thấy cácNgân hàng Thương mại có ROE qua c c n m trung bình là 2,71% ROE lớn nhất là của Vietcombank đạt 8,41% trong quý IV n m 2018 ROE thấp nhất là của Eximbank (EIB) chỉ đạt -3,23% vào quý IV n m 2015, trong vòng 5 n m ROE của EIB có 3 quý b âm ROE Đây là t suất sinh lời trên Vốn chủ sở hữu đ ng b o động.
- T lệ nợ xấu: T lệ nợ xấu trung bình của các ngân hàng đạt 1,7% Đây là t lệ rất tốt, dưới mức cảnh b o là 3% theo quy đ nh của Ngân hàng Nhà nước T lệ nợ xấu thấp nhất là của Ngân hàng NVB với t lệ 0,44% vào qu I n m 2016 Ngân hàng có t lệ nợ xấu cao nhất với mức 7% trong quý I n m 2016 là Sacombank.
- T lệ lợi suất cận biên (NIM): Chỉ tiêu này cho biết khoảng các giữa lợi suất thu được từ tài sản có so với lời suất thu được từ tài sản phải trả lãi, khả n ng điều hành lãi suất huy động và cho vay của các Ngân hàng Các Ngân hàng có NIM trung bình là 0,73% Ngân hàng có Nim lớn nhất là Ngân hàng SHB với 3,56% quý
I n m 2019, Ngân hàng có NIM nhỏ nhất là Ngân hàng Vietinbank với 0,05% quý 4 n m 2018.
-Thu nhập trên m i cổ phiếu (EPS): Trung bình các ngân hàng mang lại 1.571 đ ng trên m i cổ phiếu cho nhà đầu tư Ngân hàng mang lại lợi ích cao nhất cho nhà đầu tư là ngân hàng Vietcombank với 5.275 đ ng trên m i cổ phiếu vào quý III n m 2019 Ngân hàng EIB, với việc mang lại lợi nhuận âm (-266 đ ng) trên m i cổ phiếu Độ lệch chuẩn của chỉ tiêu này giữa các ngân hàng rất lớn là 1.181%, cho thấy sự chênh lệch rất lớn về khả n ng kiếm lợi nhuận giữa các Ngân hàng Trong khi ở các chỉ tiêu kh c độ lệch chuẩn chỉ từ 0,39% đến 1,96%.
a trận tươn quan
LP ROE EPS NIM NPL
Ngu n: Kết quả từ Eviews 8
Bảng 3.2 Ma trận tươn quan
Kết quả từ bảng ma trận tương quan thấy:
- T suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu t lệ với P là 0,63 cho thấy ROE t ng
0.63 thì SP t ng 1 như vậy là ph hợp với thực tế, khi t suất lợi nhuận t ng sẽ làm t ng gi cổ phiếu như vậy là ph hợp.
-T lệ nợ xấu có hệ số tương quan với Gi cổ phiếu SP là -0,298 Có nghĩa là khi NPL thay đổi giảm 0,298 thì làm gi t ng 1 Như vậy cũng ph hợp với l thuyết.
-Lợi nhuận cận biên có hệ số tương quan với gi là 0,21 có nghĩa là khi NIM thay đổi t ng 0,21 thì làm gi t ng 1 Điều này ph hợp với l thuyết khi lợi nhuận cận biên t ng sẽ làm gi cổ phiếu t ng.
-Thu nhập trên m i cổ phiếu (EPS) có hệ số tương quan với SP là 0,6, điều này cho thấy cũng ph hợp với l thuyết Khi EPS t ng 0,6 thì sẽ làm gi cổ phiếu t ng 1
Kết quả phân tích hồi quy
3.3.1 Kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến độc lập Để kiểm tra mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến hay kh ng, t c giả sử d ng kiểm đ nh hệ số phóng đại phương sai VIF với giả thuyết:
H₀: M hình kh ng có đa cộng tuyến
H₁: M hình có đa cộng tuyến
Ngu n: Kết quả từ Eviews 8
Bảng 3.3 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm đ nh đa cộng tuyến chỉ ra hai biến ROE và EPS có quan hệ ch t chẽ với nhau (VIF>10) Do vậy, trong phân tích h i quy biến EPS sẽ được tách ra chạy độc lập với ROE.
3.3.2 Phân tích hồi quy sử dụng mô hình Pooled OLS, FEM, REM Để tìm kết quả ước lượng sự ảnh hưởng của các nhân tố ROE, NPL, NIM, EPS, tác giả sử d ng phương ph p OLS, FEM, REM và thu được kết quả như sau:
3.3.2.1: Kết quả mô hình OLS FEM REM giữa biến P ROE NIM NPL
B ến Pooled OLS FEM REM p- p- p-
Hệ số Hệ số Hệ số value value value
Ngu n: Kết quả từ Eviews 8
Bảng 3.4 Kết quả mô hình OLS FEM REM giữa biến P ROE NIM NPL
Với ***, **, * lần lượt là các mức nghĩa p