Giới thiệu
Tính cấp thiết của đề tài
Nghiên cứu của Fama và French (1992) đã chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi cổ phiếu liên quan đến các nhân tố quy mô và tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, với mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô và tỷ suất sinh lợi Berk (1997) bổ sung rằng hiệu ứng quy mô là do rủi ro trong dòng tiền của công ty, cho thấy rằng giá trị thị trường vốn cổ phần phản ánh thông tin về rủi ro, dẫn đến mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi Berk cũng khẳng định rằng việc sử dụng giá trị thị trường vốn cổ phần làm thước đo cho quy mô công ty giúp giải thích mối quan hệ này, trong khi các thước đo khác không cho thấy bằng chứng tương tự Đối với tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, Berk cho rằng đây là đại diện cho dòng tiền kỳ vọng, có khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi tốt hơn so với nhân tố quy mô, nhờ vào mối liên hệ với dòng tiền kỳ vọng và giá trị thị trường vốn cổ phần.
Tóm lại, nghiên cứu của Fama và French (1992) gặp thách thức khi cho rằng nhân tố quy mô và tỷ số vốn cổ phần trên giá trị sổ sách đại diện cho hai thành phần rủi ro khác nhau, bao gồm rủi ro kiệt quệ tương đối Ngược lại, Berk (1997) lập luận rằng hai nhân tố này xuất phát từ một nguồn duy nhất, đó là độ rủi ro trong dòng tiền của công ty.
Nghiên cứu mối quan hệ giữa độ biến động của các nhân tố đặc trưng công ty và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu là cần thiết, đặc biệt khi các nghiên cứu hiện tại tại Việt Nam chủ yếu tập trung vào các mô hình kinh điển như CAPM và mô hình 3 nhân tố của Fama và French Việc xem xét các nhân tố khác ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chưa được chú trọng đúng mức Bên cạnh đó, sự tái cấu trúc thị trường chứng khoán Việt Nam theo Quyết Định số 1826/2012/QĐ-TTg sẽ tạo ra nhiều sản phẩm quỹ đầu tư và quỹ hưu trí, thu hút nhà đầu tư nước ngoài Do đó, việc tìm hiểu các nhân tố mới là rất quan trọng để đạt được tỷ suất sinh lợi tối ưu cho nhà đầu tư và hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc phát triển thị trường chứng khoán, góp phần thúc đẩy nền kinh tế.
Mục tiêu nghiên cứu
Luận văn này nghiên cứu tác động của độ biến động dòng tiền đối với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng, xét ở cả mức độ danh mục và công ty riêng lẻ Nghiên cứu không chỉ xem xét ảnh hưởng độc lập của độ biến động dòng tiền mà còn phân tích sự tương tác của nó với các yếu tố định giá tài sản truyền thống như beta, quy mô, tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập, tính không thanh khoản và tỷ suất thu nhập.
Câu hỏi nghiên cứu
Dựa theo mục tiêu nghiên cứu như được đề cập ở trên, người viết đặt ra một số câu hỏi nghiên cứu như sau:
Có mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng ở mức độ danh mục, cả khi xem xét độc lập và khi tương tác với các yếu tố định giá tài sản truyền thống Mối quan hệ này có thể là cùng chiều hoặc ngược chiều, tùy thuộc vào các yếu tố tác động cụ thể.
Có mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng ở mức độ công ty riêng lẻ, cả khi xem xét độc lập và khi tương tác với các yếu tố định giá tài sản truyền thống Mối quan hệ này cần được phân tích để xác định xem nó là cùng chiều hay ngược chiều.
Tổng quan các nội dung chính của luận văn
Nghiên cứu này sử dụng hai thước đo độ biến động dòng tiền đã được điều chỉnh để loại bỏ tính mùa vụ, bao gồm độ lệch chuẩn của dòng tiền trên doanh thu và độ lệch chuẩn của dòng tiền trên giá trị sổ sách của vốn cổ phần được điều chỉnh theo ngành qua 12 quý trong quá khứ Mẫu quan sát gồm 103 công ty niêm yết trên HOSE từ năm 2010 đến 2013, được phân chia thành 8 nhóm ngành khác nhau Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng danh mục có dòng tiền ít biến động đạt được mức tỷ suất sinh lợi cao hơn danh mục có dòng tiền biến động nhiều, với mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi dương và có ý nghĩa thống kê.
Việc mở rộng nghiên cứu từ cấp độ danh mục sang cấp độ công ty riêng lẻ là cần thiết để đánh giá tính chất của mối quan hệ này Tác giả đã áp dụng phương pháp hồi quy chéo của Fama và MacBeth (1973) cũng như Fama và French (1992) cùng với các biến kiểm soát như beta, quy mô, tỷ số vốn cổ phần và các yếu tố khác Tuy nhiên, kết quả không hỗ trợ cho mối quan hệ này Để cải thiện phương pháp, tác giả đã sử dụng mô hình hồi quy hiệu ứng cố định 2 chiều, cho thấy có một mối quan hệ ngược chiều và ý nghĩa thống kê giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam.
Kết quả nghiên cứu xác nhận giả thuyết của tác giả, cả ở cấp độ danh mục và từng công ty riêng lẻ, khi xem xét độc lập và trong mối quan hệ với các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi được đề cập trong luận văn.
Kết cấu của luận văn
Phần còn lại của luận văn được người viết trình bày theo kết cấu như sau:
Chương 2 trình bày tổng quan các nghiên cứu trước đây;
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu, bao gồm việc xác định các biến nghiên cứu và cách thức xử lý dữ liệu Ngoài ra, chương còn đề cập đến phương pháp nghiên cứu ở mức độ danh mục và mức độ công ty riêng lẻ được thực hiện trong luận văn.
Chương 4 trình bày các kết quả nghiên cứu và đưa ra các thảo luận xa hơn về các kết quả đạt được;
Cuối cùng, chương 5 sẽ trình bày tóm tắt các kết quả nghiên cứu chính, nêu rõ những hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.
Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
Theo lý thuyết định giá tài sản truyền thống, độ biến động phi hệ thống không được định giá trong danh mục đa dạng hóa hoàn toàn Tuy nhiên, lý thuyết này không dự đoán được tác động của rủi ro phi hệ thống lên tỷ suất sinh lợi khi nhà đầu tư gặp phải các rào cản như chi phí giao dịch Do đó, nếu nhà đầu tư phải duy trì một danh mục đa dạng hóa hoàn toàn, độ biến động phi hệ thống cần được định giá để bù đắp cho rủi ro này, cho thấy tác động tích cực của độ biến động phi hệ thống lên tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.
Gần đây, mối quan hệ này đã thu hút sự chú ý của nhiều nhà nghiên cứu, trong đó có một số nghiên cứu điển hình đáng chú ý.
Nghiên cứu từ năm 2006 và các nghiên cứu khác cho thấy độ biến động hệ thống và phi hệ thống của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trên thị trường Mỹ từ 1963 đến 2000, cho thấy cổ phiếu có độ biến động thấp thường mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn Các yếu tố như quy mô, tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá và tính thanh khoản không thể giải thích hiện tượng này Nghiên cứu tiếp theo của Ang và cộng sự (2009) xác nhận mối quan hệ này trên 23 thị trường phát triển, với mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục có độ biến động cao nhất và thấp nhất là 1.31% mỗi tháng Fu (2009) cũng chỉ ra rằng độ biến động phi hệ thống thay đổi theo thời gian và cần được ước lượng dựa trên mô hình EGARCH, cho thấy mối quan hệ cùng chiều có ý nghĩa thống kê trên thị trường Mỹ trong giai đoạn 1963 - 2006 Trong khi đó, Bali và Cakici (2008) không tìm thấy mối quan hệ vững chắc giữa độ biến động phi hệ thống và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng từ 7/1958 đến 12/2004, cho rằng các phương pháp đo lường và mẫu quan sát khác nhau ảnh hưởng đến kết quả Những nghiên cứu này chỉ ra rằng kết quả không đồng nhất, do đó cần có cơ sở lý thuyết vững chắc để giải thích sự không nhất quán này.
Nghiên cứu của Ang và cộng sự (2009) đã đưa ra một số giải thích tiềm năng cho mối quan hệ giữa chi phí giao dịch và tỷ lệ sở hữu của các nhà đầu tư tổ chức, nhưng không thể giải thích các kết quả trái ngược trong các nghiên cứu thực nghiệm toàn cầu Điều này tạo ra thách thức cho các nhà nghiên cứu trong việc tìm kiếm các lý thuyết truyền thống đáng tin cậy Hiện nay, các nghiên cứu về hành vi đang thu hút sự chú ý, với Baker và Wurgler (2006) chỉ ra rằng mối quan hệ giữa rủi ro phi hệ thống và tỷ suất sinh lợi phụ thuộc vào cảm tính của nhà đầu tư Khi cảm tính thấp, cổ phiếu biến động cao có xu hướng mang lại tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao, trong khi khi cảm tính cao, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng lại thấp Baker cùng cộng sự (2011) cũng cho rằng sự ưa thích bất hợp lý đối với cổ phiếu biến động lớn từ nhà đầu tư cá nhân và sự miễn cưỡng của nhà đầu tư tổ chức trong việc đạt tỷ suất sinh lợi định trước đã dẫn đến việc định giá quá cao cho cổ phiếu biến động cao, làm giảm tỷ suất sinh lợi yêu cầu.
Độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống và độ biến động dòng tiền
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối liên hệ giữa độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống và độ biến động thu nhập hay dòng tiền Nghiên cứu của Irvine và Pontiff (2009) nhấn mạnh rằng cú sốc dòng tiền cùng với sự gia tăng cạnh tranh trên thị trường là hai yếu tố chính ảnh hưởng đến xu hướng biến động này Trong giai đoạn 1964 - 2003, sự gia tăng đáng kể trong độ biến động thu nhập và dòng tiền đã giải thích cho sự gia tăng đột ngột của độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống trong cùng thời kỳ.
Huang (2009) đã chỉ ra rằng có mối quan hệ giữa độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống và độ biến động dòng tiền, tuy nhiên, chúng không lấn át lẫn nhau Tác động của độ biến động dòng tiền khác biệt so với tác động của độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống Trong luận văn này, tác giả chấp nhận kết quả từ nghiên cứu của Huang và không tập trung vào việc xác định lại mối quan hệ này, mà xem xét tác động của hai loại độ biến động là khác nhau và không lấn át nhau.
Nghiên cứu của Walkshouse (2013) chỉ ra rằng độ biến động dòng tiền có vai trò quan trọng trong việc giải thích tác động của độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống lên tỷ suất sinh lợi Mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ suất sinh lợi và độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống thể hiện rõ hơn và có ý nghĩa hơn đối với các công ty có độ biến động dòng tiền thấp.
Các nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ cùng chiều giữa độ biến động thu nhập/dòng tiền và độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống Luận văn này sẽ tập trung vào mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng, do đó sẽ không đi sâu vào mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống.
Độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
Từ 2 nhóm nghiên cứu được thể hiện trong 2 phần ở trên, người viết có thể đưa ra một giả thuyết là có một mối quan hệ giữa độ biến động thu nhập/dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng Để chỉ ra giả thuyết này là có cơ sở một cách đáng tin cậy, người viết trình bày một số nghiên cứu trước đây đã nghiên cứu về mối quan hệ này một cách không chính thức lẫn chính thức
Haugen và Baker (1996) đã đưa độ biến động thu nhập vào hồi quy chéo các tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, nhưng trong nghiên cứu của họ với hơn 50 công ty, không phát hiện mối quan hệ có ý nghĩa giữa tỷ suất sinh lợi kỳ vọng và độ biến động thu nhập Tuy nhiên, họ không thảo luận sâu hơn về các kết quả này Ngoài ra, việc sử dụng quy mô theo mức vốn hóa thị trường làm thước đo chuẩn hóa để tính toán độ biến động thu nhập đã gây khó khăn trong việc tách biệt kết quả nghiên cứu khỏi hiệu ứng quy mô.
Huang (2009) là một trong những tác giả đầu tiên nghiên cứu mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng Nghiên cứu xác nhận rằng độ biến động dòng tiền có mối liên hệ chặt chẽ với độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống, nhưng chúng không lấn át lẫn nhau Kết quả cho thấy có một mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê vững chắc giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ở các công ty niêm yết tại Mỹ trong giai đoạn 1980-2004 Huang cũng xem xét mối quan hệ này ở cả mức độ danh mục và công ty riêng lẻ, và kết quả đều cho thấy tính chất ý nghĩa vững chắc ở cả hai mức độ.
Nghiên cứu của Huang (2009) đưa ra một số lời giải thích tiềm năng cho mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và các yếu tố tài chính Thứ nhất, sự quá tự tin của các nhà đầu tư có thể dẫn đến việc định giá cao hơn cho các công ty có độ biến động lớn Thứ hai, độ biến động dòng tiền thể hiện rủi ro không chắc chắn, ảnh hưởng đến các nhân tố HML và SMB trong mô hình Fama và French Cụ thể, sự không chắc chắn trong dòng tiền liên quan đến nhân tố HML do các công ty có dòng tiền biến động lớn phải đối mặt với nguy cơ vỡ nợ cao hơn Đồng thời, các công ty nhỏ với dòng tiền không ổn định cũng gặp khó khăn trong thời kỳ suy thoái kinh tế, làm tăng rủi ro liên quan đến nhân tố SMB.
Theo Walkshọusl (2014), độ biến động dòng tiền có thể giải thích sự thay đổi chéo trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu bình quân của 11 quốc gia châu Âu Nghiên cứu chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng Điều này cho thấy rằng các công ty có độ biến động dòng tiền cao thường đạt được tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp hơn.
Trong luận văn này, tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu của Huang (2009) để phân tích mối quan hệ trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2010 – 2013, đồng thời đưa ra giả thuyết nghiên cứu.
Giả thuyết: có một mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê giữa độ biến động dòng tiền với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
Luận văn này tập trung vào việc trình bày kết quả kiểm định thực nghiệm vững chắc, đồng thời mở ra hướng nghiên cứu tương lai với các giải thích lý thuyết đáng tin cậy và thuyết phục cho vấn đề nghiên cứu này.
Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu
Mẫu quan sát ban đầu bao gồm tất cả các công ty niêm yết trên HOSE từ năm 2007 đến 2013, với dữ liệu về tỷ suất sinh lợi cổ phiếu hàng tháng và dữ liệu kế toán hàng quý Lý do tác giả chọn thời gian và đối tượng này là để đảm bảo tính đầy đủ và chính xác của thông tin phân tích.
Sở Giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) được thành lập cách đây khoảng 14 năm và tính đến cuối năm 2013, có khoảng 300 mã cổ phiếu niêm yết với giá trị vốn hóa thị trường đạt khoảng 842,105 tỷ đồng, cùng với chỉ số VN-Index là 504.63 điểm Ngược lại, Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội (HNX) chỉ có giá trị vốn hóa khoảng 106,870 tỷ đồng và chỉ số HNX-Index đạt 67.84 điểm Vì vậy, HOSE được xem là đại diện tiêu biểu cho thị trường chứng khoán Việt Nam trong nghiên cứu mối quan hệ này.
Vào cuối năm 2005, số lượng công ty niêm yết trên sàn HOSE còn khá ít, nhưng đã có sự tăng trưởng mạnh mẽ trong hai năm tiếp theo Đến cuối năm 2007, số lượng công ty niêm yết đã đạt khoảng 100.
Nghiên cứu này tập trung vào việc ước lượng độ biến động dòng tiền, với yêu cầu mẫu quan sát chứa nhiều dữ liệu theo chuỗi thời gian Khác với các nghiên cứu trước đây như Fama và French (1992) sử dụng dữ liệu hàng năm, luận văn này áp dụng dữ liệu hàng quý Việc kết hợp dữ liệu hàng quý với tỷ suất sinh lợi hàng tháng cho thấy thông tin kế toán được phản ánh vào giá cổ phiếu nhanh chóng hơn so với khi sử dụng dữ liệu hàng năm Để đảm bảo rằng thông tin kế toán được tiếp nhận trước khi giao dịch, nghiên cứu này sẽ kết hợp dữ liệu tỷ suất sinh lợi cổ phiếu với dữ liệu kế toán của quý trước.
Trong quá trình phân tích, tác giả đã loại bỏ các công ty tài chính như STB và SSI do việc sử dụng đòn bẩy cao là bình thường trong ngành này, trong khi ở các công ty phi tài chính, điều này chỉ ra nguy cơ kiệt quệ cao hơn Tiếp theo, tác giả đã loại bỏ những công ty độc lập trong các ngành như FPT và RIC để đảm bảo tính đồng nhất trong nghiên cứu Ngoài ra, các quan sát có vốn cổ phần âm theo giá trị sổ sách cũng bị loại bỏ theo khuyến nghị của Fama và French (1992) và Brown cùng cộng sự (2008), vì chúng thể hiện rủi ro cao và có khả năng dẫn đến thất bại hoặc sáp nhập, ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu Cuối cùng, tác giả đã chọn được mẫu quan sát gồm 103 công ty.
Một yếu tố quan trọng trong phần dữ liệu của luận văn này là phân ngành các công ty niêm yết Tác giả đã sử dụng bảng phân ngành năm 2013 từ website http://www.hsx.vn, được cập nhật vào tháng 7/2014, dựa trên tiêu chí hoạt động kinh doanh chính mang lại doanh thu lớn nhất Theo đó, 103 công ty được phân thành 8 nhóm ngành: Nông nghiệp, Lâm nghiệp và Thủy sản (6 công ty); Khai khoáng (3 công ty); Công nghiệp chế biến, chế tạo (49 công ty); Sản xuất và phân phối điện, khí đốt, nước nóng, hơi nước, và điều hòa không khí (5 công ty); Xây dựng (8 công ty); Bán buôn và bán lẻ; sửa chữa ôtô, môtô, xe máy và xe có động cơ khác (16 công ty); Vận tải kho bãi (9 công ty); và Hoạt động kinh doanh bất động sản (7 công ty) Danh sách chi tiết các công ty theo nhóm ngành được trình bày trong phần phụ lục.
Giai đoạn quan sát chính thức trong luận văn này là từ năm 2010 đến năm 2013
Sở dĩ người viết lựa chọn như vậy là vì:
Để tính toán độ biến động của dòng tiền, người viết cần thu thập dữ liệu từ 12 quan sát dòng tiền theo quý, điều này sẽ được trình bày chi tiết trong phần 3.2 - Thước đo độ biến động dòng tiền.
Để tính toán quán tính thu nhập, cần thu thập dữ liệu về thu nhập trong 12 quý trước, điều này sẽ được thảo luận chi tiết hơn trong phần 3.3 – Các biến kiểm soát.
Dữ liệu các biến nghiên cứu trong luận văn này được thu thập và tính toán như sau:
Dữ liệu kế toán hàng quý được thu thập từ các báo cáo tài chính của các công ty niêm yết, có sẵn trên trang web của HOSE và phần mềm Stoxpro 3.5 Professional.
Dữ liệu VN-Index và giá cổ phiếu được thu thập từ CTCP đầu tư Phú Toàn, bao gồm giá đóng cửa của từng cổ phiếu vào cuối mỗi ngày giao dịch Những giá này đã được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, cổ tức tiền mặt và thưởng cổ phiếu Từ đó, tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i tại thời điểm t được tính toán.
) Trong đó, R i,t là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i tại thời điểm t ;
P i,t là giá cổ phiếu i tại thời điểm t ;
P i,t-1 là giá cổ phiếu i tại thời điểm t-1
Tỷ suất sinh lợi thị trường tại thời điểm t được tính toán như sau :
) Trong đó, R m,t là tỷ suất sinh lợi thị trường tại thời điểm t ;
P i,t là chỉ số VN - Index tại thời điểm t ;
P i,t-1 là chỉ số VN - Index tại thời điểm t - 1
Lãi suất phi rủi ro là suất sinh lợi mà nhà đầu tư chắc chắn nhận được trong một giai đoạn đầu tư nhất định, và để được coi là lãi suất phi rủi ro, nó phải đáp ứng hai điều kiện: không có rủi ro vỡ nợ và kỳ hạn phải trùng với kỳ hạn đầu tư của nhà đầu tư để tránh rủi ro tái đầu tư Tín phiếu kho bạc là tài sản tài chính phi rủi ro với tính chất ngắn hạn, giúp giá trị của nó ít bị ảnh hưởng bởi biến động lãi suất Trong nghiên cứu này, lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ hạn 12 tháng được sử dụng làm lãi suất phi rủi ro do dữ liệu hạn chế từ Tổ chức thống kê tài chính quốc tế (IFS) Lãi suất được công bố hàng năm sẽ được chuyển đổi sang lãi suất hàng tháng bằng công thức phù hợp.
Luận văn này sử dụng Microsoft Excel 2010 và phần mềm Eviews 8 để xử lý dữ liệu, trong đó có áp dụng công cụ Data Analysis nhằm thực hiện nhanh chóng một số bước quan trọng trong nghiên cứu.
Thước đo độ biến động dòng tiền
Luận văn này tập trung vào độ biến động dòng tiền thay vì thu nhập, như Huang (2009) đã chỉ ra, vì thu nhập có thể bị ảnh hưởng bởi quản lý thu nhập, dẫn đến ước lượng không chính xác Quản lý thu nhập là hành động có chủ đích của ban quản trị nhằm điều chỉnh thu nhập để phục vụ lợi ích cá nhân, thường thông qua các chiến lược như tăng thu nhập, ổn định thu nhập hoặc tẩy xóa nợ xấu trong giai đoạn suy thoái Động cơ cho việc quản lý thu nhập thường liên quan đến các giao kèo tiền thưởng, tác động đến giá cổ phiếu, hoặc nhận ưu đãi từ chính phủ Các chi tiết về động cơ, chiến lược và cơ chế quản lý thu nhập được trình bày rõ trong sách "Phân Tích Tài Chính" của Nguyễn Thị Ngọc Trang và cộng sự (2008).
Nghiên cứu này tập trung vào việc ước lượng độ biến động dòng tiền, một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng Tuy nhiên, độ biến động dòng tiền kỳ vọng không thể quan sát trực tiếp, tạo ra khó khăn trong việc chọn thước đo phù hợp Để giải quyết vấn đề này, Huang (2009) đã đề xuất sử dụng độ biến động dòng tiền trong quá khứ làm đại diện cho độ biến động dòng tiền kỳ vọng Do đó, nghiên cứu này cũng sẽ áp dụng phương pháp tương tự để phân tích mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.
Việc ước lượng độ biến động dòng tiền trong quá khứ dựa vào dòng tiền trong quá khứ cho thấy rằng khoảng thời gian ước lượng càng dài sẽ mang lại kết quả chính xác hơn, đặc biệt là khi chú trọng đến xu hướng dài hạn Huang (2009) đã chỉ ra rằng việc sử dụng các khoảng thời gian ước lượng 3, 4 và 5 năm đều cho ra kết quả nghiên cứu vững chắc Trong luận văn này, tác giả chọn khoảng thời gian ước lượng 3 năm, tương ứng với mẫu quan sát từ năm 2007 đến 2013, với thời gian quan sát chính thức là 4 năm Mặc dù việc sử dụng khoảng thời gian dài hơn có thể giúp đo lường độ biến động dòng tiền chính xác hơn, nhưng các khoảng thời gian ước lượng 3 năm vẫn cho ra kết quả đáng tin cậy Luận văn sẽ ước lượng độ biến động dựa trên dữ liệu hàng quý, với khoảng thời gian ước lượng là 12 quý Để xác định dòng tiền từ hoạt động kinh doanh (CF), tác giả điều chỉnh thu nhập sau thuế với chi phí khấu hao và thay đổi trong vốn lưu chuyển, sau đó chuẩn hóa theo quy mô công ty.
Bài viết năm 2009 sử dụng hai thước đo chuẩn hóa là doanh thu và vốn cổ phần theo giá trị sổ sách để tập trung vào các biến hoạt động kinh doanh, đồng thời phản ánh quy mô công ty Việc chọn doanh thu làm thước đo chuẩn hóa giúp giải quyết tính mùa vụ trong dòng tiền, vì dòng tiền là biến hoạt động và được ghi nhận theo dữ liệu hàng quý Để loại bỏ yếu tố mùa vụ trong thước đo dòng tiền chuẩn hóa theo vốn cổ phần, tác giả điều chỉnh theo trung bình ngành, tức là tính toán dòng tiền trên vốn cổ phần theo giá trị sổ sách của công ty trừ đi dòng tiền trên vốn cổ phần theo giá trị sổ sách của trung bình ngành.
Dựa trên phân tích, tác giả đã xây dựng hai chỉ số đo lường độ biến động dòng tiền: độ lệch chuẩn của dòng tiền trên doanh thu (CFSALES) và độ lệch chuẩn của dòng tiền trên vốn cổ phần theo giá trị sổ sách điều chỉnh theo mùa vụ (CFBE) Độ biến động dòng tiền được xác định thông qua việc tính toán độ lệch chuẩn xoay vòng của dòng tiền đã được chuẩn hóa trong 12 quý trước đó, với ít nhất 6 quan sát trong khoảng thời gian ước lượng không bị thiếu.
Các biến kiểm soát
Trong luận văn này, tác giả xem xét tác động của độ biến động dòng tiền lên tỷ suất sinh lợi bằng cách sử dụng một số biến kiểm soát quan trọng, bao gồm beta, quy mô, tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách so với giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập, tính không thanh khoản và tỷ suất thu nhập.
Fama và MacBeth (1973) đã chỉ ra rằng beta có mối quan hệ tích cực với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, tuy nhiên, Fama và French (1992) cùng một số nghiên cứu khác không tìm thấy bằng chứng ủng hộ điều này, ngay cả khi xem xét trong mô hình độc lập hoặc tương tác với các biến khác, và nhận thấy mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi đã giảm sút trong thời gian gần đây Dù kết quả không đồng nhất, beta vẫn là một yếu tố quan trọng mà các nhà nghiên cứu chú ý trong các nghiên cứu thực nghiệm về định giá tài sản Trong luận văn này, tác giả áp dụng cách tiếp cận của Fama và French (1992) để xác định beta.
Vào tháng 6 năm t, cổ phiếu được phân loại thành 3 danh mục dựa trên quy mô nhằm tạo ra khoảng chênh lệch lớn hơn cho beta và tỷ suất sinh lợi, giúp dễ dàng nhận thấy mối quan hệ giữa chúng Trong mỗi danh mục, các cổ phiếu được chia nhỏ thành 3 nhóm theo beta trước sắp xếp, với beta được ước lượng từ tỷ suất sinh lợi trong khoảng thời gian 24 đến 60 tháng trước tháng 7 năm t Phương pháp này đảm bảo rằng sự thay đổi trong beta không bị ảnh hưởng bởi quy mô, do beta và quy mô có mối tương quan cao.
Sau khi phân loại các công ty vào 9 danh mục theo mô hình 3 x 3, tác giả đã tính toán tỷ suất sinh lợi hàng tháng có trọng số cho 12 tháng, bắt đầu từ tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t + 1 Kết quả cuối cùng là 48 quan sát tỷ suất sinh lợi sau quá trình sắp xếp, kéo dài từ tháng 1 năm 2010 đến tháng 12 năm 2010.
Người viết ước lượng beta sau khi sắp xếp bằng cách hồi quy tỷ suất sinh lợi của danh mục với tỷ suất sinh lợi thị trường, sử dụng phương pháp Fowler – Rorke (1983) để điều chỉnh cho vấn đề giao dịch không đồng bộ, điều này sẽ được thảo luận chi tiết hơn trong phần tiếp theo.
Sau khi sắp xếp các beta, người viết phân loại chúng vào từng cổ phiếu trong danh mục Những beta này sẽ được áp dụng trong hồi quy chéo theo phương pháp Fama và MacBeth (1973) cho từng cổ phiếu riêng lẻ Việc phân bổ này không có nghĩa là beta của một cổ phiếu sẽ ổn định, mà thực tế, một cổ phiếu có thể chuyển đổi giữa các danh mục theo những thay đổi qua từng năm.
Phương pháp điều chỉnh theo Fowler – Rorke (1983) cụ thể trong luận văn này được thực hiện như sau:
Hồi quy tỷ suất sinh lợi danh mục với tỷ suất sinh lợi thị trường và tỷ suất sinh lợi thị trường trễ 1 kỳ giúp ước lượng các giá trị β 0 và β 1 tương ứng Phân tích này cho phép hiểu rõ mối quan hệ giữa lợi nhuận của danh mục đầu tư và biến động của thị trường, từ đó đưa ra những quyết định đầu tư thông minh hơn.
Hồi quy tỷ suất sinh lợi thị trường với tỷ suất sinh lợi thị trường trễ 1 kỳ để tìm ra hệ số tự tương quan bậc 1
Tính trọng số của β1 như sau:
Trong đó là hệ số tự tương quan bậc 1
Beta danh mục hiệu chỉnh được tính bằng công thức β 0 + (trọng số của β 1 x β 1 ) Trong nghiên cứu này, tác giả ước lượng beta thông qua hồi quy tỷ suất sinh lợi danh mục với tỷ suất sinh lợi thị trường của tháng hiện tại và tháng trước, dựa trên quan điểm của Fama và French (1992) rằng không cần thêm độ tới và độ trễ nào khác Tác giả cũng để ngỏ khả năng xác định số độ trễ và độ tới phù hợp cho thị trường chứng khoán Việt Nam trong các nghiên cứu tương lai, vì vấn đề này không phải là trọng tâm của nghiên cứu, như trường hợp trên thị trường chứng khoán Jakarta cần 4 độ trễ và 4 độ tới (Mirza và Shabbir, 2005).
Theo Fama và French (1992), họ áp dụng phương pháp của Dimson (1979) do phương pháp Fowler – Rorke (1983) không mang lại sự thay đổi đáng kể trong kết quả ước lượng Tuy nhiên, trong luận văn này, mặc dù sự thay đổi không lớn (trọng số của β 1 = 1.072), tác giả vẫn chọn phương pháp Fowler – Rorke (1983) để giảm thiểu sai số ước lượng, vì đây được coi là phương pháp hiệu quả nhất trong việc cắt giảm sai lệch.
(1983) được tìm thấy là hiệu quả nhất trên các thị trường đang phát triển hay mới nổi (Mirza và Shabbir, 2005))
Giao dịch không đồng bộ là vấn đề quan trọng trong thị trường chứng khoán, khi không phải tất cả cổ phiếu đều được giao dịch cùng một thời điểm Nếu một cổ phiếu không giao dịch trong ngày, giá của nó sẽ phản ánh giá của lần giao dịch trước đó, có thể là từ 2, 3 ngày hoặc thậm chí 1 tuần trước Việc sử dụng giá này để tính toán chỉ số thị trường có thể dẫn đến việc chỉ số phản ánh giá trị giao dịch của các ngày trước, gây ra sai lệch trong việc tính toán beta Nếu beta được tính từ các tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và thị trường từ các thời điểm khác nhau, kết quả sẽ không chính xác Để khắc phục điều này, nhiều nghiên cứu đã đề xuất các phương pháp hiệu chỉnh beta, nổi bật nhất là các phương pháp của Scholes - Williams (1977), Dimson (1979) và Fowler – Rorke (1983) Cả ba phương pháp này đều áp dụng cách thức sử dụng beta của n độ trễ và n độ tới khi hồi quy tỷ suất sinh lợi danh mục với tỷ suất sinh lợi thị trường, mặc dù chi tiết của từng phương pháp không phải là trọng tâm của bài viết này.
Theo nghiên cứu của Fama và French (1992), có một mối quan hệ nghịch giữa quy mô và tỷ suất sinh lợi, cho thấy rằng các cổ phiếu có quy mô nhỏ thường mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn so với các cổ phiếu có quy mô lớn Trong luận văn này, tác giả sẽ áp dụng vốn cổ phần theo giá trị thị trường đầu kỳ để phân tích hiện tượng này.
ME = Giá cổ phiếu x Số lượng cổ phiếu đang lưu hành
Tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BEME)
Theo nghiên cứu của Fama và French (1992), tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường có mối quan hệ tích cực với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Nhân tố này, được gọi là nhân tố kiệt quệ tương đối, phản ánh những khó khăn mà công ty đang đối mặt Các công ty có tỷ số BE/ME cao thường có giá trị thị trường (ME) thấp hơn so với giá trị sổ sách (BE), dẫn đến giá cổ phiếu cũng giảm Điều này cho thấy nhà đầu tư không có niềm tin vào triển vọng tương lai của công ty và yêu cầu một tỷ suất sinh lợi cao hơn.
Tỷ suất thu nhập (EY)
Theo nghiên cứu của Haugen và Baker (1996), cổ phiếu có tỷ suất thu nhập cao thường đi kèm với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu cao Điều này có thể được hiểu tương tự như bất kỳ yếu tố nào cấu thành từ giá.
Tính không thanh khoản (ILLIQ)
Tính thanh khoản cổ phiếu phản ánh khả năng giao dịch nhanh chóng với chi phí thấp mà không làm biến động giá lớn Bài viết sử dụng thước đo của Amihud (2002) do tính khả dụng của dữ liệu và khả năng đại diện cho tính thanh khoản qua khối lượng giao dịch và biến động giá cổ phiếu Tỷ số ILLIQ cho thấy phản ứng giá hàng ngày với mỗi đồng khối lượng giao dịch Theo Amihud (2002), có mối quan hệ tích cực giữa tính không thanh khoản và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, khi tính không thanh khoản cao làm tăng kỳ vọng về tỷ suất sinh lợi, từ đó giảm giá cổ phiếu.
Tính không thanh khoản cho tháng t được xác định bằng =
Quán tính giá xuất hiện khi tỷ suất sinh lợi có mối tương quan dương với tỷ suất sinh lợi trong quá khứ Nghiên cứu của Jegadeesh và Titman (1993) cho thấy các cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi thấp trong quá khứ tiếp tục duy trì tỷ suất sinh lợi thấp trong tương lai Hiện tượng này có thể được lý giải qua mô hình GH và BSV Tuy nhiên, mô hình 3 nhân tố của Fama và French không giải thích được quán tính giá trong ngắn hạn Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả sẽ đo lường quán tính giá hàng tháng theo phương pháp của Jegadeesh và Titman (1993) và Fama và French (2008), với biến quán tính giá được sử dụng để dự đoán tỷ suất sinh lợi tháng j.
PMOM = Tỷ suất sinh lợi 11 tháng trong quá khứ (từ j - 12 đến j - 2)
Phương pháp
Phương pháp nghiên cứu sẽ được trình bày để phân tích mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, áp dụng cho cả danh mục đầu tư và từng công ty riêng lẻ.
3.4.1 Tác động của độ biến động dòng tiền ở mức độ danh mục
Mỗi tháng, người viết phân loại 4 danh mục theo tứ phân vị dựa trên sự tăng dần của độ biến động dòng tiền từ tất cả các cổ phiếu trong mẫu Sau đó, người viết đánh giá từng danh mục bằng các thước đo tỷ suất sinh lợi chưa điều chỉnh rủi ro và đã điều chỉnh rủi ro.
Thước đo tỷ suất sinh lợi chưa được điều chỉnh rủi ro:
Tính toán tỷ suất sinh lợi hàng tháng bình quân có trọng số theo giá trị của từng danh mục, sử dụng trọng số là vốn cổ phần theo giá trị thị trường của mỗi cổ phiếu vào đầu tháng, đồng thời cũng cần tính tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn hàng tháng.
Thước đo tỷ suất sinh lợi được điều chỉnh rủi ro:
Để phân tích sâu hơn về mối quan hệ giữa CAPM Alpha và yếu tố rủi ro thị trường, chúng ta sẽ tính toán CAPM Alpha theo phương pháp hồi quy Dựa trên nghiên cứu của Basu (1977), CAPM Alpha, hay tỷ suất sinh lợi khác biệt, được xác định bằng cách hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục đầu tư (R p).
Hệ số chặn alpha được tính bằng cách lấy phần bù rủi ro thị trường (R m – R f ) và cho thấy thành quả của cổ phiếu Giá trị âm của alpha cho thấy thành quả kém hơn so với kỳ vọng thị trường theo mô hình CAPM, trong khi giá trị dương cho thấy thành quả vượt trội hơn so với kỳ vọng đó.
Bài viết này tính toán hệ số Sharpe, được xác định bằng trung bình trên độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi vượt trội, với mục đích đánh giá thành quả đầu tư; hệ số Sharpe càng cao thì càng tốt Để phân tích kết quả mà không bị ảnh hưởng bởi biến kiểm soát, tác giả tạo lập danh mục 3 x 3, sắp xếp theo biến kiểm soát (ME, BEME, SUE, PMOM, ILLIQ) và sau đó theo độ biến động dòng tiền (CFSALES, CFBE), do số lượng cổ phiếu trong mẫu ít hơn so với các nghiên cứu khác Quy trình bắt đầu bằng việc nhóm các cổ phiếu thành 3 danh mục dựa trên biến kiểm soát, tiếp theo là sắp xếp mỗi danh mục theo độ biến động dòng tiền Việc sắp xếp này được cập nhật hàng tháng, và tác giả xem xét kết quả với các giá trị CAPM Alpha vừa ước lượng được.
3.4.2 Tác động của độ biến động dòng tiền ở mức độ công ty
Trong phần này, bài viết sẽ khám phá tác động của độ biến động dòng tiền đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ở mức độ công ty, sử dụng hồi quy với nhiều biến kiểm soát Cụ thể, tác giả thực hiện hồi quy tỷ suất sinh lợi với độ biến động dòng tiền, được đo lường qua hai chỉ số CFSALES và CFBE, cùng với các biến kiểm soát như beta, quy mô, tỷ lệ vốn cổ phần theo giá trị sổ sách so với giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập, tính không thanh khoản và tỷ suất thu nhập.
Trong dữ liệu bảng, các phần dư có thể tương quan giữa các công ty và thời điểm, trong khi phần dư trong hồi quy OLS được giả định là phân phối iid Khi các phần dư có tương quan giữa các quan sát, sai số chuẩn trong hồi quy OLS có thể bị chệch Cụ thể, phần dư của một thời điểm có thể tương quan giữa các công ty khác nhau (phụ thuộc chéo), và phần dư của một công ty có thể tương quan giữa các thời điểm (phụ thuộc thời gian) (Petersen, 2009) Để giải quyết vấn đề này, Fama và MacBeth (1973) đã thực hiện hồi quy chéo hai bước, phương pháp này vẫn được nhiều nhà nghiên cứu định giá tài sản sử dụng Trong luận văn này, tác giả áp dụng phương pháp của Fama và Macbeth (1973), tham khảo nghiên cứu của Fama và French (1992) Cụ thể, tác giả chạy các hồi quy chéo hàng tháng, sau đó tính toán bình quân theo chuỗi thời gian của các hệ số hồi quy và giá trị thống kê t.
Sau khi thực hiện hồi quy chéo, giá trị thống kê t của các hệ số được tính bằng cách lấy giá trị trung bình theo chuỗi thời gian của các hệ số chia cho độ lệch chuẩn theo chuỗi thời gian của các hệ số, sau đó chia cho căn bậc hai của số lượng mẫu.
Phương pháp hiện tại không giải quyết được mối tương quan phần dư giữa các quan sát trong cùng một công ty qua các thời điểm khác nhau Theo Petersen, thời gian quan sát càng dài thì vấn đề này càng ít được chú ý Nhiều nhà nghiên cứu, bao gồm cả Huang (2009), không xem xét mối tương quan này do thời gian quan sát lớn trong các nghiên cứu của họ Trong khi đó, giai đoạn quan sát của tác giả chỉ kéo dài 4 năm, có thể dẫn đến sự hiện diện của mối tương quan phần dư trong nghiên cứu Do đó, trong luận văn này, tác giả áp dụng mô hình hiệu ứng cổ định (Fixed Effects) để khắc phục vấn đề này.
Phương pháp 2 chiều với tác động chéo và tác động theo thời gian giúp nắm bắt sự thay đổi của các biến giải thích lên biến phụ thuộc, đồng thời sử dụng tiêu chuẩn Schwarz để chọn hiệu ứng cố định 2 chiều hiệu quả hơn Theo Petersen (2009), phương pháp này loại bỏ sai lệch tốt hơn so với các phương pháp điều chỉnh sai số chuẩn của Fama và MacBeth (1973) Trong nghiên cứu này, tác giả không trình bày kết quả từ mô hình Random Effects do ít nhà nghiên cứu áp dụng (chỉ khoảng 3% theo Petersen) và vì mô hình này không phù hợp khi sai số có thể tương quan với các biến giải thích (theo Bauer và cộng sự, 2004) Mặc dù đã thực hiện hồi quy theo Random Effects và kiểm định Hausman, tác giả xác nhận mô hình Fixed Effects là phù hợp hơn Tác giả cũng lưu ý rằng mặc dù có nhiều phương pháp khác, nhưng việc lựa chọn phương pháp này có thể do thiếu nghiên cứu so sánh hoặc giới hạn về phần mềm và kiến thức Vấn đề này mở ra hướng nghiên cứu trong tương lai.
Thống kê mô tả và ma trận hệ số tương quan
Phần này trình bày thống kê mô tả cũng như ma trận hệ số tương quan của các biến nghiên cứu được sử dụng trong luận văn
Biến Trung Bình Trung Vị Độ Lệch
Nguồn: tính toán của người viết
Bảng 4.1: Thống kê mô tả
Bảng 4.1 cung cấp tóm tắt thống kê mô tả, bao gồm trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của các biến nghiên cứu Mẫu quan sát bao gồm 4,944 quan sát về tỷ suất sinh lợi và 1,648 quan sát về độ biến động dòng tiền, được tính toán bằng cách lấy bình quân theo chuỗi thời gian trong giai đoạn 2010.
Năm 2013, các thống kê mô tả trong dữ liệu chéo của 103 công ty cho thấy ME được tính theo đơn vị tỷ đồng Qua đó, người viết nhận thấy những điểm nổi bật trong mẫu quan sát.
Biến quy mô cao hơn đáng kể so với trung vị của biến quy mô, cho thấy mẫu quan sát có nhiều công ty nhỏ hơn so với các công ty lớn.
Tỷ suất sinh lợi của các công ty trong mẫu dữ liệu trong giai đoạn quan sát nhìn chung là âm
Mức độ chênh lệch trong thước đo CFSALES cao hơn so với thước đo CFBE, cho thấy CFSALES có khả năng làm nổi bật mối quan hệ giữa biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi một cách rõ ràng hơn.
LN(ME) LN(BEME) PMOM SUE ILLIQ EY CFSALES CFBE RET LN(ME) 1
Nguồn: tính toán của người viết
Bảng 4.2: Ma trận hệ số tương quan
Bảng 4.2 trình bày ma trận hệ số tương quan được tính toán từ dữ liệu của 103 công ty trong giai đoạn 2010 - 2013 Tỷ suất sinh lợi có mối tương quan cùng chiều với tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập và tỷ suất thu nhập, trong khi lại có mối tương quan ngược chiều với quy mô và tính không thanh khoản Đối với độ biến động dòng tiền thể hiện qua CFSALES và CFBE, có mối tương quan ngược chiều với tỷ suất sinh lợi, phù hợp với giả thuyết ban đầu Hơn nữa, mối tương quan cùng chiều giữa CFSALES và CFBE cho thấy việc sử dụng cả hai biến để đo độ biến động dòng tiền có thể không dẫn đến kết quả mâu thuẫn Mặc dù bảng này chưa thể cung cấp một căn cứ vững chắc cho mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và các biến nghiên cứu, nhưng nó mở ra cái nhìn sơ lược trước khi tiến hành phân tích sâu hơn để xác minh mối quan hệ này.
Bảng phân tích giúp người viết xác định sự tồn tại của đa cộng tuyến giữa các biến giải thích Nếu hệ số tương quan cặp vượt quá 80%, điều này cho thấy có sự đa cộng tuyến nghiêm trọng Trong nghiên cứu này, hệ số tương quan cặp cao nhất là -63.2%, không có hệ số nào vượt quá 80%, do đó không có hiện tượng đa cộng tuyến Hệ số phóng đại phương sai (VIF) được tính cho từng tháng và cho thấy tất cả các VIF đều nhỏ hơn 3, khẳng định rằng không có đa cộng tuyến giữa các biến giải thích.
Tác động của độ biến động dòng tiền ở mức độ danh mục
TSSL bình quân giản đơn 0.005 0.0003 -0.006 -0.008 0.013
TSSL bình quân có trọng số
(a) Tỷ suất sinh lợi của các danh mục được sắp xếp theo CFSALES
TSSL bình quân giản đơn 0.003 -0.001 0.0005 -0.011 0.014
TSSL bình quân có trọng số
(b) Tỷ suất sinh lợi của các danh mục được sắp xếp theo CFBE
Nguồn: tính toán của người viết
Bảng 4.3: Tỷ suất sinh lợi của các danh mục được sắp xếp theo độ biến động dòng tiền
Tỷ suất sinh lợi chưa điều chỉnh rủi ro
Bảng 4.3 trình bày tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn và bình quân có trọng số theo giá trị của các danh mục sắp xếp theo CFSALES và CFBE, với giá trị thống kê t tới hạn ở mức ý nghĩa 10% là 1.68, 5% là 2.01, và 1% là 2.68 Chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục có độ biến động dòng tiền nhỏ nhất (D1) và lớn nhất (D4) được thể hiện ở cột D1 - D4 Cột D1:2 – D3:4 so sánh bình quân giản đơn của danh mục 1 và 2 với danh mục 3 và 4, nhằm bổ sung kết quả cho nhau Mặc dù một số nghiên cứu trước đây chỉ sử dụng chênh lệch giữa danh mục 1 và 4, tác giả nhận thấy rằng mức chênh lệch này dương và có ý nghĩa thống kê cho cả hai loại tỷ suất sinh lợi Cụ thể, trong bảng 4.3 a, chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn là 1.3% mỗi tháng (t = 2.44) và bình quân có trọng số là 2% mỗi tháng (t = 1.86) Trong bảng 4.3 b, chênh lệch bình quân giản đơn là 1.4% mỗi tháng (t = 2.67) và bình quân có trọng số là 2.6% mỗi tháng (t = 2.77) Mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn hàng năm giữa danh mục 1 và 4 khoảng 16% – 18%, trong khi mức chênh lệch bình quân có trọng số hàng năm vào khoảng 26% – 36% Ngoài ra, một nửa đầu danh mục có độ biến động dòng tiền thấp đạt tỷ suất sinh lợi cao hơn so với nửa còn lại có độ biến động cao hơn, với tất cả đều có ý nghĩa thống kê, ngoại trừ tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị của thước đo CFBE.
Tỷ suất sinh lợi được điều chỉnh rủi ro
CAPM Alpha là các giá trị Alpha của danh mục theo mô hình CAPM Sau khi kiểm soát rủi ro thị trường, mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục 1 và 4 vẫn dương và có ý nghĩa thống kê Mặc dù chênh lệch tỷ suất sinh lợi giảm khi kiểm soát rủi ro, nó vẫn có ý nghĩa thống kê Cụ thể, mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn là 1.1% mỗi tháng (t = 2.24) và bình quân có trọng số theo giá trị là 1.8% mỗi tháng (t = 1.66) trong bảng 4.3 a Trong bảng 4.3 b, mức chênh lệch bình quân giản đơn là 1.3% mỗi tháng (t = 2.49) và bình quân có trọng số theo giá trị là 2.3% mỗi tháng (t = 2.56) Mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa hai nửa danh mục với độ biến động dòng tiền thấp và cao vẫn dương, nhưng chỉ có ý nghĩa thống kê đối với thước đo CFSALES.
Tỷ số Sharpe cho thấy sự sụt giảm khi phân tích các danh mục theo độ biến động dòng tiền Cụ thể, trong bảng 4.3 a, chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn giữa danh mục 1 và 4 là 0.161, trong khi chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị là 0.322 Tương tự, bảng 4.3 b cho thấy chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn là 0.19 và chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị là 0.336 Điều này cho thấy rằng chiến lược đầu tư vào cổ phiếu dựa trên độ biến động dòng tiền có thể mang lại kết quả tốt hơn so với danh mục thị trường, mà tỷ số Sharpe của nó là – 0.124 trong giai đoạn 2010 - 2013.
Theo bảng 4.3, các đặc tính của các danh mục được phân loại dựa trên độ biến động dòng tiền đã được xác định Hai dòng cuối cùng trong bảng cung cấp thông tin về số lượng công ty trong mỗi danh mục cùng với thị phần tương ứng của chúng Mỗi danh mục bao gồm khoảng 25 công ty.
Trong số 26 công ty, thước đo CFBE cho thấy sự khác biệt rõ rệt về thị phần giữa hai danh mục đầu và cuối Cụ thể, danh mục 1 chiếm 42% thị phần, trong khi danh mục 4 chỉ nắm giữ 9%.
Hai danh mục còn lại lần lượt chiếm 22% và 27% Tuy nhiên, theo thước đo CFSALES, không có sự khác biệt đáng kể giữa hai danh mục đầu và cuối, với danh mục 1 chiếm 31% và danh mục 4 chiếm 35%, trong khi hai danh mục còn lại lần lượt chiếm 19% và 15% Mặc dù có sự khác nhau trong phân bổ thị phần giữa hai thước đo, kết quả vẫn thống nhất và có ý nghĩa thống kê Đối với thước đo CFBE, hai danh mục 3 và 4 có độ biến động dòng tiền lớn hơn, chiếm 36% thị phần; trong khi đó, theo thước đo CFSALES, hai danh mục này chiếm 50% thị phần Từ các số liệu thị phần và kết quả trong bảng 4.3, có thể thấy rằng tác động của độ biến động dòng tiền không chỉ ảnh hưởng đến một số ít công ty.
(a) Chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn của danh mục 1 và 4 khi sắp xếp theo CFSALES
(b) Chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị của danh mục 1 và 4 khi sắp xếp theo CFSALES
(c) Chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn của danh mục 1 và 4 khi sắp xếp theo CFBE
(d) Chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị của danh mục 1 và 4 khi sắp xếp theo CFBE
Nguồn: tính toán của người viết
Hình 4.1: Chênh lệch tỷ suất sinh lợi hàng tháng giữa danh mục 1 và 4 trong giai đoạn 2010-2013
Hình 4.1 minh họa sự chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục 1 và 4 qua các tháng từ năm 2010 đến 2013 trong bốn trường hợp: (a) chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn theo CFSALES, (b) chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị theo CFSALES, (c) chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn theo CFBE, và (d) chênh lệch tỷ suất sinh lợi bình quân có trọng số theo giá trị theo CFBE Mặc dù chênh lệch không phải lúc nào cũng dương, nhưng khoảng 2/3 số tháng quan sát cho thấy tỷ suất sinh lợi dương, điều này củng cố niềm tin rằng kết quả trong bảng 4 không chỉ do một vài giá trị chênh lệch cực đoan.
Kết luận từ nghiên cứu cho thấy có sự chênh lệch tỷ suất sinh lợi dương đáng kể giữa danh mục đầu tư có độ biến động dòng tiền thấp và danh mục có độ biến động dòng tiền cao, và sự chênh lệch này mang ý nghĩa thống kê rõ rệt.
(a) LN(ME) – Bình quân giản đơn
(b) LN(ME) – Bình quân có trọng số theo giá trị
(c) BE/ME – Bình quân giản đơn
(d) BE/ME – Bình quân có trọng số theo giá trị
(e) PMOM – Bình quân giản đơn
(f) PMOM - Bình quân có trọng số theo giá trị
(g) SUE - Bình quân giản đơn
(h) SUE - Bình quân có trọng số theo giá trị
(i) ILLIQ - Bình quân giản đơn
(j) ILLIQ - Bình quân có trọng số theo giá trị
Nguồn: tính toán của người viết
Hình 4.2: Đặc tính của 4 danh mục sắp xếp theo độ biến động dòng tiền
Bài viết sẽ phân tích sự biến đổi của các chỉ số tỷ suất sinh lợi qua các danh mục khác nhau Hình 4.2 thể hiện bình quân giản đơn và bình quân có trọng số theo giá trị theo chuỗi thời gian của quy mô, tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập và tính không thanh khoản cho bốn danh mục được sắp xếp theo độ biến động dòng tiền Với thước đo CFSALES, không có mối quan hệ rõ ràng nào, ngoại trừ quán tính giá và quán tính thu nhập Điều này không có nghĩa là không tồn tại mối quan hệ, mà có thể chỉ thể hiện rõ qua ba danh mục cụ thể Một lý do cho sự hạn chế này có thể là do số lượng cổ phiếu ít hơn so với các nghiên cứu quốc tế như Huang (2009), khiến việc phân chia danh mục theo phân vị gặp khó khăn Ngược lại, với thước đo CFBE, các mối quan hệ trở nên rõ ràng hơn.
Độ biến động dòng tiền có mối quan hệ ngược chiều với quy mô, quán tính giá và quán tính thu nhập, trong khi lại có quan hệ cùng chiều với tính không thanh khoản Mối quan hệ giữa tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và độ biến động dòng tiền trong các danh mục có sự nhạy cảm khác nhau, đôi khi tăng theo CFSALES và đôi khi giảm theo CFBE Các công ty có độ biến động dòng tiền cao thường có quy mô nhỏ, quán tính giá và quán tính thu nhập thấp, nhưng lại có tính không thanh khoản cao, điều này dẫn đến tỷ suất sinh lợi cao Ngược lại, độ biến động dòng tiền cao lại liên quan đến tỷ suất sinh lợi thấp Có ý kiến cho rằng tác động của độ biến động dòng tiền cần được xem xét cùng với quán tính thu nhập, quán tính giá và tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, đặc biệt trong trường hợp sắp xếp theo CFBE Hình 4.2 cho thấy mối quan hệ ngược chiều mạnh giữa quán tính giá, quán tính thu nhập và độ biến động dòng tiền Cuối cùng, tác động của độ biến động dòng tiền sẽ được chỉ ra mà không bị ảnh hưởng bởi bất kỳ biến kiểm soát nào liên quan đến tỷ suất sinh lợi.
Bài viết trình bày kết quả sắp xếp danh mục hai lần dựa trên biến kiểm soát và độ biến động dòng tiền trong bảng 4.4, với việc phân tích các chỉ số CAPM Alpha Kết quả cho thấy sự chênh lệch Alpha giữa danh mục có độ biến động dòng tiền thấp nhất và cao nhất trong từng biến kiểm soát Tiếp theo, tác giả tạo ra dòng Control bằng cách tính trung bình của ba danh mục theo biến kiểm soát, từ đó hình thành ba danh mục dựa trên độ biến động dòng tiền, mỗi danh mục bao gồm tất cả các trường hợp của biến kiểm soát.
EW VW EW VW EW VW EW VW
(a) Kiểm soát quy mô khi sắp xếp theo CFSALES
EW VW EW VW EW VW EW VW
(b) Kiểm soát quy mô khi sắp xếp theo CFBE
EW VW EW VW EW VW EW VW
(c) Kiểm soát tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường khi sắp xếp theo
EW VW EW VW EW VW EW VW
(d) Kiểm soát tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường khi sắp xếp theo
EW VW EW VW EW VW EW VW
(e) Kiểm soát quán tính thu nhập khi sắp xếp theo CFSALES
EW VW EW VW EW VW EW VW
(f) Kiểm soát quán tính thu nhập khi sắp xếp theo CFBE
EW VW EW VW EW VW EW VW
(g) Kiểm soát quán tính giá khi sắp xếp theo CFSALES
EW VW EW VW EW VW EW VW
(h) Kiểm soát quán tính giá khi sắp xếp theo CFBE
EW VW EW VW EW VW EW VW
(i) Kiểm soát tính không thanh khoản khi sắp xếp theo CFSALES
EW VW EW VW EW VW EW VW
(j) Kiểm soát tính không thanh khoản khi sắp xếp theo CFBE
Nguồn: tính toán của người viết
Bảng 4.4: Các CAPM Alpha của các danh mục 3 x 3 được sắp xếp đầu tiên bởi biến kiểm soát và sau đó sắp xếp theo độ biến động dòng tiền
Kết quả cho thấy, sau khi kiểm soát các yếu tố liên quan đến tỷ suất sinh lợi, chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục có dòng tiền ổn định và biến động mạnh vẫn duy trì dương và có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, điều này không áp dụng cho thước đo CFSALES.
Mức chênh lệch giữa ME và SUE không còn ý nghĩa thống kê Đối với thước đo CFSALES, chênh lệch dao động từ 0.8% đến 1.3% mỗi tháng, trong khi thước đo CFBE có mức chênh lệch từ 0.8% đến 1.6% hàng tháng.
Trong phần này, chúng tôi chỉ ra mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi ở mức độ danh mục Mối quan hệ này không thể giải thích bởi các biến trước đây như quy mô, tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách, quán tính giá, quán tính thu nhập và tính không thanh khoản Bằng cách áp dụng chiến lược đầu tư vào các cổ phiếu có độ biến động dòng tiền thấp và cao, nhà đầu tư có thể đạt được tỷ suất sinh lợi vượt trội trong giai đoạn 2010 – 2013.
Tác động của độ biến động dòng tiền ở mức độ công ty
Phần này trình bày kết quả hồi quy chéo Fama MacBeth với 7 hồi quy, bắt đầu từ việc thêm dần các biến kiểm soát, được thể hiện trong bảng 4.5 Các hồi quy cũng được thực hiện với mô hình Fixed Effect, với kết quả trong bảng 4.6 Hồi quy đầu tiên bao gồm 3 yếu tố của Fama và French (1992) cùng biến quán tính giá Hồi quy thứ 2 và thứ 3 lần lượt bổ sung biến CFSALES và CFBE Tiếp theo, hồi quy thứ 4 và thứ 5 thêm biến quán tính thu nhập vào hồi quy thứ 2 và thứ 3 Cuối cùng, hồi quy thứ 6 và thứ 7 bổ sung biến tính không thanh khoản và tỷ suất thu nhập vào hồi quy thứ 4 và thứ 5.
Nguồn: tính toán của người viết
Bảng 4.5: Kết quả hồi quy theo Fama và MacBeth (1973)
C BETA LN(ME) LN(BEME) PMOM SUE ILLIQ EY CFSALES CFBE
C BETA LN(ME) LN(BEME) PMOM SUE ILLIQ EY CFSALES CFBE
Nguồn: tính toán của người viết
Bảng 4.6: Kết quả hồi quy theo Fixed Effects 2 chiều
Dựa trên kết quả từ bảng 4.5 và 4.6, tác giả nhận thấy những điểm quan trọng liên quan đến các hệ số ước lượng và mức ý nghĩa của các biến kiểm soát cũng như biến chính trong nghiên cứu Các biến kiểm soát đã thể hiện vai trò quan trọng trong việc phân tích kết quả.
Hệ số hồi quy của các biến vốn cổ phần, dựa trên giá trị sổ sách so với giá trị thị trường, cùng với quán tính giá và quán tính thu nhập, đều dương và có ý nghĩa thống kê, như đã được dự đoán.
Biến beta không có ý nghĩa thống kê, mặc dù dự kiến sẽ như vậy, nhưng lại có dấu âm Điều này xảy ra do phần bù rủi ro thị trường trong giai đoạn này là âm, cụ thể là -0.007, phản ánh khi thị trường đi xuống Do đó, mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi sẽ ngược chiều so với khi thị trường tăng trưởng.
Biến quy mô dương trong thị trường Việt Nam có thể liên quan đến sự chi phối của các công ty nhà nước, dẫn đến quản trị kém và vấn đề đại diện, khiến nhà đầu tư yêu cầu tỷ suất sinh lợi cao hơn (Trần Thị Hải Lý, 2010) Tuy nhiên, hiện tại, mối quan hệ này có thể đã yếu đi và không còn ý nghĩa thống kê.
Biến tính không thanh khoản âm và có ý nghĩa thống kê tại Việt Nam có thể liên quan đến đặc trưng của thị trường, nơi mà các nhà đầu tư nhỏ lẻ thường ưa chuộng cổ phiếu blue-chip Điều này dẫn đến việc gia tăng cầu cho các cổ phiếu lớn và có thanh khoản, từ đó mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn (Vo và Bui, 2014).
Cả hai thước đo độ biến động dòng tiền không có ý nghĩa thống kê khi áp dụng phương pháp của Fama và MacBeth (1973) Tuy nhiên, khi sử dụng mô hình Fixed Effects 2 chiều cho thước đo CFSALES, kết quả cho thấy mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, như chỉ ra trong bảng 4.6 Điều này phù hợp với giả thuyết rằng khi độ biến động dòng tiền tăng, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng sẽ giảm Trong khi đó, hệ số ước lượng của CFBE vẫn âm và không có ý nghĩa thống kê.