GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Tính cấp thiết của đề tài
Thị trường chứng khoán Việt Nam chính thức hoạt động từ năm 2000 với sự niêm yết của hai doanh nghiệp đầu tiên, đánh dấu sự phát triển mạnh mẽ của thị trường này Theo Engle và Rangel (2005), mặc dù thị trường Việt Nam có nhiều bước tiến vượt bậc, nhưng giá cổ phiếu tại đây lại dễ bị biến động Điều này khiến cho thị trường chứng khoán Việt Nam nhạy cảm với các yếu tố vi mô và vĩ mô, cũng như bị ảnh hưởng bởi những thay đổi quốc tế và sự biến động của nền kinh tế.
Sau hơn 20 năm hoạt động, thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam đã trở thành một thị trường vốn tiềm năng, thu hút nhiều nhà đầu tư Sự hấp dẫn của TTCK trong những năm gần đây đã khẳng định vị thế quan trọng của nó trong việc phát triển nền kinh tế Việt Nam.
Thị trường chứng khoán Việt Nam đang có sự tăng trưởng vượt bậc, thu hút sự chú ý của các nhà phân tích và nhà đầu tư Tuy nhiên, nhiều nhà đầu tư tiềm năng vẫn gặp khó khăn trong việc đưa ra quyết định đầu tư Để vượt qua các rào cản này, các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng đầu tư chứng khoán không chỉ đơn thuần là mua và bán theo cảm tính, mà cần phải có sự so sánh và tính toán hợp lý để phát triển các chiến lược đầu tư phù hợp cho từng cổ phiếu.
Nhiều nghiên cứu trước đây về thị trường chứng khoán (TTCK) đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu Tuy nhiên, các nghiên cứu này còn hạn chế về dữ liệu, đặc biệt tại TTCK Việt Nam mới nổi, thường chỉ mang tính chất tổng quát cho toàn bộ thị trường Việc nghiên cứu sâu hơn về các phân ngành nhỏ hơn vẫn còn thiếu sót.
2 Đối với các nghiên cứu trên thế giới như Pinto và Ctg (2019), Dukes và Ctg
Hệ số P/E đã trở thành một công cụ phổ biến trong định giá cổ phiếu, được sử dụng nhiều hơn so với các phương pháp truyền thống như chiết khấu dòng tiền Kể từ khi Graham và Dodd giới thiệu hệ số này vào năm 1934, sự đơn giản trong việc so sánh giữa các công ty đã khiến P/E trở thành lựa chọn ưu tiên Tuy nhiên, nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến P/E vẫn còn hạn chế Một số nghiên cứu đã tập trung vào toàn ngành, như của Arslan và cộng sự (2017), Damoradan (2016), và Cho (1994), trong khi một số khác lại nghiên cứu theo từng phân ngành, chẳng hạn như Dutta và Ctg (2018) với ngành sản xuất tại TTCK Dhaka, Afza và Tahir (2012) với ngành hóa chất trên TTCK Karachi, và Đoàn Thục Quyên (2022) với ngành xây dựng công trình giao thông tại Việt Nam.
Các nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam về các ngành cấp 3 còn hạn chế, với số lượng nghiên cứu chưa nhiều Hầu hết các nghiên cứu trước đây tập trung vào việc phân tích ảnh hưởng của giá cổ phiếu, như các tác phẩm của Lê Thị Khánh Phương (2015), Trương Đông Lộc (2014), Nguyễn Thị Mỹ Dung (2013) và Nguyễn Thị Thục Đoan (2011).
Ngành điện đóng vai trò quan trọng không chỉ trên toàn cầu mà còn đặc biệt tại Việt Nam Tuy nhiên, thị trường điện Việt Nam đã trải qua nhiều thách thức trước những năm gần đây.
Từ năm 2012, thị trường điện Việt Nam chỉ do Tổng công ty Điện lực Việt Nam (EVN) quản lý, dẫn đến sự không công bằng trong cung ứng điện Để khắc phục điều này, Bộ Công Thương đã xây dựng kế hoạch phát triển thị trường bán lẻ điện qua 3 giai đoạn Hiện nay, EVN đã giảm tỷ lệ cung cấp điện từ 100% xuống còn 58%, trong khi 42% còn lại thuộc về các doanh nghiệp khác Giai đoạn 3, với việc vận hành thị trường bán lẻ vào năm 2023, đã được Bộ Công Thương triển khai cùng với các mẫu thị trường bán lẻ cạnh tranh nhằm hoàn thiện hệ thống Sự giảm độc quyền của EVN sẽ giúp giá điện được điều chỉnh theo quy định pháp luật.
Điều chỉnh phù hợp với cung cầu thị trường là cần thiết để giảm áp lực cho ngành điện Việc này sẽ thu hút thêm nhiều nhà đầu tư tư nhân tham gia vào vận hành thị trường điện, qua đó nâng cao tính minh bạch và tạo ra sự cạnh tranh trong ngành.
Tại hội thảo "Chính sách giá điện, thị trường điện Việt Nam - Một số vấn đề đặt ra và giải pháp" diễn ra ngày 18/7/2023, ông Lê Quang Huy, Phó trưởng Đoàn giám sát và Chủ nhiệm Ủy ban Khoa học Công nghệ và Môi trường của Quốc Hội, nhấn mạnh tầm quan trọng của ngành điện trong phát triển kinh tế Ông cho rằng ngành điện cần phải đi trước các lĩnh vực khác một bước để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao.
Nghị quyết số 55 – NQ/TW của Bộ Chính Trị định hướng phát triển đa dạng hóa nguồn điện bằng cách sử dụng hợp lý các nguyên liệu hóa thạch, đồng thời chú trọng phát triển năng lượng mới, năng lượng tái tạo và năng lượng sạch Mục tiêu là giảm tỷ trọng nguồn nguyên liệu từ than theo lộ trình hợp lý, hướng tới một hệ thống năng lượng bền vững hơn.
Nghiên cứu "Các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số P/E đối với các doanh nghiệp ngành điện niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam" được thực hiện nhằm khám phá và định lượng các yếu tố tác động đến hệ số P/E trong ngành điện Với sự phát triển của ngành điện và những khoảng trống nghiên cứu hiện tại, nghiên cứu này không chỉ cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho thị trường chứng khoán Việt Nam mà còn hỗ trợ nhà đầu tư, nhà phân tích và nhà quản trị doanh nghiệp có cái nhìn khách quan hơn về hệ số P/E, từ đó nâng cao quyết định đầu tư.
Mục tiêu nghiên cứu
Khóa luận sẽ nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố đến hệ số P/E của các doanh nghiệp ngành điện niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam, nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ này và đưa ra những kết luận hữu ích.
4 ra hàm ý chính sách nhằm cải thiện và nâng cao hiệu quả trong việc đưa ra quyết định khi thực hiện định giá bằng P/E
Khóa luận xây dựng các mục tiêu cụ thể của nghiên cứu như sau:
Thứ nhất là, xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số P/E của các doanh nghiệp ngành điện niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam
Thứ hai là, đo lường mức độ tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số
P/E của các doanh nghiệp ngành điện niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam
Dựa trên kết quả nghiên cứu, bài viết đưa ra những khuyến nghị quan trọng cho các nhà đầu tư khi sử dụng chỉ số P/E để so sánh và định giá cổ phiếu.
Câu hỏi nghiên cứu
Để thực hiện tốt mục tiêu nghiên cứu trên, kết quả nghiên cứu cần đưa ra được đáp án cho các câu hỏi sau:
Thứ nhất là, các nhân tố nào ảnh hưởng đến P/E của các doanh nghiệp ngành điện niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam?
Mức độ và chiều ảnh hưởng của các nhân tố đến hệ số P/E của các doanh nghiệp ngành điện niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam là một vấn đề quan trọng cần được phân tích Các yếu tố này có thể bao gồm tình hình kinh tế, chính sách năng lượng, và biến động thị trường Việc hiểu rõ những ảnh hưởng này sẽ giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn khi đầu tư vào ngành điện.
Thứ ba là, khuyến nghị nào được trình bày để giúp nhà đầu tư, nhà phân tích có thể tham khảo?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng để nghiên cứu của khóa luận là các nhân tố ảnh hưởng đến hệ số P/E của các doanh nghiệp ngành điện niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam
Khóa luận nghiên cứu này bao gồm 38 công ty trong ngành điện niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam từ năm 2013 đến 2022 Để thực hiện nghiên cứu, tác giả đã sử dụng các báo cáo tài chính và báo cáo thường niên của các công ty này, nhằm thu thập dữ liệu cần thiết và đảm bảo tính uy tín thông qua thông tin do chính doanh nghiệp cung cấp Các báo cáo thường niên cung cấp cái nhìn sâu sắc về kế hoạch kinh doanh, hỗ trợ tác giả trong việc phân tích các biến động dữ liệu đáng kể.
Phương pháp nghiên cứu
Để xác định các phương pháp nghiên cứu phù hợp, tác giả dựa vào các câu hỏi nghiên cứu Đối với câu hỏi đầu tiên về các nhân tố ảnh hưởng đến P/E của doanh nghiệp ngành điện niêm yết tại Việt Nam, khóa luận sẽ khảo sát tổng quan và đặc trưng ngành điện để xác định các nhân tố liên quan, đồng thời tham khảo các nghiên cứu thực nghiệm trước để lựa chọn nhân tố phù hợp nhất Đối với câu hỏi thứ hai, tác giả sẽ sử dụng phương pháp định lượng chủ yếu thông qua các mô hình hồi quy như Pooled OLS, FEM, REM, và FGLS để phân tích mức độ và chiều hướng ảnh hưởng của các nhân tố đến P/E của doanh nghiệp ngành điện.
Qua việc giải đáp hai câu hỏi trên, tác giả sẽ tổng kết và đưa ra các hàm ý chính sách, giải pháp cùng với một số gợi ý khuyến nghị dành cho các nhà đầu tư.
Trong công tác định giá, có 6 yếu tố quan trọng giúp đưa ra lựa chọn phù hợp Những yếu tố này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về giá trị tài sản mà còn giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định thông minh hơn Từ đó, chúng tôi sẽ đưa ra những khuyến nghị cụ thể để các nhà đầu tư tham khảo, nhằm tối ưu hóa chiến lược đầu tư của họ.
Đóng góp của đề tài
Khóa luận nghiên cứu ảnh hưởng của hệ số P/E đến doanh nghiệp ngành điện trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tổng hợp lý thuyết liên quan và đánh giá tính chính xác của mô hình định giá so sánh theo P/E cho các doanh nghiệp niêm yết Kết quả nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm, làm cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo liên quan đến hệ số P/E.
Kết quả của khóa luận sẽ cung cấp cho các nhà đầu tư trong lĩnh vực điện những thông tin quan trọng để theo dõi các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu Từ đó, họ có thể xây dựng và đưa ra quyết định đầu tư chính xác hơn, hạn chế việc định giá dựa trên kinh nghiệm cá nhân, giúp tránh sai lệch trong quá trình định giá.
Kết cấu khóa luận
Khóa luận nghiên cứu được chia theo bố cục sau:
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Trong chương này, khóa luận trình bày lý do lựa chọn đề tài và xác định các mục tiêu nghiên cứu, bao gồm mục tiêu tổng quát và cụ thể Từ đó, các câu hỏi nghiên cứu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu được xây dựng, cùng với tổng quan về các phương pháp nghiên cứu được áp dụng Cuối cùng, khóa luận nêu rõ những đóng góp thực tiễn mà nghiên cứu mang lại.
Chương 2: Tổng quan cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan
Bài viết giới thiệu các vấn đề chung liên quan đến cổ phiếu và khái quát về ngành điện, đồng thời trình bày các mô hình định giá, trong đó có khái niệm P/E và mô hình so sánh theo P/E Bài viết cũng xây dựng cơ sở lý thuyết liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số P/E và tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trước đây Từ đó, khóa luận sẽ chọn lọc và kế thừa các mô hình nghiên cứu trước để phát triển mô hình nghiên cứu mới.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Dựa trên chương 1 và chương 2, chương 3 sẽ xây dựng các mô hình nghiên cứu cụ thể bằng cách kế thừa các yếu tố từ các nghiên cứu trước Tiếp theo, chúng tôi sẽ thu thập, tổng hợp và xử lý dữ liệu dựa trên các mô hình đã chọn Cuối cùng, lựa chọn phương pháp hồi quy phù hợp sẽ được thực hiện cho khóa luận.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Bài viết trình bày kết quả từ việc chạy các mô hình hồi quy, kiểm định và lựa chọn mô hình phù hợp nhất Tiếp theo, tiến hành phân tích mô hình hồi quy và thảo luận về các kết quả đạt được Ngoài ra, chương 4 của khóa luận mở rộng ứng dụng của chỉ số P/E trong việc phân tích giá cổ phiếu.
Chương 5: Tổng kết và một số khuyến nghị, hàm ý chính sách
Dựa trên kết quả từ chương 4 và chương 5, bài viết sẽ trình bày các kết luận về những nhân tố ảnh hưởng, đồng thời đưa ra khuyến nghị cho các nhà phân tích, nhà đầu tư và quản trị doanh nghiệp Cuối cùng, khóa luận sẽ chỉ ra những hạn chế trong nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU TRƯỚC
Khái quát hệ số P/E và định giá theo P/E
Hệ số P/E (Price to earnings) được đề cập lần đầu tiên qua Graham & Dodd
Hệ số P/E, được giới thiệu lần đầu trong quyển sách Phân tích tài chính năm 1934, là một công cụ quan trọng giúp nhà đầu tư ước tính giá trị cổ phiếu và đưa ra quyết định đầu tư, theo Ramcharran (2002) Hệ số này không chỉ phản ánh kết quả kinh doanh trong quá khứ mà còn thể hiện tiềm năng tương lai của cổ phiếu Các tác giả đã nhận định rằng phương pháp định giá theo tỷ lệ P/E sẽ trở thành tiêu chuẩn trong lĩnh vực định giá Hiện nay, hệ số P/E đã trở thành một trong những phương pháp định giá phổ biến, được các nhà phân tích và nhà đầu tư công nhận và sử dụng rộng rãi trong việc định giá cổ phiếu.
Công thức của hệ số P/E được các nhà phân tích và nghiên cứu đều có sự thống nhất:
P/E = Giá thị trường của cổ phiếu (P)
Thu nhập trên một cổ phiếu (EPS)
Theo Sezgin (2010) và Basu (1977), trong việc định giá cổ phiếu đầu tư chất lượng, cổ phiếu có tỷ lệ P/E thấp thường được coi là có hiệu quả đầu tư tốt hơn so với cổ phiếu có P/E cao, đặc biệt trong cơ hội đầu tư giá trị Anderson và Brooks (2006) chỉ ra rằng hệ số P/E thấp thường liên quan đến các doanh nghiệp trong ngành trưởng thành với tiềm năng tăng trưởng ổn định, trong khi hệ số P/E cao thường xuất hiện ở các ngành trẻ và có tốc độ tăng trưởng nhanh Thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS) được tính toán dựa trên thông tin từ bảng cân đối kế toán và báo cáo thu nhập của công ty (Tandelilin, 2017).
Globally recognized accounting standards include International Financial Reporting Standards (IFRS), U.S GAAP Accounting Standards, and International Accounting Standards (IAS), each with its own specific criteria for calculating profits.
Tại Việt Nam, chuẩn mực kế toán VAS 30 được thiết lập để hướng dẫn cách tính toán lợi nhuận trên một cổ phiếu Các chuẩn mực này quy định nguyên tắc tính lợi nhuận cơ bản trên một cổ phiếu (Basic EPS) và lợi nhuận suy giảm trên một cổ phiếu (EPS dilution).
Lợi nhuận cơ bản trên một cổ phiếu (EPS) theo VAS 30 được xác định bằng cách chia lợi nhuận hoặc lỗ phân bổ cho cổ đông sở hữu cổ phiếu thường cho số lượng cổ phiếu thường bình quân đang lưu hành.
Lợi nhuận thuần là khoản lợi nhuận thực tế của công ty sau khi đã điều chỉnh các khoản chênh lệch từ việc thanh toán cổ phiếu ưu đãi, đồng thời trừ đi các chi phí và thuế.
Số lượng cổ phiếu thường bình quân đang lưu hành là tổng số cổ phiếu mà công ty đã phát hành ra công chúng và hiện đang có mặt trên thị trường Để tính toán số lượng này, người ta sử dụng trung bình có trọng số của số cổ phiếu trong năm tài chính, vì số lượng cổ phiếu có thể thay đổi do các giao dịch mua bán hoặc phát hành mới.
Lợi nhuận suy giảm trên một cổ phiếu (EPS) được tính toán lại dựa trên lợi nhuận phân bổ cho cổ đông và số lượng cổ phiếu thường lưu hành bình quân, đặc biệt trong trường hợp có sự chuyển đổi của các công cụ như quyền chọn cổ phiếu, chứng quyền, và trái phiếu chuyển đổi Các nhà phân tích cần lưu ý sử dụng chỉ tiêu thu nhập suy giảm khi tính toán hệ số P/E cho các công ty phát hành các công cụ chuyển đổi này.
Hệ số P/E theo khung thời gian
Sự khác biệt về EPS và tỷ lệ P/E chủ yếu xuất phát từ khung thời gian tính toán lợi nhuận Các nhà phân tích thường sử dụng giá thị trường hiện tại chia cho các chỉ số từ báo cáo tài chính gần nhất, dẫn đến hệ số P/E "Trailing" dựa trên dữ liệu quá khứ Tuy nhiên, để đưa ra quyết định đầu tư chính xác, cần xem xét cả các chỉ số dự đoán trong tương lai Theo Pinto và Ctg (2018), P/E có thể được xác định thông qua EPS quá khứ hoặc EPS dự phóng, phản ánh tầm nhìn và dự đoán về hiệu suất công ty trong thời gian tới.
Trailing EPS (EPS quá khứ) hay còn được gọi là "four quarters EPS" hay
"Trailing 12 months EPS" được tính bằng cách chia giá thị trường hiện tại cho lợi nhuận trên một cổ phiếu trong 4 quý gần nhất Một số tác giả cũng đề cập đến P/E hiện hành bằng cách lấy giá thị trường hiện tại chia cho lợi nhuận trên một cổ phiếu của năm tài chính vừa kết thúc Dù là EPS quá khứ hay EPS hiện hành, cả hai đều sử dụng lợi nhuận từ quá khứ.
EPS dự phóng được tính bằng cách chia giá thị trường hiện tại cho lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu dự báo trong tương lai Tuy nhiên, hệ số P/E dự phóng chỉ phản ánh lợi nhuận gần nhất và giả định rằng lợi nhuận sẽ ổn định trong tương lai Việc sử dụng P/E dự phóng giúp giảm bớt hạn chế của P/E thông thường, đồng thời phản ánh tiềm năng tăng trưởng mà nhà đầu tư kỳ vọng Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng P/E dự phóng mang lại hiệu quả định giá cao hơn so với P/E quá khứ Tuy nhiên, theo Nguyễn Anh Vũ (2022), việc sử dụng P/E dự phóng gặp khó khăn do tính khó tiếp cận và độ tin cậy của số liệu trong báo cáo tài chính của công ty.
Sự phát triển của các hệ thống cung cấp dữ liệu tài chính quốc gia đang cải thiện đáng kể khả năng tiếp cận và độ tin cậy của số liệu, đặc biệt cho các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Điều này dẫn đến việc hệ số P/E dự phóng ngày càng được sử dụng phổ biến hơn trong phân tích tài chính.
2.1.2 Phương pháp định giá sử dụng hệ số P/E
Trong quy trình định giá, các nhà phân tích cần xác định lý do chọn mô hình định giá P/E Mỗi mô hình định giá đều có những ưu và nhược điểm riêng, và mô hình P/E cũng không ngoại lệ với những điểm mạnh và điểm yếu đặc trưng.
Nhược điểm mô hình định giá so sánh theo P/E
Hệ số P/E, mặc dù phổ biến, không phản ánh toàn diện giá trị của công ty vì chỉ tập trung vào lợi nhuận trên cổ phiếu mà không xem xét các yếu tố quan trọng khác như tài sản, nợ, doanh thu và tiềm năng phát triển Điều này có thể dẫn đến việc đánh giá sai lệch về giá trị thực của công ty.
Hệ số P/E có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố tạm thời và chu kỳ kinh tế, như thay đổi lợi suất, sự biến động của thị trường và tình hình kinh tế chung Những yếu tố này có thể làm cho P/E trở nên không ổn định, dẫn đến việc đánh giá giá trị cổ phiếu không chính xác trong dài hạn.
Mô hình định giá so sánh
Theo Nguyễn Anh Vũ (2022), phương pháp định giá so sánh còn được gọi bằng nhiều tên khác như Định giá theo hệ số thị trường, Định giá trên cơ sở thị trường, Định giá tương đối và Định giá theo bội số Mặc dù có những tên gọi khác nhau, các thuật ngữ này đều mang ý nghĩa tương tự Theo Damodaran (2006), phương pháp này được áp dụng khi so sánh các tài sản tương đồng, cho phép so sánh giá cổ phiếu của một công ty với cổ phiếu của công ty khác có đặc điểm tương tự Tuy nhiên, việc tìm kiếm các cổ phiếu hoàn toàn tương đương là không khả thi; do đó, khái niệm công ty tương tự được mở rộng, cho phép nhà đầu tư và nhà phân tích sử dụng thông tin tài chính như doanh thu, lợi nhuận và tổng tài sản để thực hiện so sánh.
Các nhà phân tích như Liu và cộng sự (2002), Lie & Lie (2002) và Fernandez (2001) đã chỉ ra rằng mặc dù các bội số tài chính rất phổ biến, nhưng vẫn thiếu các nghiên cứu thống kê về việc sử dụng và hiệu quả của chúng Damodaran (2002) nhấn mạnh rằng các hệ số nên được điều chỉnh theo từng ngành, ví dụ như hệ số EV/EBITDA thường được sử dụng trong định giá doanh nghiệp cơ sở hạ tầng, trong khi hệ số P/B phổ biến trong lĩnh vực dịch vụ tài chính Để so sánh các công ty có quy mô khác nhau, các bội số do các nhà phân tích phát triển đã trở nên phổ biến Theo Pinto & cộng sự (2018) và Bodie & cộng sự (2014), có hai loại bội số chính: bội số giá cổ phiếu (như P/E, P/B, P/S) và bội số giá trị toàn bộ doanh nghiệp.
Hệ số EV/EBITDA và EV/S là hai bội số cơ bản trong phân tích giá trị doanh nghiệp Ngoài hai bội số này, các nhà phân tích và nghiên cứu còn phát triển thêm nhiều bội số đặc thù phù hợp với từng ngành nghề cụ thể.
Các bước định giá theo phương pháp so sánh
Khóa luận này dựa trên các nghiên cứu trước đây về phương pháp định giá so sánh của Bộ Tài chính (2021), Pinto & Ctg (2018) và Schreiner (2007) Qua đó, quy trình định giá đã được tổng hợp và sửa đổi thành 04 bước cụ thể.
Bước 1: Lựa chọn phương pháp định giá so sánh
Trong quá trình định giá, người định giá cần lựa chọn các hệ số so sánh phù hợp với công ty Họ phải xác định liệu nên sử dụng hệ số liên quan đến giá trị vốn hóa thị trường hay giá trị doanh nghiệp Việc lựa chọn các hệ số cụ thể như P/E, P/B, EV/EBITDA, hay EV/S cũng rất quan trọng Để đưa ra quyết định chính xác, nhà phân tích cần dựa vào các phân tích trước đó về công ty, từ đó xác định các đặc điểm như tính thống nhất, tính liên tục và tính chất có thể so sánh.
Bước 2: Lựa chọn doanh nghiệp tương đồng
Theo Palepu & Ctg (2000), người định giá cần lựa chọn các doanh nghiệp có đặc điểm tương đồng với doanh nghiệp cần định giá Để xác định các doanh nghiệp này, cần xem xét liệu họ có cung cấp sản phẩm tương đồng, cùng phân loại ngành theo GICS và có quy mô tương đương hay không Ngoài ra, cần xác định số lượng doanh nghiệp tối ưu để đảm bảo độ chính xác của việc định giá Các yếu tố như đối tượng khách hàng mục tiêu, thị trường mục tiêu, kênh phân phối, tiêu chí hiệu quả và tính thanh khoản của các doanh nghiệp cũng cần được xem xét Cuối cùng, việc ưu tiên lựa chọn doanh nghiệp tương đồng là rất quan trọng trong quá trình định giá.
15 đồng theo thứ tự các doanh nghiệp trong nước trước đến các doanh nghiệp nước nước ngoài
Bước 3: Tính hệ số trung bình nhóm DN tương đồng và EPS của công ty định giá để đưa ra giá mục tiêu
Sau khi xác định được các công ty để so sánh, người định giá cần tính toán các hệ số của các doanh nghiệp này Tiếp theo, việc tính bình quân các hệ số sẽ được thực hiện thông qua các phương pháp như bình quân có trọng số, bình quân đơn giản và số bình quân điều hòa.
Bước 4: Xây dựng chính sách phù hợp dựa trên giá mục tiêu đưa ra quyết định đầu tư
Cuối cùng, sau khi xác định được giá mục tiêu, các nhà đầu tư sẽ xây dựng các chiến lược đầu tư phù hợp để đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả.
Các cơ sở lý thuyết về các nhân tố ảnh hưởng tới hệ số P/E
Các phương pháp định giá đầu tư được xây dựng dựa trên lý thuyết đầu tư giá trị, được trình bày trong các tác phẩm kinh điển như của Benjamin Graham và David Dodd năm 1931, lý thuyết giá trị đầu tư của John B Williams năm 1938, và cuốn sách "The Intelligent Investor" của Benjamin Graham năm 1949 Những tác phẩm này tập trung vào khái niệm giá trị nội tại và vai trò của nó trong quyết định đầu tư Phương pháp định giá so sánh, đặc biệt là phương pháp so sánh theo hệ số P/E, cũng dựa trên lý thuyết Quy luật một giá, là một trong những cơ sở lý thuyết quan trọng trong lĩnh vực này.
Hệ số P/E đã được nghiên cứu rộng rãi kể từ khi Nicholson (1960) chỉ ra rằng các công ty có hệ số P/E thấp thường mang lại tỷ suất lợi nhuận cao hơn so với các công ty có hệ số P/E cao, và sự khác biệt này được gọi là giá trị gia tăng (Value Premium) Hệ số P/E thấp được coi là tín hiệu tích cực cho các cổ phiếu mà nhiều nhà đầu tư lựa chọn, đồng thời là một trong những chủ đề quan trọng trong nghiên cứu của Dreman (1998) Theo Ramcharran (2002), hệ số P/E ước tính của nhà đầu tư cũng đóng vai trò quan trọng trong việc ra quyết định đầu tư.
16 về giá trị của cổ phiếu đồng thời đồng thời đóng vai trò quan trọng trong quyết định đầu tư
Mô hình chiết khấu dòng tiền, được William đề cập lần đầu vào năm 1938, cung cấp công thức để xác định giá trị nội tại của cổ phiếu Mô hình này hình thành mối quan hệ giữa giá trị cổ phiếu và các yếu tố cơ bản, cho thấy rằng giá trị nội tại của cổ phiếu tỷ lệ thuận với dòng cổ tức kỳ vọng trong tương lai và tỷ lệ nghịch với tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng đã điều chỉnh.
Mô hình Gordon (Gordon Growth Model - GGM), được phát triển bởi Gordon vào năm 1962, dựa trên ba giả định chính: Thời gian nắm giữ cổ phiếu là vô hạn, tỷ lệ tăng trưởng cổ tức qua các năm là không đổi, và tỷ lệ tăng trưởng cổ tức luôn nhỏ hơn suất chiết khấu.
Nghiên cứu của Beaver và Morse (1978) là một trong những nghiên cứu tiên phong trong lĩnh vực định giá doanh nghiệp, kết hợp hệ số P/E với mô hình Gordon để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ P/E Mô hình Gordon được xác định qua một công thức toán học cụ thể, cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối liên hệ giữa lợi nhuận và giá cổ phiếu.
Trong đó: K: Tỷ lệ chi trả cổ tức cố định g: Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận trên một cổ phiếu cố định r: Lãi suất chiết khấu
Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng tăng trưởng lợi nhuận, suất chiết khấu và tỷ lệ chi trả cổ tức là ba yếu tố chính có ảnh hưởng đến hệ số P/E.
Nghiên cứu của Pinto và Ctg (2018) giới thiệu khái niệm hệ số P/E, cùng với các yếu tố cơ bản liên quan đến công ty và cổ phiếu, đặc biệt là trong bối cảnh phân tích các chỉ số của cổ phiếu.
Mô hình tăng trưởng Gordon cho phép xác định mối quan hệ giữa hệ số P/E và các yếu tố cơ bản của công ty, đặc biệt là đối với Forward P/E (hệ số P/E dự phóng).
𝑟 − 𝑔 Đối với Trailing P/E (hệ số P/E quá khứ)
Tỷ lệ nhuận giữa lại (b) và tốc độ tăng trưởng (g) được xác định qua công thức g = b × ROE, trong đó ROE là tỷ suất sinh lời trên vốn cổ phần Tỷ lệ chiết khấu (r) đại diện cho chi phí vốn cổ phần hoặc tỷ suất sinh lời nội bộ, và b được tính bằng 1 trừ đi sản phẩm của tỷ lệ trả cổ tức và vốn điều lệ.
Các công thức này cho thấy mối liên hệ giữa tỷ lệ P/E và các yếu tố chính ảnh hưởng đến nó Kết quả đánh giá từ các công thức hỗ trợ phân tích ngoài mô hình Gordon, cho phép các nhà nghiên cứu khám phá thêm nhiều yếu tố nhỏ hơn Qua các nghiên cứu của Beaver và Morse (1978) cùng với Pinto và Ctg (2018), có thể nhận thấy rằng không chỉ lãi cơ bản trên cổ phiếu (EPS) mà còn nhiều yếu tố khác cũng tác động đến hệ số P/E, ảnh hưởng đến giá cổ phiếu.
2.3.1 Ảnh hưởng của quy mô tới hệ số P/E
Niresh và Velnampy (2014) định nghĩa kinh tế quy mô là hiện tượng các công ty lớn có chi phí cận biên thấp hơn so với các công ty nhỏ Anderson (2005) cũng chỉ ra rằng các doanh nghiệp quy mô lớn thường có hệ số P/E cao hơn so với doanh nghiệp nhỏ Điều này dẫn đến việc mua bán cổ phiếu của các công ty lớn diễn ra dễ dàng và nhanh chóng mà không làm biến đổi giá trị thị trường.
Thị trường hiện đang có xu hướng tiêu cực, chủ yếu do các công ty lớn có khả năng cung cấp thanh khoản tốt hơn cho cổ phiếu của họ Các công ty lớn không chỉ có khả năng thanh toán tốt hơn mà còn tận dụng lợi ích từ quy mô, sử dụng tài sản làm tài sản thế chấp và có lợi thế đa dạng hóa Theo nghiên cứu của Emudainohwo và Tarurhor (2016), các công ty này có những lợi thế cạnh tranh như công nghệ vượt trội và lượng khách hàng trung thành lớn, giúp họ tăng trưởng lợi nhuận tốt hơn so với các công ty vừa và nhỏ Ghayoumi, Nayeri, Ansari & Raeesi cũng chỉ ra rằng khả năng giám sát và năng lực nghiên cứu phát triển là những yếu tố quan trọng góp phần vào sự thành công của các công ty lớn.
Năm 2011, có ý kiến cho rằng quy mô công ty ảnh hưởng đến hiệu quả của thông tin thống kê kế toán Ngược lại, Kumar cũng đưa ra những quan điểm liên quan đến vấn đề này.
Nghiên cứu năm 2015 cho thấy kích thước công ty, được đo bằng tổng tài sản, có mối quan hệ nghịch đảo với việc tạo ra giá trị cho công ty Một phương pháp phổ biến để giải quyết vấn đề này là sử dụng logarithm của các công ty để điều chỉnh dữ liệu biến nhân tố quy mô.
2.3.2 Ảnh hưởng của yếu tố beta đến hệ số P/E
Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) là một công cụ quan trọng trong tài chính, được áp dụng rộng rãi trong cả học thuật và thực tiễn Theo nghiên cứu của Nguyễn Anh Vũ (2022), các cổ phiếu trên thị trường thường có xu hướng biến động tỷ lệ thuận với thị trường, với rủi ro hệ thống thể hiện qua sự biến động đồng thời của từng cổ phiếu và thị trường Mỗi cổ phiếu có những rủi ro hệ thống khác nhau, được đo lường bằng hệ số Beta Sharpe (1964) đã đề xuất công thức tính mô hình CAPM, cung cấp cơ sở lý thuyết cho việc định giá tài sản.
Trong đó: Rj: Tỷ suất sinh lời kỳ vọng
Rf: Lãi suất phi rủi ro
Rm: Tỷ suất yêu cầu lợi nhuận
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Xây dựng các giả thuyết nghiên cứu
Nhiều nghiên cứu, bao gồm của Talat Afza và Samya Tahir (2012), Yuga Raj Bhattarai (2014), cùng các tác giả khác, đã phân tích mối quan hệ giữa quy mô công ty và hệ số P/E Talat Afza và Samya Tahir (2012) phát hiện ra mối tương quan âm giữa quy mô và hệ số P/E trong giai đoạn 2005-2007, nhưng sự đảo chiều đã xảy ra trong các năm 2008 và 2009 Điều này cho thấy trong thời kỳ thị trường chứng khoán tăng trưởng, cổ phiếu của công ty nhỏ có tiềm năng phát triển cao hơn, trong khi khi thị trường giảm, nhà đầu tư thường chuyển hướng sang các công ty lớn do tính ổn định Nghiên cứu của Yuga Raj Bhattarai (2014) chỉ ra rằng quy mô công ty có mối quan hệ tích cực với tỷ số P/E, cho thấy hai biến số này có xu hướng biến động cùng chiều với giá cổ phiếu.
(2010) đã phát hiện biến quy mô cho thấy những công ty lớn thường có tốc độ tăng trưởng lợi nhuận chậm hơn so với các công ty nhỏ hơn
Giả thuyết 1 (H 1) cho rằng quy mô công ty (SIZE) có tác động tích cực đến tỷ số P/E Cụ thể, những công ty có quy mô phát triển lớn thường sẽ có tỷ số P/E cao hơn.
Rủi ro ảnh hưởng mạnh mẽ đến hệ số P/E, được thể hiện qua lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm Theo mô hình CAPM của Sharpe (1964), rủi ro có thể được đo lường bằng hệ số Beta Các nghiên cứu của Damoradan (2016), Damoradan (2012) và Malkiel cùng Cragg (1970) đã chỉ ra mối tương quan âm giữa hệ số Beta và hệ số P/E.
Giả thuyết 2 (H2): Hệ số beta (BETA) ảnh hưởng tiêu cực đối với P/E, các cổ phiếu của công ty có hệ số Beta càng cao thì P/E càng thấp
Mô hình Gordon và công thức Beaver và Morse (1978) chỉ ra mối quan hệ quan trọng giữa tốc độ tăng trưởng lợi nhuận và hệ số P/E Nghiên cứu của Lynch (1989) phát triển thêm khái niệm này thông qua hệ số PEG, cho thấy rằng tốc độ tăng trưởng lợi nhuận cao dẫn đến hệ số P/E cao hơn Nghiên cứu thực nghiệm của Phạm Hữu Hồng Thái và Nguyễn Thành Đến (2017), cùng với các nghiên cứu của Damodaran (2006, 2012, 2016) và Huang, Wijanto, đã xác nhận mối quan hệ này.
(2012), Ramcharran (2002), White (2000), Malkiel và Cragg (1970), Kisor và Witbeck (1963) đã chỉ ra tốc độ tăng trưởng ảnh hưởng tích cực đến hệ số P/E
Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận (EG) có ảnh hưởng tích cực đến hệ số P/E; cụ thể, các cổ phiếu của doanh nghiệp với tốc độ tăng trưởng lợi nhuận cao sẽ dẫn đến tỷ số P/E cao hơn.
Theo Modigliani và Miller (1963), sau khi xem xét thuế thu nhập doanh nghiệp, sự tương quan giữa doanh nghiệp có vay và không vay được xác định qua hiệu ứng lá chắn thuế, giúp doanh nghiệp giảm gánh nặng thuế Kết quả là, lợi nhuận sau thuế của doanh nghiệp tăng, ảnh hưởng tích cực đến EPS và từ đó tác động đến tỷ lệ P/E Kraus và Litezenberger cũng đã có những nghiên cứu liên quan đến vấn đề này.
Lạm dụng nợ vay có thể dẫn đến rủi ro tài chính cao cho doanh nghiệp, đặc biệt khi tỷ lệ khả năng trả nợ giảm sút, theo quan điểm của năm 1973 Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa đòn bẩy tài chính và tỷ số P/E, nhưng chưa có sự đồng thuận Các nghiên cứu của Afza và Tahir (2012) dựa trên các công trình trước đó như H Ramcharran (2002) và C P Jones (2000) cho thấy đòn bẩy tài chính có tác động tiêu cực đến tỷ số P/E Tương tự, nghiên cứu của Arslan và cộng sự (2017) cùng với Phạm Hữu Hồng Thái và Nguyễn Thành Đến (2017) cũng khẳng định điều này Tuy nhiên, các nghiên cứu của Dutta và cộng sự (2018) cùng với Lutfi & Arsitha (2016) lại chỉ ra rằng đòn bẩy tài chính có thể ảnh hưởng tích cực đến hệ số P/E.
Giả thuyết 4 (H4) cho rằng tỷ lệ nợ trên tổng tài sản (DA) có tác động tiêu cực đến hệ số P/E Cụ thể, các công ty có tỷ lệ nợ cao thường khiến các nhà đầu tư cảm thấy lo ngại hơn về khả năng sinh lời, dẫn đến việc giảm giá trị hệ số P/E của họ.
29 sẽ phải chịu tỷ lệ P/E càng thấp
Thông qua Định giá thu nhập thặng dư, tác giả tiếp cận định giá theo hướng tài sản, cho thấy giá trị sổ sách trên một cổ phần ảnh hưởng đến tỷ lệ P/E Nghiên cứu của Collins và Ctg (1997) chỉ ra rằng trong bối cảnh giá trị thị trường, vai trò của lợi nhuận đang giảm dần, trong khi hệ số BVPS ngày càng trở nên quan trọng hơn Kết quả này nhấn mạnh sự thay đổi trong các yếu tố ảnh hưởng đến định giá cổ phiếu.
Lê Thị Khánh Phương (2018) và Sharma (2011) đã chỉ ra rằng giá trị sổ sách của cổ phiếu ảnh hưởng đến hệ số P/E Mặc dù mối quan hệ giữa BVPS và EPS vẫn chưa được xác định rõ, nghiên cứu này dựa trên công trình của Dutta và Ctg (2018) cho thấy mối quan hệ giữa giá trị sổ sách và lợi nhuận trên cổ phiếu có ảnh hưởng cùng chiều đến hệ số P/E.
Giả thuyết 5 (H5) chỉ ra rằng giá trị sổ sách trên mỗi cổ phiếu (BVPS) có tác động tích cực đến hệ số P/E Cụ thể, các cổ phiếu của những công ty có BVPS cao thường đi kèm với hệ số P/E lớn hơn.
Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và lợi nhuận trên một cổ phiếu (EPS) có ảnh hưởng cùng chiều Damoradan (2012) đã nghiên cứu mối quan hệ này thông qua các biến tốc độ tăng trưởng và tỷ lệ lợi nhuận giữ lại, cho rằng ROE tăng sẽ dẫn đến hệ số P/E cũng tăng ROE cao mang lại nhiều lợi thế tiềm năng cho công ty, khiến các nhà đầu tư ưa chuộng các công ty có ROE cao hơn Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào áp dụng công thức của Damoradan (2012) để thực nghiệm vấn đề này Ngược lại, các nghiên cứu của H Wenjing (2017), M Taliento (2013) và Penman (1996) cho thấy ROE có mối quan hệ tiêu cực với hệ số P/E.
Giả thuyết 6(H6): Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ lệ P/E Những công ty có ROE càng cao thì P/E càng thấp
Nghiên cứu của Beaver và Morse (1978) chỉ ra rằng lãi suất phi rủi ro có vai trò quan trọng trong việc xác định tỷ suất lợi nhuận yêu cầu, dẫn đến mối quan hệ tiêu cực giữa lãi suất phi rủi ro và hệ số P/E Các yếu tố vĩ mô, đặc biệt là lãi suất, cũng có ảnh hưởng đáng kể đến hệ số P/E Nhiều nghiên cứu như của Shamsuddin và Hillier (2004), Amoako – Adu và Smith (2002), và Kane cùng các cộng sự (1996) đã khẳng định tác động tiêu cực của lãi suất đối với hệ số P/E.
Giả thuyết 7 (H7) cho rằng lãi suất cho vay (LIR) có tác động tiêu cực đến tỷ lệ P/E Cụ thể, khi lãi suất cho vay bình quân tăng lên, tỷ lệ P/E của các công ty thường có xu hướng giảm.
Các nghiên cứu thực nghiệm trước Kết quả các nghiên cứu trước
Keith Anderson và Chris Brooks (2006), Anthony Flint, Andrew Tan và Gary Tian
(2010), Talat Afza và Samya Tahir (2012), Yuga Raj Bhattarai (2014), Yuga Raj Bhattarai
Tốc độ tăng trưởng lợi
Nikbakht và Polat (1998), Damoradan (2002), Damoradan (2012), Damoradan (2016), Huang và Wirjanto (2012), Phạm Hữu Hồng Thái cùng Nguyễn Thành Đến (2017),
(2020), Afza và Tahir (2012) Đòn bẩy tài chính
Giá trị sổ sách trên một cổ phiếu
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sỡ hữu
Neely, Gregory và Platts (1995), Wu (2014), Sharma (2011), Emudainohwo (2016),
Harris và Raviv (1991), Kane và Ctg (1996), Amoako – Adu và Smith (2002), Shamsuddin và Hillier (2004)
Bảng 3.1 – Tổng hợp lại các giả thuyết nghiên cứu
Nguồn: Tổng hợp của tác giả
Phương pháp nghiên cứu
3.2.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Để trả lời câu hỏi nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ P/E, khóa luận sẽ áp dụng mô hình hồi quy dữ liệu bảng, dựa trên các lý thuyết nền tảng.
32 cùng nghiên cứu thực nghiệm, khóa luận đưa ra mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến P/E như sau
𝛽 5 × 𝐵𝑉𝑃𝑆 𝑖𝑡 + 𝛽 6 × 𝑅𝑂𝐸 𝑖𝑡 + 𝛽 7 × 𝐿𝐼𝑅 𝑖𝑡 (3.1) Trong đó: i=1,2,3…N là số mã số cổ phiếu được tổng hợp trong nghiên cứu t: là thời gian nghiên cứu theo năm
𝛽 1 , 𝛽 2 , … 𝛽 7 : là số hệ hồi quy các biến độc lập
SIZE: quy mô công ty (biến độc lập)
BETA: đại diện hệ số rủi ro (biến độc lập)
EG: tốc độ tăng trưởng (biến độc lập)
DA: tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản (biến độc lập)
BVPS: giá trị sổ sách trên một cổ phiếu (biến độc lập)
ROE: tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (biến độc lập)
LIR: lãi suất cho vay bình quân (biến độc lập)
Mô hình nghiên cứu được phát triển dựa trên việc kế thừa và lựa chọn từ nhiều nghiên cứu tiêu biểu khác nhau Khóa luận không áp dụng một mô hình cụ thể nào, mà thay vào đó, đã tổng hợp và kế thừa các yếu tố từ các nghiên cứu trước đó để thực hiện nghiên cứu của mình.
3.2.2 Các biến nghiên cứu Để lựa chọn các biến, khóa luận sử dụng công thức do Beaver và Morse (1978) phát triển và các nền tảng lý thuyết căn bản như mô hình định giá chiết khấu dòng tiền, mô hình Gordon của các nghiên cứu cứu tiêu biểu như Malkiel và Cragg (1970), Cho (1994), Damoradan (2002) để kế thừa những nhân tố cơ bản tác động đến P/E
Nhiều nghiên cứu thực nghiệm tiêu biểu như của Talat Afza và Samya Tahir (2012), Damoradan (2002, 2012, 2016), Fama (1965), cùng với Phạm Hữu Hồng Thái và Nguyễn Thành Đến (2017), đã đóng góp quan trọng vào lĩnh vực này.
Trong nghiên cứu của mình, tác giả đã tham khảo nhiều nguồn tài liệu quan trọng như H Ramcharran (2002), Sharma (2011, 2015), Sihombing (2018), Wu (2014) và Kane cùng các cộng sự (1996) để lựa chọn các biến nhân tố ảnh hưởng Từ đó, tác giả đã xây dựng một mô hình nghiên cứu hoàn chỉnh cho khóa luận.
Khóa luận đã xây dựng trên nền tảng lý thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ P/E và kế thừa từ các nghiên cứu trước đó để lựa chọn các yếu tố cho mô hình nghiên cứu Ngoài các yếu tố cơ bản như hệ số beta và tỷ lệ tăng trưởng, nghiên cứu còn xem xét các yếu tố khác như quy mô công ty, giá trị sổ sách trên một cổ phiếu, đòn bẩy tài chính và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu Các biến cụ thể được tác giả lựa chọn sẽ được phân tích chi tiết trong nghiên cứu.
Tỷ lệ giá trên thu nhập (hệ số P/E), hay còn gọi là bội số giá hoặc bội số thu nhập, được tính bằng cách chia giá đóng cửa của cổ phiếu tại phiên giao dịch cuối năm cho EPS được công bố trong báo cáo tài chính của công ty Theo nghiên cứu của Pinto và Ctg (2018), có hai loại P/E: P/E quá khứ và P/E dự phóng; tuy nhiên, trong khóa luận này, P/E quá khứ được sử dụng làm biến phụ thuộc.
P E⁄ = Giá thị trường trên một cổ phiếu (P)
Thu nhập sau thuế trên mỗi cô phiếu (EPS)
Quy mô công ty có thể được đo lường qua tổng doanh thu, tổng tài sản hoặc vốn hóa thị trường Trong bài viết này, quy mô doanh nghiệp được xác định dựa trên thước đo vốn hóa thị trường.
Size = log (vốn hóa thị trường)
Hệ số Beta (BETA) được xác định qua mô hình CAPM của Sharpe (1964) cho thấy mối quan hệ giữa Beta và tỷ số P/E Mặc dù phương pháp hồi quy OLS thường được áp dụng để tính toán tỷ số P/E, nghiên cứu của Damodaran đã chỉ ra sự phổ biến của phương pháp này Khóa luận hiện tại sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính của các công ty để phân tích ảnh hưởng của hệ số Beta đến tỷ số P/E.
Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận (EG) có mối quan hệ chặt chẽ với tỷ lệ P/E, như đã được nhiều nghiên cứu chỉ ra Lynch (1989) xác định tốc độ tăng trưởng thông qua hệ số PEG, cho rằng nhà đầu tư sẵn sàng chấp nhận tỷ lệ P/E cao nếu công ty đó có tốc độ tăng trưởng cao Khóa luận này kế thừa phương pháp tính toán từ các nghiên cứu của Farah Freihat (2019), Dutta và Ctg (2018), cùng với Damoradan (2016).
Tốc độ tăng trưởng lợi nhuận = LNST t − LNST t−1
Theo nghiên cứu của Farah Freihat (2019), đòn bẩy tài chính có tác động tiêu cực đến hệ số P/E Để tính toán nhân tố này, khóa luận áp dụng phương pháp từ các nghiên cứu của Dutta và Ctg (2018), Afza và Tahir (2012), cùng với Lutfi và Arsitha (2016).
DA =Tổng nợ phải trả
Giá trị sổ sách trên một cổ phiếu (BVPS) được xác định thông qua phương pháp định giá thu nhập thặng dư và định giá theo tài sản Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa BVPS và tỷ lệ P/E Các nhà nghiên cứu đã thống nhất cách tính BVPS để đảm bảo tính chính xác trong phân tích tài chính.
BVPS = Tổng tài sản − Nợ phải trả
Số lượng cổ phiếu đang lưu hành
Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) có mối liên hệ rõ ràng với lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS) theo các lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm Tuy nhiên, mối quan hệ giữa ROE và hệ số giá trên lợi nhuận (P/E) vẫn chưa được thống nhất.
35 kế thừa từ phương pháp tính của Dutta (2018), Wenjing (2017), Taliento (2013) sử dụng công thức:
ROE = Lợi nhuận sau thuế
Vốn chủ sở hữu bình quân
Lãi suất cho vay (LIR): Lãi suất là nhân tố vĩ mô tác động mạnh đến giá cả
Lãi suất không chỉ phản ánh các yếu tố như lạm phát và mức độ tín nhiệm quốc gia, mà còn đóng vai trò quan trọng trong thị trường tài chính Nghiên cứu của Freihat (2019) đã chỉ ra tầm quan trọng của lãi suất tín phiếu kho bạc, trong khi Kane và Ctg (1996) tập trung vào lãi suất thực Tại Việt Nam, lãi suất cho vay bình quân của các ngân hàng thương mại, được phân tích từ dữ liệu của Worldbank, thể hiện rõ vai trò của nó trong việc phản ánh tình hình thị trường.
Mô hình nghiên cứu của khóa luận kế thừa phương pháp hồi quy từ các tác giả như Malkiel và Cragg (1970), Cho (1994), Damoradan (2002), và Krishnan cùng Chen (2020) Nghiên cứu lựa chọn các mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu bảng, bao gồm Pooled OLS, FEM, REM và GMM.
Dữ liệu nghiên cứu
Luận án này sử dụng dữ liệu nghiên cứu thứ cấp từ các nguồn uy tín tại Việt Nam, tập trung vào 38 doanh nghiệp ngành điện niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2013-2022 Qua quá trình thu thập và kiểm tra, khóa luận đã tổng hợp 304 biến quan sát phục vụ cho nghiên cứu Tuy nhiên, do một số doanh nghiệp không cung cấp đủ dữ liệu, nên bảng dữ liệu trong nghiên cứu là không cân bằng.
Các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số P/E đã được tác giả tính toán và tổng hợp từ các báo cáo tài chính cùng báo cáo thường niên của các doanh nghiệp điện lực sau khi đã được kiểm duyệt Đối với chỉ số LIR, tác giả đã sử dụng lãi suất vay bình quân từ các ngân hàng thương mại, thông tin được lấy từ trang web của Ngân hàng Thế giới.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mô tả
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu từ 38 công ty điện niêm yết trên Sàn Giao dịch Chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2013 – 2022, với tổng số 304 quan sát Để đảm bảo tuân thủ các nguyên tắc về thu nhập, dữ liệu đã được xử lý kỹ lưỡng Bước đầu tiên của khóa luận là thực hiện phân tích thống kê mô tả nhằm đánh giá mối quan hệ giữa các biến.
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Bảng 4.1 – Thống kê mô tả các biến
Nguồn tác giả tổng hợp từ STA14
Sau khi phân tích thống kê mô tả, bảng 4.1 trình bày các giá trị cơ bản của các biến Biến phụ thuộc giá trên thu nhập (P/E) của các công ty nghiên cứu có giá trị trung bình là 11.04, với độ lệch chuẩn lớn 8.12 Công ty có hệ số P/E cao nhất là CTCP Phát triển Điện Trà Vinh (DTV) với 69.67, trong khi CTCP Xây Dựng và Điện (VCP) có hệ số P/E thấp nhất chỉ là 0.55.
Trong phân tích các biến độc lập, Vốn hóa thị trường (SIZE) cho thấy trung bình đạt 27.85 (tương đương 1,241,026 triệu đồng) với độ lệch chuẩn 1.40, cho thấy chênh lệch không cao giữa các công ty Công ty có vốn hóa thấp nhất là CTCP Phát triển Điện Trà Vinh (DTV) với 24.40 (39,599 triệu đồng) và cao nhất là Tổng Công ty Phát điện 3 (PGV) với 31.34 (40,669,518 triệu đồng) Hệ số Beta trung bình là 0.32 với độ lệch chuẩn 0.44, cho thấy các công ty có tỷ lệ rủi ro hệ thống thấp Tốc độ tăng trưởng trung bình đạt 37%, nhưng có sự chênh lệch lớn, với CTCP EVN Quốc tế (EIC) đạt 3,041% nhờ doanh thu tài chính tăng mạnh, trong khi CTCP Thủy điện Hương Sơn (GSM) ghi nhận tỷ lệ tăng trưởng âm 88.44% do thua lỗ Tỷ lệ đòn bẩy tài chính trung bình là 39.45% với độ lệch chuẩn 19.02, trong đó EIC có tỷ lệ vay nợ thấp nhất 2.75% và PGV cao nhất 83.91% Giá trị sổ sách của cổ phiếu (BVPS) trung bình đạt 15,997 VNĐ với độ lệch chuẩn 6,310 VNĐ, còn ROE trung bình là 16.85% với độ lệch chuẩn 9.01, cho thấy sự không đồng nhất giữa các công ty.
Kiểm định ảnh hưởng của các nhân tố tới P/E
Sau khi thực hiện phân tích thống kê mô tả, khóa luận sẽ tiến hành phân tích tương quan giữa các nhân tố và kiểm định đa cộng tuyến để xử lý hoặc loại bỏ các quan sát cần thiết Theo Franke (2010), các biến trong mô hình được coi là có đa cộng tuyến khi tỷ lệ tương quan vượt quá 80% Để thực hiện các phân tích này, khóa luận sử dụng phần mềm STATA14.
PE SIZE BETA EG DA BVPS ROE LIR
Ghi chú: *có mức ý nghĩa là 0.05
Bảng 4.2 – Phân tích tương quan giữa các biến độc lập
Nguồn tác giả tổng hợp từ STA14
Bảng 4.2 cho thấy mối tương quan giữa hệ số P/E và các biến độc lập, trong đó P/E có mối tương quan dương với SIZE và DA ở mức ý nghĩa 5%, lần lượt là 0.2448 và 0.1841 Ngược lại, các biến EG, BVPS, ROE, LIR lại có tương quan âm với P/E, với ROE có mối tương quan mạnh nhất ở mức 0.4131.
Kiểm định đa cộng tuyến
Mục đích của việc kiểm định đa cộng tuyến là phát hiện mối liên hệ giữa các biến độc lập và xác định xem có hiện tượng tự tương quan xảy ra hay không, bởi vì sự tồn tại của tương quan giữa các biến độc lập có thể làm giảm độ tin cậy của phân tích mô hình Để kiểm tra hiện tượng này, nghiên cứu sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) Theo Field (2013), các biến độc lập được coi là có đa cộng tuyến khi giá trị VIF nhỏ hơn 10 Kết quả kiểm định, như thể hiện trong bảng 4.3, cho thấy tất cả các biến độc lập đều có VIF nhỏ hơn 10, từ đó xác nhận không có hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập và đủ điều kiện để tiếp tục phân tích.
Bảng 4.3 – Kiểm định nhân tử phóng đại
Nguồn tác giả tổng hợp từ STA14
Phân tích các mô hình hồi quy
4.3.1 Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính đồng nhất (Pooled OLS – Pooled Ordinary Least Squares)
Biến độc lập Hệ số beta Giá trị tới hạn Mức ý nghĩa
Bảng 4.4 – Kết quả mô hình hồi quy theo Pooled OLS
Nguồn tác giả tổng hợp từ STA14
Sau khi xác định các biến đạt điều kiện, khóa luận áp dụng mô hình hồi quy tuyến tính đồng nhất (Pooled OLS) với giả định không có sự khác biệt giữa các nhóm.
Mô hình hồi quy Pooled OLS trong Bảng 4.4 cho thấy thời gian giữa các biến, nhưng chưa xác định được sự phù hợp với dữ liệu Để kiểm tra tính chính xác của mô hình, tác giả sẽ tiến hành kiểm định Breusch – Pagan.
Kiểm định phương sai thay đổi đối với mô hình Pooled OLS
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance Variables: fitted values of PE chi2(1) = 131.09 Prob > chi2 = 0.0000
Bảng 4.5 – Kiểm định phương sai thay đổi của Pooled OLS
Để kiểm định phương sai thay đổi trong mô hình hồi quy Pooled OLS, khóa luận áp dụng phương pháp Breusch – Pagan với giả thuyết được thiết lập ở mức ý nghĩa 5%.
H0: Mô hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi
H1: Mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi
Kết quả kiểm định từ bảng 4.5 cho thấy Prob > chi2 = 0.000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, do đó có thể kết luận rằng mô hình hồi quy Pooled OLS gặp hiện tượng phương sai thay đổi, dẫn đến việc ước lượng không còn tin cậy Vì lý do này, tác giả đã quyết định áp dụng mô hình các yếu tố tác động cố định (FEM) và phương pháp phân tích các yếu tố tác động ngẫu nhiên (REM) để tiếp tục phân tích dữ liệu.
4.3.2 Hồi quy mô hình FEM, REM và kiểm định
Kết quả từ bảng 4.6 cho thấy cả hai mô hình đều có giá trị Prob > F = 0.000, đạt mức ý nghĩa 5%, chứng tỏ tính hợp lệ và có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, vẫn tồn tại sự khác biệt về độ lớn giữa hai mô hình Để xác định mô hình phù hợp nhất, khóa luận đã áp dụng phương pháp kiểm định Hausman.
Hệ số beta Mức ý nghĩa Hệ số beta Mức ý nghĩa
Bảng 4.6 – Mô hình hồi quy FEM và REM
Nguồn tác giả tổng hợp từ STA14
Test: H0: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 65.16 Prob>chi2 = 0.0000 (V_b-V_B is not positive definite)
Bảng 4.7 – Kiểm định lựa chọn mô hình hồi quy
Nguồn tác giả tổng hợp từ STA14
Kết quả kiểm định Hausman cho thấy giá trị Prob > chi2 = 0.0000 với mức ý nghĩa 5%, cho phép chấp nhận giả thuyết H0 và lựa chọn mô hình tác động các yếu tố cố định (FEM), đồng thời bác bỏ giả thuyết H1 Do đó, mô hình FEM được chọn để tiếp tục phân tích trong khóa luận.
Kiểm định tự tương quan là một bước quan trọng trong việc đánh giá mô hình FEM Tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Pagan để xác định sự tồn tại của hiện tượng tự tương quan trong mô hình Nếu phát hiện hiện tượng này, độ tin cậy của mô hình sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng.
Wooldridge test for autocorrelation in panel data
H0: no first-order autocorrelation F( 1, 37) = 8.335 Prob > F = 0.0065
Bảng 4.8 – Kiểm định tự tương quan đối với FEM
Nguồn tác giả tổng hợp từ STA14
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị thống kê là 8.335 với xác suất 0.0065, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% Điều này dẫn đến việc loại bỏ giả thuyết H1 và chấp nhận H0, đồng thời chỉ ra rằng mô hình hồi quy FEM có hiện tượng tự tương quan bậc 1.
Kiểm định phương sai thay đổi đối với mô hình FEM
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticity in fixed effect regression model H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (38) = 45600.12 Prob>chi2 = 0.0000
Bảng 4.9 – Kiểm định phương sai thay đổi đối với FEM
Nguồn tác giả tổng hợp từ STA14
Tiếp tục kiểm định phương sai thay đổi cho mô hình đã chọn, khóa luận sử dụng phương pháp kiểm định Breusch – Pagan Kết quả thống kê cho thấy Prob > chi2 < 0.0001, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, từ đó bác bỏ giả thuyết H1 và chấp nhận H0, cho thấy mô hình FEM tồn tại phương sai thay đổi.
Qua 2 kiểm định cho thấy mô hình được lựa chọn là FEM tồn tại đồng thời cả hiện tượng tự tương quan và hiện tượng phương sai thay đổi Để khắc phục 2 hiện tượng này tiếp theo khóa luận sẽ sử dụng.
Hiệu chỉnh mô hình hồi quy FEM bằng hồi quy tổng quát có thể ước lượng (FGLS)
Sau khi chọn mô hình FEM, việc kiểm định phát hiện sai sót trong giả định về tự tương quan và phương sai thay đổi, dẫn đến kết quả không đáng tin cậy Để khắc phục vấn đề này, khóa luận sẽ áp dụng phương pháp hồi quy bình phương tối thiểu tổng khả thi (FGLS – Feasible General Least Square) nhằm điều chỉnh các giả định và xây dựng mô hình mới với độ tin cậy cao hơn.
Biến phụ thuộc P/E Hệ số beta Giá trị tới hạn P>|z|
Bảng 4.10 – Hiệu chỉnh khuyết tật bằng hồi quy FGLS
Nguồn tác giả tổng hợp từ STA14
Nghiên cứu cho thấy kết quả với Wald chi2 = 308.40 và Prov > chi2 = 0.000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% Bảng 4.10 chỉ ra rằng có 6 biến độc lập có mức ý nghĩa thống kê dưới 5%, bao gồm các biến SIZE và BETA.
EG, BVPS, ROE, LIR Ngoài ra, tồn tại 1 biến độc lập DA không có ý nghĩa thống kê vì mức ý nghĩa lớn hơn 5%.
TỔNG KẾT VÀ MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ, HÀM Ý CHÍNH SÁCH
Kết luận
Hệ số P/E là chỉ số quan trọng mà nhà phân tích và nhà đầu tư thường xem xét trước khi ra quyết định đầu tư Các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ P/E cũng đang được đặt ra nhiều câu hỏi, và ứng dụng của P/E trong định giá công ty được nhiều người quan tâm do tính dễ tiếp cận và độ chính xác nhất định Nghiên cứu thực nghiệm đã tổng hợp dữ liệu từ 38 công ty ngành điện niêm yết trên Sàn Giao dịch Chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2013 – 2022 Kết quả cho thấy hầu hết các biến nghiên cứu đều ảnh hưởng đến hệ số P/E, ngoại trừ tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản không có ý nghĩa thống kê đối với các công ty trong ngành điện.
Biến quy mô công ty (SIZE) có mối liên hệ tích cực với hệ số P/E, cho thấy rằng các doanh nghiệp niêm yết lớn hơn thường có tỷ lệ P/E cao hơn Ngược lại, hệ số BETA, đại diện cho rủi ro công ty, ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ lệ P/E, nghĩa là các công ty có rủi ro cao hơn sẽ có P/E thấp hơn Ngoài ra, lãi suất cho vay (LIR) cũng tác động tiêu cực đến hệ số P/E; khi lãi suất thị trường tăng, tỷ lệ P/E của các công ty trong ngành điện có xu hướng giảm Nghiên cứu thực nghiệm đã xác nhận các yếu tố này phù hợp với lý thuyết và giả thuyết đã đề cập, cung cấp bằng chứng thực nghiệm cho các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ P/E.
Trong quá trình nghiên cứu thực nghiệm, khóa luận đã chỉ ra sự khác biệt trong nghiên cứu điển hình, đặc biệt là về tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu.
Hệ số sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) và giá trị sổ sách trên mỗi cổ phiếu (BVPS) có tác động tiêu cực đến hệ số P/E Nghiên cứu này cho thấy mối quan hệ trái ngược với các nghiên cứu trước đó, khi chỉ ra rằng ROE ảnh hưởng tiêu cực đến P/E do mối quan hệ cùng chiều với EPS Đồng thời, BVPS và hệ số P/E có mối quan hệ ngược chiều, điều này không phù hợp với lý thuyết về tác động của BVPS đến giá cổ phiếu và hệ số P/E.
Khóa luận mở rộng ứng dụng của hệ số P/E trong định giá cổ phiếu, đã tổng hợp 38 báo cáo từ các ngành điện trên các trang thông tin uy tín tại Việt Nam Nghiên cứu thực nghiệm trong giai đoạn 2013 – 2022 cho thấy tình trạng sử dụng mô hình định giá tại Việt Nam có nhiều điểm đáng chú ý.
Kết quả phân tích cho thấy các phương pháp định giá thường được kết hợp với nhau, với sự kết hợp giữa DCF và P/E hoặc DCF với các bội số so sánh chiếm 18 trên tổng số 38 báo cáo (xem Phụ lục 2 – Bảng PL2.4).
Trong bảng PL2.1, các báo cáo định giá ngành điện cho thấy phương pháp so sánh chiếm ưu thế với 55 lần xuất hiện, tương đương 61.80% tổng số 89 lần của tất cả các phương pháp Trong đó, hệ số P/E chiếm 33 lần, chiếm 60% trong tổng số 55 lần sử dụng định giá bằng các bội số so sánh.
Mặc dù có sự chênh lệch nhẹ về tần suất sử dụng giữa phương pháp định giá thuần P/E và DCF, nhưng P/E lại cho tỷ lệ chính xác cao hơn trong định giá Theo thống kê từ các báo cáo của chuyên gia tại các công ty chứng khoán, tỷ lệ sử dụng phương pháp P/E chiếm tới 56%.
Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cung cấp cái nhìn khách quan cho tác giả, hỗ trợ các nhà phân tích và nhà đầu tư trong việc đưa ra quyết định hợp lý khi áp dụng mô hình định giá.
54 giá so sánh để đưa ra các quyết định đầu tư có tính chính xác cao tại thị trường chứng khoán Việt Nam.
Gợi ý một số khuyến nghị trong việc sử dụng hệ số giá trên thu nhập (P/E) 54 1 Một số khuyến nghị cho nhà đầu tư
Thị trường chứng khoán Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, thu hút sự quan tâm lớn từ nhà đầu tư và nhà phân tích Lợi nhuận từ thị trường này phụ thuộc vào khả năng dự đoán xu hướng giá cổ phiếu và quyết định đầu tư chính xác Tuy nhiên, việc dự đoán chỉ dựa trên quan điểm cá nhân hoặc phương pháp định giá không chính xác có thể dẫn đến thua lỗ Để hỗ trợ nhà đầu tư, nhiều nhà phân tích đã phát triển các phương pháp định giá hiệu quả, như chiết khấu dòng tiền (DCF), tuy nhiên, phương pháp này thường phức tạp và phù hợp với chuyên gia Ngoài ra, phương pháp định giá bằng hệ số so sánh, như P/E, dễ tiếp cận và có độ chính xác cao Các phương pháp khác như phân tích kỹ thuật, phân tích cơ bản và phân tích vĩ mô cũng có thể giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định tốt hơn.
5.2.1 Một số khuyến nghị cho nhà đầu tư Để thực hiện định giá cổ phiếu của một công ty trước hết các nhà phân tích, nhà đầu tư cần phải tìm hiểu về công ty, sau đó dự phóng kết quả kinh doanh để từ đó đưa ra mô hình định giá phù hợp với công ty, cuối cùng thực hiện xây dựng chiến lược và ra quyết định công ty Đối với các công ty thuộc ngành điện, sau quá trình nghiên cứu thực nghiệm thì khóa luận đưa ra một số gợi ý để các nhà phân tích, nhà đầu tư cân nhắc thêm trong bước lựa chọn mô hình định giá
Theo Phụ lục 2, tác giả đã tổng hợp và thống kê các kết quả về định giá, cho thấy việc sử dụng bội số P/E là một phương pháp hiệu quả trong định giá các báo cáo.
Ngành điện tại Việt Nam đạt tỷ lệ chính xác cao, với kết quả nghiên cứu tương đồng với các nghiên cứu thực nghiệm của Sayed (2017) và Demirakos cùng cộng sự (2010) tại các quốc gia khác.
Nghiên cứu tại Phụ lục 2 cho thấy các chuyên gia phân tích thường kết hợp các mô hình định giá, đặc biệt là mô hình DCF và hệ số so sánh như P/E Trong số 11 báo cáo, chỉ có 5 báo cáo đạt được tỷ lệ chính xác 45% Đối với ngành điện, việc sử dụng riêng hệ số P/E cho 9 báo cáo cho thấy 5 báo cáo đạt với tỷ lệ chính xác cao nhất là 56% Mặc dù mỗi mô hình có ưu nhược điểm riêng, chưa có nghiên cứu thực nghiệm nào chứng minh hiệu quả của việc kết hợp các mô hình Việc kết hợp có thể dẫn đến giảm độ chính xác nếu một phương pháp đúng và một phương pháp sai Để đưa ra quyết định chắc chắn, các nhà phân tích nên so sánh nhiều phương pháp để giảm thiểu sự chênh lệch Việc sử dụng hệ số P/E trong đầu tư thường gặp hai trường hợp: so sánh P/E giữa các công ty hoặc giữa công ty với ngành để đánh giá cổ phiếu, và định giá công ty dựa trên hệ số P/E của các công ty tương đương trong ngành Tuy nhiên, việc lựa chọn hệ số P/E tham chiếu gặp khó khăn do ảnh hưởng của nhiều yếu tố khác.
Nghiên cứu cho thấy rằng ngành điện thường có quy mô lớn và tính ổn định cao, với nhiều yếu tố ảnh hưởng đến hệ số P/E của các công ty trong lĩnh vực này.
Quy mô công ty, được đo bằng giá trị vốn hóa thị trường, là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng tích cực đến bội số P/E Các nhà đầu tư thường chấp nhận hệ số P/E cao hơn cho những công ty lớn hơn, điều này đã được chứng minh qua nhiều nghiên cứu thực nghiệm Nghiên cứu này cũng xác nhận rằng quy mô có tác động tích cực đến hệ số P/E trong ngành điện Do đó, khi định giá công ty, nhà đầu tư nên xem xét quy mô công ty và lựa chọn các công ty có quy mô tương đương để thực hiện so sánh định giá.
Khi lựa chọn doanh nghiệp, cần chú ý đến hệ số Beta, vì nó phản ánh rủi ro hệ thống và có ảnh hưởng tiêu cực đến P/E Do đó, nên tránh so sánh các công ty có hệ số Beta chênh lệch lớn, mà thay vào đó, hãy chọn những công ty có hệ số Beta tương đương Dữ liệu Beta hiện có còn hạn chế, vì vậy có thể tìm kiếm nguồn dữ liệu đáng tin cậy hoặc thực hiện mô hình hồi quy để tính toán hệ số Beta.
Một số tiêu chí về hoạt động kinh doanh như tỷ suất lợi nhuận trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) được phân tích để so sánh các công ty Đối với ngành điện, nghiên cứu cho thấy ROE có ảnh hưởng tiêu cực đến hệ số P/E Mối quan hệ giữa ROE và EPS giải thích điều này, khi ROE được tính bằng EPS chia cho BVPS Do đó, ROE và EPS có mối quan hệ cùng chiều, trong khi EPS lại có mối quan hệ ngược chiều với hệ số P/E, dẫn đến việc ROE cao sẽ kéo theo hệ số P/E thấp.
5.2.2 Hàm ý chính sách cho nhà quản trị doanh nghiệp
Giá cổ phiếu của một doanh nghiệp chịu tác động từ nhiều yếu tố khác nhau Để duy trì sự ổn định trong trung và dài hạn, các nhà quản trị doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược hiệu quả và quản lý rủi ro một cách chặt chẽ.
Để giảm thiểu biến động mạnh của giá cổ phiếu, nhà quản trị cần thực hiện hiệu quả các kế hoạch kinh doanh đã đề ra Việc này không chỉ giúp công ty mở rộng quy mô mà còn tăng cường khả năng ổn định giá cổ phiếu Một quy mô lớn hơn sẽ giúp doanh nghiệp hạn chế tác động từ các yếu tố bên ngoài, thu hút nhà đầu tư và khuyến khích họ đưa ra quyết định đầu tư lâu dài, giảm thiểu tình trạng "lướt sóng".
Hệ số Beta là chỉ số đo lường rủi ro hệ thống mà không thể tránh khỏi qua đa dạng hóa, ảnh hưởng đến cổ phiếu ngành điện và làm giảm P/E Các cổ phiếu của doanh nghiệp có độ nhạy cảm khác nhau dẫn đến biến động khác nhau, tạo ra các hệ số Beta khác nhau Do đó, nhà đầu tư cần xây dựng chiến lược kinh doanh hiệu quả để hạn chế biến động giá, giữ cho hệ số Beta thấp hơn 1, từ đó giảm thiểu rủi ro cho cổ phiếu và thu hút đầu tư tiềm năng Điều này giúp công ty đạt được tăng trưởng ổn định và cải thiện độ chính xác trong định giá.
Các công ty cam kết đảm bảo tính trung thực của báo cáo tài chính thông qua việc nâng cao chất lượng kế toán, cải thiện hệ thống kiểm soát nội bộ, và tăng cường năng lực quản trị cấp cao Họ cũng chú trọng đào tạo đạo đức nghề nghiệp và tính chuyên nghiệp cho đội ngũ kế toán Để ngăn chặn các hành vi gây tổn hại đến giá cổ phiếu như thao túng thị trường chứng khoán, cung cấp thông tin sai lệch, và tạo nguồn cung cầu giả, các công ty cần thiết lập khung pháp lý hiệu quả để kiểm tra và phát hiện kịp thời.
5.2.3 Một số hạn chế và đề xuất nghiên cứu tiếp theo
Khóa luận đã đạt được các mục tiêu nghiên cứu và cung cấp bằng chứng cho các nghiên cứu tiếp theo; tuy nhiên, trong quá trình thực hiện, vẫn còn một số hạn chế cần được lưu ý.
Nghiên cứu hiện tại chỉ tập trung vào ngành điện, một lĩnh vực nhỏ trong thị trường chứng khoán, dẫn đến việc dữ liệu bị hạn chế do nhiều công ty thiếu thông tin hoặc có bất thường trong dữ liệu Kết quả là, nghiên cứu chỉ dừng lại ở 38 công ty trong ngành điện, chưa thể đánh giá một cách khách quan toàn bộ ngành điện tại Việt Nam Tác giả đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo nên mở rộng ra toàn bộ ngành điện để có cái nhìn toàn diện hơn.