Luận văn Thạc sĩ Nghiên cứu các yếu tố kinh tế quyết định rủi ro hệ thống trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây cho thấy hệ số Beta được sử dụng để đo lường rủi ro hệ thống của một cổ phiếu hoặc một công ty nói chung vẫn bị ảnh hưởng bởi các yếu tố đặc

-

 -

NGUYỄN THỊ THANH CHÂU

NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ KINH TẾ QUYẾT ĐỊNH RỦI RO HỆ THỐNG TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013

-

 -

NGUYỄN THỊ THANH CHÂU

NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ KINH TẾ QUYẾT ĐỊNH RỦI RO HỆ THỐNG TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM

Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng

Mã số : 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS NGUYỄN NGỌC ĐỊNH

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013

hướng dẫn khoa học của PGS.TS Nguyễn Ngọc Định Các nội dung nghiên cứu và kết quả nghiên cứu trình bày trong luận văn này là trung thực Dữ liệu sử dụng trong luận văn có nguồn gốc rõ ràng, được trích dẫn cụ thể Việc xử lý số liệu phục vụ cho công tác phân tích được tác giả thực hiện cẩn trọng và có cơ sở khoa học Tài liệu tham khảo

sử dụng để thực hiện luận văn này được trình bày đầy đủ tại danh mục tài liệu tham khảo

Tp Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 12 năm 2013

Tác giả luận văn

Nguyễn Thị Thanh Châu

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC PHỤ LỤC

TÓM LƯỢC ĐỀ TÀI 01

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 03

1.1 Lý do chọn đề tài 03

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 04

1.3 Câu hỏi nghiên cứu 04

1.4 Đối tượng và Phạm vi nghiên cứu 04

1.5 Nội dung của đề tài 04

1.6 Phương pháp nghiên cứu 05

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 06

2.1 Các phương pháp ước tính hệ số rủi ro Beta 06

2.2 Một số vấn đề cần quan tâm khi ước lượng hệ số rủi ro Beta 09

2.3 Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây 10

2.3.1 Các nghiên cứu về mối quan hệ giữa các yếu tố tài chính với rủi ro hệ thống của công ty 11

2.3.2 Các nghiên cứu về mối quan hệ giữa các yếu tố tài chính và yếu tố kinh tế vĩ mô với rủi ro hệ thống của công ty 17

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU 29

3.1 Dữ liệu nghiên cứu 29

3.2 Quy trình thực hiện nghiên cứu 30

3.2.1 Phần một 30

3.2.2 Phần hai 32

3.4 Phương pháp nghiên cứu 42

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 44

4.1 Phân tích thống kê mô tả 44

4.2 Kết quả nghiên cứu phần một 45

4.2.1 Phân tích ma trận tương quan 46

4.2.2 Phân tích hồi quy theo phương pháp OLS 46

4.3 Kết quả nghiên cứu phần hai 49

4.3.1 Phân tích ma trận tương quan 49

4.3.2 Kết quả hồi quy theo phương pháp OLS, FEM và REM 51

4.3.3 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan 55

4.3.4 Kết quả hồi quy theo phương pháp GLS 55

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI 59

5.1 Kết luận 59

5.2 Các hạn chế của đề tài 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

1 GDP Tổng thu nhập quốc dân

2 OLS Phương pháp bình phương bé nhất

3 FEM Mô hình tác động cố định

4 REM Mô hình tác động ngẫu nhiên

5 GLS Phương pháp bình phương bé nhất có trọng số

6 TSSL Tỷ suất sinh lợi

7 CAPM Mô hình định giá tài sản vốn

2.1 Các nhân tố đặc trưng công ty quyết định rủi ro hệ thống 25 2.2 Các yếu tố kinh tế vĩ mô quyết định rủi ro hệ thống 27

3.1 Các yếu tố kinh tế quyết định rủi ro hệ thống trong mô

4.2 Kết quả ma trận tương quan của mô hình 3 và 4 46 4.3 Kết quả hồi quy OLS của mô hình 3 và 4 48 4.4 Kết quả ma trận tương quan của mô hình 6 và mô hình 7 50

4.5 Kết quả hồi quy OLS, FEM và REM của mô hình 6 (Loại

Phụ lục 3.2: Kết quả ước tính hệ số Beta của các công ty từ 2008 – 2012 Phụ lục 3.3: Kết quả tính toán các biến nghiên cứu trong mô hình

Phụ lục 4.1: Kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu

TÓM LƯỢC ĐỀ TÀI

Khi đầu tư vào một loại cổ phiếu nào đó trên thị trường chứng khoán, các nhà đầu tư luôn thường quan tâm đến hai vấn đề chính đó là tỷ suất sinh lợi (TSSL) của chính cổ phiếu và mức độ rủi ro tương ứng gắn liền với TSSL đó Bởi vì, TSSL của bất kỳ một tài sản hoặc một cổ phiếu dành cho các nhà đầu tư sẽ thay đổi tùy theo mức độ rủi ro mà các nhà đầu tư phải gánh chịu Phần lớn các nghiên cứu trước đây thường xem xét đến các yếu tố tác động đến TSSL của các cổ phiếu (hoặc công ty) Khác với các nghiên cứu đó, luận văn này nghiên cứu về các yếu tố kinh tế quyết định rủi ro hệ thống của công ty

Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây cho thấy hệ số Beta được sử dụng để đo lường rủi ro hệ thống của một cổ phiếu hoặc một công ty nói chung vẫn

bị ảnh hưởng bởi các yếu tố đặc trưng của công ty như tính thanh khoản, quy mô công ty, đòn bẩy tài chính, đòn bẩy hoạt động, tỷ lệ chi trả cổ tức, Điều này là không đúng với những lý luận của mô hình CAPM cho rằng hệ số Beta của một công ty là thước đo hiệu quả của rủi ro hệ thống trong một danh mục đầu tư được đa dạng hóa hoàn toàn

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn này là xem hệ số Beta có phải là thước đo rủi ro hệ thống hiệu quả cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không Hay hệ số Beta bao gồm cả những biến động của các yếu tố đặc trưng công ty

Dữ liệu nghiên cứu của luận văn được lấy từ 188 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ 2008 – 2012 Các công ty này có thời gian niêm yết tối thiểu là 5 năm Tác giả đã sử dụng TSSL hàng tuần của các công ty để ước tính hệ số Beta theo từng năm Các biến đặc trưng riêng của công ty được xem xét trong luận văn này là quy mô công ty, đòn bẩy tài chính, đòn bẩy hoạt động, tỷ lệ chi trả cổ tức Ngoài ra, tác giả còn xem xét ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ mô như giá trị vốn hóa thị trường, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thâm hụt Ngân sách trên GDP đến rủi ro hệ thống của công ty

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cho thấy có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến rủi

ro hệ thống của các công ty tại Việt Nam; các yếu tố đó bao gồm đòn bẩy tài chính, quy mô công ty, tỷ lệ chi trả cổ tức, giá trị vốn hóa thị trường, và tỷ lệ lạm phát Trong đó, các biến đòn bẩy tài chính và quy mô công ty có quan hệ cùng chiều với rủi ro hệ thống Ngược lại, các biến tỷ lệ chi trả cổ tức, giá trị vốn hóa thị trường và

tỷ lệ lạm phát có quan hệ ngược chiều với rủi ro hệ thống

Ngoài phần tóm lược đã trình bày, nội dung của luận văn bao gồm 5 chương với bố cục như sau:

• Chương 1: Giới thiệu về đề tài

• Chương 2: Tổng quan về các nghiên cứu trước đây

• Chương 3: Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu

• Chương 4: Kết quả nghiên cứu

• Chương 5: Kết luận

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Khi mua một cổ phiếu hoặc trở thành cổ đông của một công ty, các nhà đầu tư

bị đặt vào nhiều mối rủi ro Các rủi ro này có thể được chia thành hai loại: Một là, những rủi ro phát sinh từ những hoạt động của công ty chỉ ảnh hưởng đến một hoặc

một vài công ty, và được gọi là rủi ro công ty hay rủi ro không hệ thống Hai là,

những rủi ro phát sinh từ những thay đổi của thị trường tác động đến nhiều hoặc tất

cả các công ty, và được gọi là rủi ro thị trường hay rủi ro hệ thống Các nhà đầu tư

có thể loại bỏ rủi ro không hệ thống bằng cách sở hữu một danh mục đầu tư, trong

đó bao gồm nhiều loại cổ phiếu mà giá hoặc tỷ suất sinh lợi của chúng biến động không cùng chiều với nhau Tuy nhiên, việc đa dạng hóa không thể triệt tiêu được rủi ro hệ thống

Rủi ro hệ thống của một công ty là rất quan trọng bởi vì nó cho thấy rủi ro của công ty có liên quan với rủi ro của thị trường; và nếu rủi ro của công ty cao hơn rủi

ro thị trường thì nó sẽ ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của công ty bởi vì những thay đổi của rủi ro sẽ lập tức được phản ánh trong giá cổ phiếu tại các thị trường hiệu quả Ngày nay, các hoạt động kinh tế có liên quan đến nhiều loại rủi ro khác nhau

Sự thay đổi của các yếu tố khác nhau như mức giá, các quy luật kinh tế và các yếu

tố ảnh hưởng đến cung cầu trên thị trường là một trong những lý do chính cho sự không chắc chắn trong các hoạt động kinh tế Sự phát triển của các hoạt động kinh

tế và sự gia tăng phá sản của các tổ chức tài chính khác nhau làm tăng tầm quan trọng của việc quản lý rủi ro thông qua việc sử dụng các công cụ thích hợp để đo lường và kiểm soát rủi ro thị trường Vì vậy, việc tìm hiểu và xác định các yếu tố quyết định rủi ro hệ thống có ý nghĩa quan trọng, giúp cho các nhà quản lý tài chính của công ty có thể làm tăng giá trị của công ty, giúp công ty tránh việc phá sản, cũng như thu hút các nhà đầu tư

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm trước đây cho thấy hệ số Beta được sử dụng để đo lường rủi ro hệ thống của một cổ phiếu hoặc một công ty nói chung vẫn

bị ảnh hưởng bởi các yếu tố đặc trưng của công ty như tính thanh khoản, quy mô công ty, đòn bẩy tài chính, đòn bẩy hoạt động, tỷ lệ chi trả cổ tức, Điều này là không đúng với những lý luận của mô hình CAPM cho rằng hệ số Beta của một công ty là thước đo hiệu quả của rủi ro hệ thống trong một danh mục đầu tư được đa dạng hóa hoàn toàn

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn này là xem hệ số rủi ro Beta có phải là thước đo rủi ro hệ thống hiệu quả cho các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không Hay hệ số Beta bao gồm cả những biến động của các yếu tố đặc trưng công ty

Hệ số Beta có phải là thước đo rủi ro hệ thống hiệu quả của một công ty hay không?

Các yếu tố kinh tế nào quyết định rủi ro hệ thống của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam?

Các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM và Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội trong khoảng thời gian từ 01/01/2008 đến 31/12/2012

Nội dung của luận văn gồm 2 phần Một là, tiến hành ước tính rủi ro hệ thống của các cổ phiếu được niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2008 đến năm 2012 Việc ước tính hệ số rủi ro Beta được căn cứ vào

sự thay đổi tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu này so với sự thay đổi tỷ suất sinh lợi

của chỉ số thị trường, cụ thể là tỷ suất sinh lợi của chỉ số HSX-Index và Index

HNX-Hai là, xem xét các yếu tố kinh tế quyết định rủi ro hệ thống của thị trường chứng khoán Việt Nam Các yếu tố tác động đến rủi ro hệ thống được xem xét trong

đề tài này được chia làm hai nhóm Một là, nhóm các yếu tố tài chính của công ty bao gồm: đòn bẩy tài chính (Financial Leverage), đòn bẩy hoạt động (Operating Leverage), quy mô công ty (Size) và tỷ lệ cổ tức (Dividend Yields) Hai là, nhóm các yếu tố kinh tế vĩ mô bao gồm: giá trị vốn hóa thị trường (Market Capitalization), tỷ lệ lạm phát (Inflation Rate) và tỷ lệ thâm hụt Ngân sách Chính phủ trên GDP (Government Deficit)

Để xem xét các yếu tố tác động đến rủi ro hệ thống của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán, tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa yếu tố theo dữ liệu bảng Trong đó, biến phụ thuộc là biến rủi ro hệ thống của công ty được giải thích bởi các biến độc lập, đó là các biến tài chính và các biến kinh tế vĩ

mô đã được đề cập ở trên

Các phương pháp hồi quy OLS, FEM, REM được sử dụng để ước lượng cho

mô hình hồi quy Sau đó, tác giả thực hiện kiểm định Likelihood, kiểm định LM và kiểm định Hausman để lựa chọn ra mô hình tốt nhất trong số các mô hình hồi quy Các mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê (p-value < 0,05) sẽ được kiểm định

về tính hiệu quả của kết quả hồi quy thông qua kiểm định phương sai thay đổi, kiểm định tự tương quan Nếu mô hình có hiện tượng phương sai thay đổi, hoặc hiện tượng tự tương quan, hoặc có cả hai hiện tượng này thì tác giả tiến hành khắc phục bằng cách sử dụng phương pháp hồi quy GLS

Để hỗ trợ cho việc tính toán và phân tích dữ liệu, tác giả sử dụng các phần mềm Excel và Stata 11.0

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Trong chương này, tác giả sẽ giới thiệu về một số bài nghiên cứu về rủi ro hệ thống trên thế giới Đầu tiên, tác giả sẽ trình bày một số phương pháp được sử dụng

để đo lường rủi ro hệ thống của một chứng khoán hoặc công ty; tiếp theo, tác giả sẽ trình bày các kết quả nghiên cứu của một số nghiên cứu trước đây để làm cơ sở cho việc lựa chọn các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số rủi ro Beta trong bài nghiên cứu của chính tác giả

Để có thể xác định mức rủi ro của một chứng khoán cụ thể, ta cần đo lường độ nhạy cảm của chứng khoán đó đối với biến động của thị trường Độ nhạy cảm này gọi là Beta (β) Beta của một chứng khoán là hệ số đo lường độ nhạy cảm giữa tỷ suất sinh lợi trên chứng khoán đó đối với tỷ suất sinh lợi trên chỉ số thị trường Beta cho ta biết khuynh hướng và mức độ biến động của một chứng khoán nào

đó đối với sự biến động của thị trường:

- Nếu chứng khoán có β = 1, có nghĩa là giá chứng khoán đó sẽ di chuyển cùng bước với thị trường;

- Nếu chứng khoán có β < 1, có nghĩa là giá chứng khoán đó sẽ có mức thay đổi ít hơn mức thay đổi của thị trường;

- Nếu chứng khoán có β > 1, thì giá chứng khoán sẽ thay đổi nhiều hơn mức dao động của thị trường

Ví dụ, nếu Beta của một chứng khoán là 1.2, điều đó có nghĩa là giá chứng khoán có biên độ dao động nhiều hơn thị trường 20%

Chúng ta có thể sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để ước tính hệ số rủi ro Beta của một chứng khoán

Cách thức đơn giản nhất để đo lường hệ số Beta là dựa vào hiệp phương sai giữa TSSL của một chứng khoán với TSSL của thị trường và TSSL của thị trường với phương sai của TSSL thị trường:

β = Cov(i,m) σ



 Trong đó: Cov(i,m) là hiệp phương sai giữa tỷ suất sinh lợi của chứng khoán (i) và tỷ suất sinh lợi của thị trường; σ 2 m là phương sai của tỷ suất sinh lợi thị trường

Ngoài công thức trên, trong thực tế, các nhà kinh tế học còn có thể sử dụng các

mô hình hồi quy để ước tính hệ số Beta Phương pháp thường được sử dụng để ước tính hệ số Beta của một cổ phiếu hoặc một công ty là hồi quy các TSSL của cổ phiếu hoặc công ty theo TSSL của chỉ số thị trường

Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và tỷ suất sinh lợi của toàn bộ thị trường được trình bày trong công thức dưới đây:

R i = α i + β i R m + ε i Trong đó:

- R i : Tỷ suất sinh lợi của chứng khoán (i)

- α i : Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng độc lập với thị trường

- R m : Tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường chứng khoán nào đó

- ε i : Sai số ngẫu nhiên

- β i : Hệ số Beta, đo lường độ nhạy cảm giữa tỷ suất sinh lợi trên chứng khoán (i) đối với tỷ suất sinh lợi trên chỉ số thị trường

Hệ số góc của phương trình hồi quy tương ứng với hệ số Beta của cổ phiếu và

đo lường mức độ rủi ro của cổ phiếu

Hệ số rủi ro Beta còn có thể được ước tính thông qua mô hình định giá tài sản vốn CAPM Theo mô hình CAPM, lợi nhuận kỳ vọng bằng lợi nhuận không rủi ro cộng với một khoản bù đắp rủi ro nhân với hệ số rủi ro hệ thống của chứng khoán

đó (hệ số β):

R i = R f + β i (R m – R f )

Trong đó:

- R i : Tỷ suất sinh lợi của chứng khoán (i)

- R f : Tỷ suất sinh lợi phi rủi ro, có thể tính bằng tỷ suất sinh lợi của trái phiếu chính phủ

- R m : Tỷ suất sinh lợi của thị trường

- β i : Hệ số Beta, đo lường rủi ro của chứng khoán (i)

Trong thực tế, các nhà nghiên cứu có thể tùy vào mục đích của việc nghiên cứu hoặc đặc điểm của đối tượng nghiên cứu, cũng như thị trường – nơi tiến hành nghiên cứu – mà lựa chọn các phương pháp ước tính hệ số Beta khác nhau Việc sử dụng các phương pháp khác nhau để ước tính rủi ro hệ thống sẽ dẫn đến các kết quả nghiên cứu khác nhau

Thật vậy, Chee – Wooi Hooy và Chyn – Hwa Lee (2010) đã sử dụng 3 mô hình khác nhau là mô hình CAPM, mô hình IFF3F và mô hình I4F để ước tính rủi ro

hệ thống của 7 hãng hàng không tại Đông Á trong giai đoạn từ năm 1996 – 2009 Kết quả cho thấy có sự khác biệt về các yếu tố tác động đến rủi ro của các hãng hàng không Đông Á khi sử dụng các phương pháp ước lượng hệ số Beta khác nhau Khi sử dụng rủi ro hệ thống của mô hình CAPM, chỉ có hiệu quả hoạt động được tìm thấy là có ý nghĩa thống kê đáng kể trong số 11 biến giải thích Hệ số R 2 của mô hình là 61.15% trong khi R 2 hiệu chỉnh là 51.87% Khi kết quả ước lượng hệ số Beta của mô hình IFF3F và I4F được sử dụng, có nhiều yếu tố quyết định được tìm thấy là có ý nghĩa thống kê đáng kể, đó là quy mô, hiệu quả hoạt động, an toàn hàng không và khủng hoảng năm 2000 Đòn bẩy tài chính cũng được tìm thấy là yếu tố quan trọng khi sử dụng mô hình I4F Hệ số R 2 tương ứng của 2 mô hình hồi quy là 56.87% và 53.53%, trong khi R 2 hiệu chỉnh tương ứng là 45.33% và 42.43%

Gần đây, trong một số bài nghiên cứu, các nhà kinh tế học đã dựa vào chỉ số thị trường để ước tính hệ số Beta của cổ phiếu thay cho mô hình CAPM Nghiên cứu của Khaldoun M Al-Qaisi (2011) đã dựa vào sự biến động giữa tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu và tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường để ước tính rủi ro hệ thống cho một mẫu nghiên cứu gồm 43 công ty được niêm yết trên sàn chứng khoán Amman

từ năm 2005 đến năm 2009 Tương tự, nghiên cứu của Kheder Alaghi (2013) cũng

đã sử dụng phương pháp này để tính toán rủi ro hệ thống cho 457 công ty phi tài chính được niêm yết thị trường chứng khoán Tehran từ năm 2001 đến năm 2011 Nguyễn Ngọc Vũ (2010) cũng sử dụng phương pháp này tính toán hệ số Beta (β) của các công ty niêm yết tại sàn giao dịch chứng khoán Hà Nội vì tác giả cho rằng một số giả thiết trong mô hình CAPM không phù hợp với thị trường thế giới nói chung và thị trường Việt Nam nói riêng

Trên thế giới, tại các thị trường tài chính phát triển được xem như là thị trường hiệu quả, hệ số Beta ở các thị trường này là một thước đo hiệu quả của rủi ro hệ thống Do đó, nhà đầu tư có thể tự mình tính toán hệ số Beta hay dựa vào các công

ty chuyên cung cấp dịch vụ tính toán như Bloomberg, Baseline, Value Line Theo Aswath Damodaran, có một số vấn đề mà các nhà nghiên cứu phải quan tâm đến khi tiến hành ước tính hệ số rủi ro thị trường Beta của một cổ phiếu hay một công

ty

Vấn đề thứ nhất liên quan đến độ dài của kỳ ước tính Đa số những kết quả ước lượng hệ số Beta của một số tổ chức trên thế giới, trong đó có kết quả của Value Line và Standard&Poor, đều sử dụng kỳ ước tính là 5 năm, trong khi Bloomberg chỉ sử dụng kỳ ước tính là 2 năm Kỳ ước lượng dài hơn sẽ cung cấp nhiều dữ liệu hơn; tuy nhiên, theo thời gian, những đặc tính của công ty có thể đã thay đổi

Vấn đề thứ hai liên quan đến tần suất thu thập TSSL của cổ phiếu, có thể là hàng năm, hàng tháng, hàng tuần, hàng ngày và thậm chí là trong một ngày Cách

sử dụng TSSL hàng ngày và trong ngày làm gia tăng số lượng mẫu quan sát trong

mô hình hồi quy nhưng sẽ khiến các kết quả ước lượng hệ số Beta bị sai lệch đáng

kể, liên quan đến vấn đề phi giao dịch Sai số không giao dịch (nontrading bias) phát sinh bởi vì TSSL trong những thời kỳ không giao dịch là bằng 0 (mặc dù thị

(1) Xem Aswath DamoDaran, Định giá đầu tư tập 1, NXB Tài chính, Hà Nội, trang 233 – 234

trường đã đi lên hoặc đi xuống đáng kể trong những thời kỳ đó) Việc sử dụng TSSL trong thời kỳ không giao dịch trong mô hình hồi quy sẽ làm giảm sự tương quan giữa TSSL của cổ phiếu và TSSL thị trường, dẫn đến làm giảm hệ số Beta của

cổ phiếu Ví dụ, hệ số Beta ước tính cho các công ty nhỏ và dễ gặp phải vấn đề phi giao dịch sẽ có khuynh hướng giảm xuống khi sử dụng TSSL hàng ngày Những sai lệch phi giao dịch này có thể được hạn chế một cách hiệu quả nếu chúng ta sử dụng TSSL hàng tuần hoặc hàng tháng

Vấn đề thứ ba liên quan đến việc lựa chọn chỉ số giá thị trường cho mô hình hồi quy Hầu hết các nhà cung cấp dịch vụ đều chọn cách thông thường là ước tính

hệ số Beta tương ứng với chỉ số giá thị trường mà tại đó công ty đang giao dịch cổ phiếu của mình Do vậy, Beta của các cổ phiếu Đức được ước tính dựa vào chỉ số Frankfurt DAX, ở Anh là FTSE, ở Nhật Bản là Nikkei và ở Mỹ là NYSE Composite hoặc S&P500

Đối với các nhà đầu tư trong nước, cách này có thể đem lại cho họ một con số

đo lường rủi ro hợp lý, nhưng đối với các nhà đầu tư quốc tế hoặc xuyên quốc gia thì không Nhóm nhà đầu tư này nên sử dụng hệ số Beta tương ứng với một chỉ số quốc tế Ví dụ, Bloomberg đã ước lượng hệ số rủi ro Beta của hãng Boeing (1996 – 2000) trong tương quan với chỉ số MSCI (Morgan Stanley Capital International), chỉ số này được tính toán dựa trên cổ phiếu từ nhiều thị trường khác nhau trên thế giới

Khi tham khảo các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về những yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống, tác giả thấy rằng có nhiều yếu tố quyết định rủi ro hệ thống của một chứng khoán hay một công ty Các yếu tố này được chia làm hai nhóm chính là: nhóm các yếu tố kinh tế vĩ mô và nhóm các yếu tố tài chính của công ty

Dưới đây là một số bài nghiên cứu mà tác giả đã tham khảo để xây dựng mô hình, cũng như lựa chọn các yếu tố cần xem xét có tác động đến giá trị của hệ số Beta của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

thống của công ty

Borde, S.F (1998) xem xét các đặc điểm tài chính cụ thể ảnh hưởng đến rủi ro của các nhà hàng từ một mẫu nghiên cứu gồm 52 nhà hàng trong khoảng thời gian

từ 1992 – 1995 Các mô hình sử dụng giải thích khoảng một nửa của sự đa dạng rủi

ro giữa các doanh nghiệp Kết quả phân tích này cho thấy tính thanh khoản, tỷ lệ chi trả cổ tức, lợi nhuận trên tài sản, và sự tăng trưởng của lợi nhuận trước thuế và lãi suất là rất quan trọng trong việc giải thích sự thay đổi rủi ro giữa các nhà hàng Ngược lại, đòn bẩy dường như có ảnh hưởng rất ít lên rủi ro thị trường Nhìn chung, rủi ro cao có thể có ảnh hưởng xấu đến chi phí vốn và có thể có nghĩa là một xác suất cao của tình trạng mất khả năng thanh toán Mặc dù, thanh khoản đầy đủ là cần thiết cho khả năng thanh toán, nhưng tính thanh khoản quá cao có thể cho thấy rằng nguồn lực sẵn có không được đầu tư vào tài sản hoạt động thường tạo ra lợi nhuận cao hơn so với tiền mặt Các công ty với tỷ lệ trả cổ tức thấp có rủi ro cao, vì tỷ lệ trả cổ tức thấp có thể dẫn đến một mức độ cao của các quỹ nội bộ Các nhà quản lý phải trả tiền kiếm được mà không thể có được lợi nhuận từ đầu tư vào hoạt động của nhà hàng Lợi nhuận trên tài sản cao có liên quan đến rủi ro thấp và có xu hướng làm tăng giá trị cổ đông Tuy nhiên, tăng trưởng mạnh mẽ và nhanh chóng

có thể làm tăng rủi ro bởi căng thẳng nguồn nhân lực của một công ty và khả năng của công ty để phát triển kiểm soát hiệu quả và một cấu trúc nội bộ hiệu quả

Omet, G., và M Al-Debi’e (2000) kiểm tra các mối quan hệ có thể tồn tại giữa các hoạt động tài chính và rủi ro hệ thống của các ngân hàng thương mại giao dịch trên sàn chứng khoán Amman (ASE) Mẫu nghiên cứu gồm 11 ngân hàng thương mại niêm yết tại ASE trong khoảng thời gian từ 01/2000 đến 05/2006 Sáu chỉ số về hoạt động tài chính được sử dụng là lợi nhuận, đòn bẩy, tính thanh khoản, an toàn

vốn, chất lượng tài sản và chất lượng doanh thu Nghiên cứu chỉ ra rằng có ba chỉ số hoạt động tài chính có ảnh hưởng đáng kể đến rủi ro hệ thống của cổ phiếu ngân hàng thương mại giao dịch trên ASE An toàn vốn là có ảnh hưởng cùng chiều với rủi ro hệ thống của cổ phiếu, trong khi, cả chất lượng tài sản và chất lượng doanh thu là có ảnh hưởng ngược chiều với rủi ro hệ thống của cổ phiếu Mô hình có hệ số

R 2 khá cao, bằng 80%, cho thấy của phần lớn sự thay đổi trong rủi ro hệ thống của các ngân hàng thương mại Jordan được giải thích bởi sự thay đổi của các chỉ số hoạt động tài chính

rủi ro của các công ty tín thác đầu tư bất động sản khách sạn Mục đích của bài nghiên cứu là điều tra rủi ro hệ thống và rủi ro không hệ thống của cổ phiếu các công ty này; cũng như các yếu tố quyết định rủi ro hệ thống, hoặc hệ số rủi ro Beta của công ty Bằng cách sử dụng dữ liệu tài chính của 19 công ty tín thác đầu tư bất động sản khách sạn Mỹ từ 1993 – 1999, các tác giả thấy rằng 84% tổng số rủi ro của các công ty là rủi ro công ty, rủi ro không hệ thống Rủi ro hệ thống tương quan thuận với đòn bẩy nợ và tăng trưởng nhưng tương quan nghịch với quy mô công ty Nhiều bài nghiên cứu đã điều tra về các yếu tố quyết định rủi ro hệ thống của ngành hàng không Các kết quả nghiên cứu thực nghiệm đều chỉ ra rằng các hệ số hoạt động tài chính thật sự có quan hệ với rủi ro hệ thống của các hãng hàng không

Lee, J.S và S.C.S Jang (2007) nghiên cứu về các yếu tố quyết định rủi ro hệ thống của ngành hàng không Mỹ Các tác giả cho rằng hiểu rõ bản chất rủi ro của ngành hàng không có ý nghĩa rất quan trọng trong việc quản lý hiệu quả kinh doanh Mục đích chính của nghiên cứu này là nhằm điều tra mối quan hệ giữa các biến đặc trưng công ty với rủi ro hệ thống (Beta) Kết quả nghiên cứu từ 16 hãng hàng không trong giai đoạn từ 1997 – 2002 chỉ ra rằng rằng lợi nhuận, tăng trưởng,

và an toàn có quan hệ ngược chiều với các rủi ro hệ thống, trong khi đòn bẩy nợ và quy mô của các hãng hàng không quan hệ cùng chiều với rủi ro hệ thống Mối quan

hệ của đòn bẩy nợ, lợi nhuận, tăng trưởng, và an toàn với rủi ro hệ thống là phù hợp với nghiên cứu thực nghiệm trước đây, nhưng mối quan hệ cùng chiều giữa quy mô

của các hãng hàng không với rủi ro hệ thống là một phát hiện nghịch lý vì trái ngược với lý thuyết tài chính có liên quan và nghiên cứu trước đây Phát hiện độc đáo này đề xuất những hàm ý quan trọng cho các Giám đốc điều hành hãng hàng không cũng như các nhà đầu tư

định rủi ro hệ thống của các hãng hàng không được niêm yết trên thị trường chứng khoán ở Đông Á Các tác giả chọn nghiên cứu các hãng hàng không ở Đông Á là vì hai lý do Lý do đầu tiên là phần lớn các nghiên cứu trước đây đều tập trung vào các hãng hàng không ở Mỹ hoặc phương Tây, chỉ có một nghiên cứu kiểm tra các yếu

tố tiềm năng ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống của ngành hàng không Đài Loan, nhưng nghiên cứu của họ chỉ giới hạn bởi hai hãng hàng không Lý do thứ hai là các hãng hàng không trong khu vực Đông Á có đặc điểm và chiến lược phát triển khác với các hãng hàng không tại thị trường châu Âu hay châu Mỹ (2) Vì vậy, các tác giả đã chọn đối tượng nghiên cứu là các hãng hàng không trong khu vực Đông Á và mở rộng việc nghiên cứu với nhiều hãng hàng không ở nhiều quốc gia hơn Đó là 7 hãng hàng không lớn ở Nhật Bản, Triều Tiên, Hồng Kông, Đài Loan, Singapore, Malaysia và Thái Lan

Các yếu tố được lựa chọn để đưa vào mô hình nghiên cứu đó các yếu tố tài chính của công ty như quy mô công ty (được đo lường bằng tổng tài sản), tính thanh khoản (được tính bằng cách lấy tài sản lưu động trừ cho hàng tồn kho rồi chia cho

nợ ngắn hạn), TSSL trên tổng tài sản (được tính bằng lợi nhuận ròng chia cho toàn

bộ tài sản), đòn bẩy hoạt động (được tính bằng cách lấy % thay đổi trong lợi nhuận

từ hoạt động kinh doanh chia cho % thay đổi trong doanh thu), đòn bẩy tài chính (được tính bằng tổng nợ chia cho tổng tài sản), hiệu quả hoạt động (được tính bằng tổng lợi nhuận chia cho tổng tài sản), tốc độ tăng trưởng (được đo lường bằng % thay đổi trong lợi nhuận trước thuế và lãi vay) Ngoài ra, tác giả còn muốn xem xét rủi ro của các hãng hàng không sẽ nhạy cảm như thế nào đối với tai nạn hàng không cũng như trong các giai đoạn khủng hoảng tài chính Vì vậy, tác giả đã đưa thêm

2 Theo Damuri, Y.R and Titik Anas (2004)

các biến giả về an toàn hàng không, và 3 biến giả đại diện cho 3 cuộc khủng hoảng

đó là khủng hoảng tài chính Châu Á 1997, khủng hoảng Dotcom năm 2000, và khủng hoảng kinh tế thế giới năm 2008

Bằng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng, các tác giả đã cung cấp các bằng chứng thực nghiệm mới mẻ về các yếu tố quyết định rủi ro hệ thống cho ngành hàng không tại khu vực Đông Á nói chung Việc ước tính cho thấy rằng trong những yếu tố cơ bản của công ty, chỉ có quy mô công ty và hiệu quả hoạt động biến động cùng chiều và liên quan đáng kể đến rủi ro hệ thống, trong khi an toàn của hãng hàng không là biến động ngược chiều và có liên quan đáng kể đến rủi ro hệ thống Kết quả của yếu tố an toàn hàng không là không giống với các nghiên cứu trước đây, điều này có thể là do ảnh hưởng của thay đổi về giá do sử dụng dữ liệu hàng năm hoặc có thể là do tăng nguy cơ không hệ thống công ty trong năm xảy ra tai nạn hàng không Cuối cùng, các tác giả ghi nhận rằng rủi ro hệ thống của hãng hàng không Đông Á cao hơn đáng kể trong cuộc khủng hoảng Dotcom 2000, chứ không phải trong cuộc khủng hoảng tài chính Châu Á 1997 hay cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới năm 2008

rủi ro hệ thống hoặc hệ số rủi ro Beta của các công ty kinh doanh sòng bạc Mục tiêu đầu tiên của bài nghiên cứu liên quan đến việc điều tra liệu các biến tài chính nhất định có ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống của một công ty trong ngành cờ bạc hay không Mục tiêu thứ hai là phân tích xem liệu các biến tài chính dự đoán rủi ro hệ thống của một công ty trước và trong thời kỳ suy thoái có khác nhau hay không

Để thực hiện mục tiêu trên, một mô hình hồi quy tuyến tính nhiều biến đã được tác giả sử dụng với hệ số rủi ro Beta là biến phụ thuộc và sáu biến tài chính như là các biến độc lập TSSL cổ phiếu và TSSL thị trường được sử dụng để ước tính hệ số Beta của công ty thông qua mô hình thị trường TSSL hàng tháng của cổ phiếu được đo lường bằng phần trăm thay đổi của giá cổ phiếu, và được lấy từ cơ sở

dữ liệu WRDS (Wharton Research Data Services) TSSL hàng tháng của chỉ số S&P500 được sử dụng như là TSSL của danh mục thị trường trong bài nghiên cứu

này TSSL thị trường là phần trăm thay đổi của chỉ số S&P 500 Sáu biến tài chính được cho là có ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống của các công ty kinh doanh cờ bạc trong nghiên cứu này bao gồm khả năng sinh lợi, tỷ lệ đòn bẩy, hiệu quả hoạt động, tính thanh khoản, tỷ lệ tăng trưởng và quy mô công ty

Tác giả sử dụng thông tin tài chính của 19 công ty kinh doanh cờ bạc được niêm yết từ năm 2005 đến năm 2008 19 công ty được lựa chọn là các công ty chỉ kinh doanh cờ bạc đã được giao dịch công khai, có thông tin tài chính công khai, sở hữu và điều hành ít nhất một sòng bạc trong bốn năm Giai đoạn từ 2005 – 2008 được chọn để tiến hành việc nghiên cứu vì các lý do sau Đầu tiên, đó là hai năm kết thúc suy thoái kinh tế, năm 2007 và 2008, hai năm trước khi bắt đầu của suy thoái kinh tế cũng được bao gồm Lý do thứ hai để bắt đầu với năm 2005 và không sớm hơn là các công ty kinh doanh song bạc đang gia nhập và rời khỏi thị trường mỗi năm, và số lượng các công ty có thể được bao gồm trong nghiên cứu này sẽ ít hơn nếu khoảng thời gian được xem xét dài hơn

Tất cả các thông tin tài chính là dữ liệu thứ cấp có sẵn từ Compustat, đối với một vài dữ liệu không có sẵn trên Compustat thì các báo cáo thường niên của công

ty với Ủy ban Chứng khoán và Hối đoái sẽ được sử dụng Tất cả các tỷ lệ tài chính được lựa chọn như là các biến của nghiên cứu này đã được tính toán bằng phần mềm Excel và không được lấy từ Compustat

Kết quả nghiên cứu cho thấy, quy mô công ty là yếu tố duy nhất có tác động cùng chiều đáng kể lên hệ số rủi ro Beta cả trước và trong thời kỳ suy thoái kinh tế Vòng quay tài sản là một yếu tố dự báo quan trọng duy nhất trước thời kỳ suy thoái kinh tế, trong khi hệ số đòn bẩy chỉ có ý nghĩa trong thời kỳ suy thoái kinh tế

Cuối cùng là nghiên cứu của Kheder Alaghi (2013) về các yếu tố quyết định

rủi ro hệ thống của các công ty được niêm yết trên thị trường chứng khoán Tehran Mục tiêu chính của bài nghiên cứu này là tìm ra các yếu tố đặc trưng của công

ty có thể quyết định đến rủi ro hệ thống Để đạt được mục tiêu của bài nghiên cứu, đầu tiên tác giả đã chọn dữ liệu nghiên cứu từ 457 công ty phi tài chính được niêm yết thị trường chứng khoán Tehran từ năm 2001 đến năm 2011

Rủi ro hệ thống của các công ty trong mẫu được ước tính bằng cách dựa vào biến động của TSSL của công ty so với TSSL của chỉ số thị trường Các biến tài chính được tác giả sử dụng để kiểm tra tác động của chúng lên hệ số Beta là: Tính thanh khoản, Đòn bẩy nợ, Hiệu quả hoạt động, Tỷ suất sinh lợi, Quy mô công ty Phương pháp hồi quy OLS được sử dụng để kiểm tra tác động của các yếu tố tài chính lên giá trị của hệ số Beta Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, ngoài quy mô công ty không có tác động đến rủi ro hệ thống, tất cả các biến tài chính còn lại đều

có ảnh hưởng đến giá trị của hệ số Beta ở mức ý nghĩa 5% Cụ thể như sau:

- Theo giả thuyết đầu tiên của bài nghiên cứu, tính thanh khoản có mối quan hệ nghịch biến với hệ số Beta Kết quả tìm thấy hoàn toàn phù hợp với giả thuyết là với một đơn vị tăng thêm của tính thanh khoản sẽ làm giảm rủi ro hệ thống 0.4581 đơn vị và ngược lại

- Giả thuyết thứ hai cho rằng giữa đòn bẩy nợ và rủi ro hệ thống có mối quan hệ đồng biến Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng mức độ của đòn bẩy

nợ làm tăng rủi ro hệ thống Để tránh rủi ro hệ thống tăng, các nhà quản

lý nên kiểm soát tài chính công ty bằng ý nghĩa của việc sử dụng nợ

- Giả thuyết thứ ba cũng được hỗ trợ bởi các kết quả nghiên cứu Sự gia tăng của hiệu quả hoạt động sẽ làm giảm rủi ro hệ thống và ngược lại

- Cuối cùng, kết quả thứ tư cũng được chấp nhận Nói cách khác, một tỷ suất sinh lợi cao hơn sẽ dẫn tới một rủi ro cao hơn

Bài nghiên cứu đã tiến hành phân tích mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống và các biến tài chính Và bốn trong số năm biến tài chính đã xem xét được cho là các yếu

tố quyết định rủi ro hệ thống Vì vậy, các nhà quản lý có thể ước tính các yếu tố này

để kiểm soát rủi ro hệ thống và để cải thiện hiệu quả tài chính cho một công ty Mặc

dù, hệ số R 2 không cao chỉ ra rằng còn có những yếu tố khác ngoài năm yếu tố được nghiên cứu ở đây có thể ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống Tuy nhiên, nó vẫn cho thấy rằng 58% của sự thay đổi trong rủi ro hệ thống được giải thích bởi sự thay đổi của bốn tài chính là tính thanh khoản, đòn bẩy nợ, hiệu quả hoạt động và tỷ suất sinh lợi trên tài sản

Những kết quả của bài nghiên cứu đã hỗ trợ cho lập luận của những bài nghiên cứu trước đây, đó là các biến tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định rủi ro hệ thống Mục tiêu quan trọng của một công ty là làm tăng giá trị cho những người nắm giữ cổ phiếu Hiểu được các yếu tố liên quan tới rủi ro hệ thống thì rất

có ít cho các nhà đầu tư và các nhà quản lý công ty Một tỷ lệ rủi ro cao hứa hẹn một tỷ suất sinh lợi cao hơn, nhưng đồng thời nó cũng hứa hẹn một sự thiệt hại cao hơn cho các nhà đầu tư Để tránh thiệt hại, các nhà quản lý nên xem xét những nhân

tố có tác động đến rủi ro hệ thống để không đẩy giá trị của những người nắm giữ cổ phiếu tới mức độ rủi ro cao hơn Còn các nhà đầu tư cũng cần phải quan tâm đến các yếu tố này để có thể đánh giá rủi ro của việc đầu tư theo mức độ chấp nhận rủi

ro của họ

Hạn chế của bài nghiên cứu này có lẽ là bài nghiên cứu chỉ bao gồm các công

ty phi tài chính Vì thế, việc xem xét các công ty tài chính được đề nghị cho các nghiên cứu trong tương lai Một hạn chế khác có liên quan đến số lượng các yếu tố quyết định giá trị của hệ số Beta Như đã thảo luận ở trên, các yếu tố quyết định được tìm thấy chỉ giải thích được 58% sự thay đổi trong giá trị của rủi ro hệ thống, điều này có nghĩa là còn có những yếu tố khác ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống Do

đó, các tác giả đề xuất ý kiến cho những bài nghiên cứu trong tương lai là nên tìm thêm nhiều hơn các yếu tố quyết định khác để đưa vào nghiên cứu

kinh tế vĩ mô với rủi ro hệ thống của công ty

của 14 công ty lâm nghiệp trong giai đoạn từ tháng 01/1995 đến tháng 12/2000 để nghiên cứu về các yếu tố quyết định rủi ro hệ thống của ngành lâm nghiệp tại Canada Khác với một số nghiên cứu trước đây, tác giả sử dụng cả dữ liệu cụ thể của công ty và các số liệu kinh tế vĩ mô để điều tra các yếu tố quyết định lên rủi ro

hệ thống Các yếu tố vĩ mô có thể tác động lên độ nhạy cảm của giá cổ phiếu các công ty lâm nghiệp Canada là giá cả hàng hóa, tỷ giá hối đoái và lãi suất Ngoài các

yếu tố kinh tế vĩ mô, các yếu tố liên quan đến công ty như lợi nhuận (đo bằng lợi nhuận trên vốn đầu tư), an toàn (đo bằng tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu) và kích thước (đo bằng giá trị thị trường của cổ phiếu) cũng được đưa vào mô hình để xem xét Kết quả nghiên cứu cho thấy giá cả hàng hóa lâm sản, phần bù kỳ hạn, tỷ giá hối đoái giữa đồng đô la Canada và đồng đô la Mỹ, và giá trị thị trường công ty là các yếu tố quyết định rủi ro hệ thống trong ngành lâm nghiệp Canada Cụ thể là, giá

cả lâm sản quan hệ cùng chiều với rủi ro hệ thống, trong khi phần bù kỳ hạn và tỷ giá hối đoái quan hệ ngược chiều với rủi ro hệ thống Và biến giá trị thị trường có quan hệ nghịch biến với rủi ro thị trường

rủi ro tổn thất lợi nhuận (Beta) và lợi nhuận vượt mức rủi ro hiệu chỉnh (Alphas) của chỉ số vốn chủ sở hữu quốc gia với các yếu tố kinh tế vĩ mô và các yếu tố tài chính của quốc gia

Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ 16 quốc gia là thành viên của Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (Organization for Economic Co-operation and Development, viết tắt là OECD) trong giai đoạn từ năm 1980 đến 1997

Bài nghiên cứu được tiến hành theo quy trình gồm 2 bước như sau: Đầu tiên, các tác giả sử dụng mô hình Định giá tài sản quốc tế để ước tính Beta và Alphas thị trường thế giới qua các năm Để có được sự ước lượng tương đối chính xác cho các Beta và Alphas hằng năm, tác giả sử dụng dữ liệu theo tuần của chỉ số chứng khoán

và tỷ giá hối đoái Bước thứ hai, tiến hành hồi quy các Beta và Alphas ước tính ở bước 1 với các biến kinh tế vĩ mô và các biến tài chính cụ thể hằng năm của quốc gia Các biến kinh tế vĩ mô tác giả xem xét gồm nhập khẩu, xuất khẩu, thuế doanh nghiệp, thặng dư ngân sách, tỷ số vốn hóa thị trường trên GDP, lạm phát, gia tăng cung tiền, xếp hạng tín dụng của quốc gia Các biến tài chính tác giả sử dụng là tỷ

số vốn hóa thị trường quốc gia trên giá trị vốn hóa thế giới, tỷ lệ chi trả cổ tức, chênh lệch giữa lãi suất dài hạn và lãi suất ngắn hạn, tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách, tỷ lệ thu nhập trên giá trị thị trường của cổ phiếu Điều này cung cấp các mối quan hệ liên quan tới kinh tế cho phép tác giả giải thích giá trị của Beta va

Alphas thị trường thế giới theo các biến kinh tế vĩ mô và tài chính Bước hồi quy thứ hai này cũng cho phép giải thích điều kiện kinh tế tác động lên rủi ro thị trường thế giới

Phương pháp nghiên cứu: Mô hình phương sai sai số thay đổi tự hồi quy tổng quát (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskadesticity – GARCH) được

sử dụng để tiến hành xem xét mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống thị trường thế giới với các biến kinh tế vĩ mô và các biến tài chính Tác giả vượt qua hạn chế về kích thước mẫu nhỏ bằng cách sử dụng dữ liệu bảng, đó là sử dụng thêm thông tin trên

sự thay đổi chéo giữa các quốc gia về lợi nhuận và rủi ro

Kết quả nghiên cứu: Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng phần lớn sự đa dạng của Beta có thể được giải thích bởi sự thay đổi của các biến kinh tế vĩ mô và các biến tài chính của quốc gia Cụ thể là, xuất khẩu cao có tương quan cùng chiều với rủi ro thị trường thế giới, trong khi nhập khẩu cao có tương quan ngược chiều với rủi ro Kết quả cũng chứng minh được rằng quốc gia có thặng dư ngân sách cao thì sẽ có rủi ro thấp, quốc gia có mức thuế suất cao thì rủi ro cao; những quốc gia có tỷ lệ chi trả cổ tức cao sẽ có rủi ro thấp; chênh lệch giữa lãi suất dài hạn và lãi suất ngắn hạn dương

dự đoán beta âm nhiều hơn; một tỷ số giá trị vốn hóa thị trường trên giá trị vốn hóa thế giới lớn hơn hàm ý một giá trị Beta dương nhiều hơn Các tác giả tìm thấy một vài bằng chứng kết hợp về tác động của các yếu tố lạm phát, cung tiền và tỷ số thu nhập trên giá trị thị trường của cổ phiếu lên giá trị của beta

đổi thuế thu nhập doanh nghiệp năm 1984 lên rủi ro hệ thống Sự thay đổi thuế suất thuế thu nhập doanh nghiệp ở Anh năm 1984 liên quan đến việc giảm tỷ lệ thuế thu nhập doanh nghiệp từ 52% trong năm 1983 xuống 35% trong năm 1987 Việc thay đổi này ảnh hưởng đến hoạt động của các doanh nghiệp ở Anh Những thay đổi cũng có ý nghĩa và nó được coi là sự kiện quan trọng để kiểm tra lý thuyết tài chính doanh nghiệp dựa trên thuế Lý thuyết dự đoán rằng thuế thu nhập doanh nghiệp có liên quan đến lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu và do đó nó liên quan đến hệ số Beta của vốn chủ sở hữu

Dữ liệu lấy từ Datastream trong giai đoạn từ năm 1974 tới năm 2005 Số lượng công ty dùng đến nghiên cứu ảnh hưởng thay đổi của thuế lên rủi ro hệ thống là 197 công ty Để đánh giá thay đổi của rủi ro hệ thống theo thay đổi của thuế thu nhập doanh nghiệp ở Anh, tác giả ước lượng hệ số Beta vốn chủ sở hữu bằng mô hình thị trường: R jt = α j + β j R mt + ε jt trong đó R jt là lợi nhuận hàng năm của công ty tại thời điểm t và R mt là lợi nhuận danh mục thị trường hàng năm

Các biến sử dụng trong mô hình mà có thể ảnh hưởng đến hệ số rủi ro hệ Beta của công ty bao gồm 7 biến: Thuế suất (Effective Tax Rate – ETR); Hệ số đòn bẩy (Leverage Ratio – LEV); Lợi nhuận trên tài sản (Return on Assets – ROA); Giá trị thị trường vốn chủ sở hữu (Market Value of Equity – MV) được ước tính bằng cách lấy logarit tự nhiên của giá trị thị trường vốn chủ sở hữu; Rủi ro tài sản thực (Risk

of Real Assets – RRISK) được xác định bằng độ lệch chuẩn của lợi nhuận trên tài sản hữu hình ròng; Rủi ro tài chính (Financial Risk – FR), FR = 1- б EAS /б NOI trong

đó EAS là thu nhập của cổ đông, NOI là thu nhập ròng, б là độ lệch chuẩn; Tăng trưởng thu nhập (Growth in Earning – GR)

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng thuế thu nhập doanh nghiệp là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống và những thay đổi trong thuế thu nhập doanh nghiệp năm 1984 ở Anh dẫn đến một sự suy giảm đáng kể của rủi ro hệ thống Nghiên cứu cũng cung cấp các bằng chứng hỗ trợ cho các quan điểm của các nhà nghiên cứu trước đây Đó là rủi ro hệ thống có quan hệ cùng chiều với hệ số đòn bẩy, lợi nhuận trên tài sản, rủi ro tài chính, tăng trưởng thu nhập và rủi ro của tài sản thực Những phát hiện này cho thấy rằng các công ty Anh điều chỉnh khá nhanh chóng cơ cấu vốn của họ để đáp ứng với những thay đổi trong mức thuế thu nhập doanh nghiệp một cách có hiệu quả

Khaldoun M Al-Qaisi (2011) nghiên cứu các yếu tố kinh tế quyết định rủi ro

hệ thống trên thị trường chứng khoán Jordan Bài nghiên cứu này là bài tham khảo

quan trọng nhất trong tất cả các bài nghiên cứu mà tác giả đã tham khảo và sử dụng cho việc thực hiện đề tài của chính tác giả Bởi vì, trước hết bài nghiên cứu được thực hiện trên thị trường chứng khoán Jordan – được xem như là một đại diện cho

các thị trường tài chính mới nổi ở Ả Rập Chính vì vậy, mà nó có những đặc điểm tương đồng với thị trường chứng khoán Việt Nam Lý do thứ hai, đây là bài nghiên cứu đầu tiên xem xét tác động của các yếu tố kinh tế vĩ mô lên giá trị hệ số Beta của các công ty được niêm yết trên thị trường, khác với phần lớn các bài nghiên cứu trước đây chỉ nghiên cứu sự tác động của các yếu tố tài chính của công ty đối với hệ

số Beta

Bài nghiên cứu gồm hai phần chính Phần một, tác giả xem xét sự tác động của các yếu tố tài chính của công ty lên rủi ro hệ thống Phần hai, tác giả mở rộng việc nghiên cứu bằng cách thêm vào mô hình nghiên cứu các yếu tố kinh tế vĩ mô nhằm mục đích tìm kiếm thêm các yếu tố có thể tác động đến rủi ro hệ thống của công ty Ngoài sự khác biệt về số lượng biến giải thích trong mô hình nghiên cứu, việc ước tính rủi ro hệ thống của các công ty trong phần thứ nhất và phần thứ hai cũng khác nhau

Trong phần một, tác giả sử dụng dữ liệu thu thập từ 43 công ty được niêm yết trên sàn chứng khoán Amman từ năm 2005 đến năm 2009 để tiến hành việc nghiên cứu

Rủi ro hệ thống của các công ty niêm yết – hệ số Beta – được ước tính bằng cách hồi quy TSSL hàng tháng của công ty và TSSL của danh mục thị trường Các biến tài chính được sử dụng trong mô hình mà có thể ảnh hưởng đến hệ số rủi ro Beta của công ty bao gồm: Đòn bẩy tài chính, Đòn bẩy hoạt động, Quy mô công ty,

Tỷ lệ chi trả cổ tức

Các kỹ thuật phân tích được sử dụng là phân tích tương quan và phân tích hồi quy với phương pháp ước lượng bình phương bé nhất (OLS – Ordinary Least Squares) Với mức ý nghĩa 5%, kết quả phân tích tương quan cho thấy trong các yếu tố tài chính được xem xét chỉ có chỉ có quy mô công ty là có quan hệ đáng kể với hệ số Beta Tương tự như kết quả phân tích tương quan, kết quả phân tích hồi quy ở cả hai mô hình cũng cho thấy quy mô công ty có tác động đáng kể lên giá trị

hệ số Beta của mỗi công ty Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu lại cho thấy quy mô công ty có quan hệ đồng biến với hệ số Beta, có nghĩa là một công ty có quy mô

càng lớn thì rủi ro hệ thống của công ty càng trở nên lớn hơn Điều này là trái ngược với kỳ vọng của tác giả cũng như kết quả của các nghiên cứu trước đây Ngoài yếu tố quy mô công ty, kết quả phân tích không cho thấy bất kỳ mối quan hệ nào giữa các yếu tố đòn bẩy tài chính, đòn bẩy hoạt động, cũng như tỷ lệ cổ tức của công ty với giá trị hệ số Beta

Trong phần thứ hai của bài nghiên cứu, tác giả đã sử dụng giá đóng cửa hàng tuần của 28 công ty cũng như chỉ số giá thị trường được thu thập từ năm 2005 đến nay 2009 để tính toán tỷ suất sinh lợi

Sau đó, dựa trên tỷ suất sinh lợi hàng tuần đã được tính toán, hệ số rủi ro thị trường hàng năm của mỗi công ty được ước tính bằng cách sử dụng mô hình hồi quy sau:

- R m : Tỷ suất sinh lợi hàng tuần của chỉ số thị trường

- D n : Biến giả theo năm, với n = 1, 2, 3, 4, 5 ứng với các năm 2008 đến 2012; trong đó, D 1 = 1 đối với những quan sát của R m trong năm

2008, và D 1 = 0 cho các năm còn lại; tương tự như vậy cho các biến giả còn lại

- ε i : Sai số ngẫu nhiên

Ngoài các biến tài chính được sử dụng trong phần một, tác giả đã sử dụng thêm các biến kinh tế vĩ mô như sau: Vốn hóa thị trường, Tỷ lệ lạm phát, Thâm hụt ngân sách trên GDP

Các phương pháp ước lượng được sử dụng là OLS, GLS, FEM, REM Kết quả nghiên cứu trong phần thứ hai cho thấy không chỉ có quy mô công ty là yếu tố ảnh

hưởng đáng kể đến giá trị của hệ số Beta, mà còn có những yếu tố khác có ý nghĩa cao trong việc quyết định giá trị của hệ số Beta

Cả bốn phương pháp ước lượng đều cho thấy có một mối quan hệ đồng biến giữa quy mô công ty và thâm hụt ngân sách với hệ số Beta ở mức ý nghĩa 1% Nếu chính phủ đang bị thâm hụt ngân sách, thì có khả năng việc tăng thuế hoặc vay mượn của chính phủ trong tương lai sẽ cao hơn so với chính phủ đang thặng dư ngân sách Nếu tỷ lệ thuế cao hơn dẫn đến các hệ số Beta cao hơn, thì một tỷ lệ thặng dư ngân sách cao hơn có thể có tác động tương tự lên hệ số Beta như là tỷ lệ thuế thấp hơn Vì vậy, một tỷ lệ thâm hụt ngân sách cao hơn sẽ dẫn đến hệ số Beta cao hơn

Hệ số tương quan của biến đòn bẩy tài chính FL1 mang dấu âm và có ý nghĩa tại mức 1% và 5% trong hai phương pháp ước lượng GLS và OLS Mặt khác, hệ số tương quan của biến đòn bẩy tài chính FL2 là âm và có ý nghĩa ở mức 10% theo phương pháp GLS Các kết quả tìm được đều phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm khác đã được thực hiện trên các thị trường khác nhau, nhấn mạnh vai trò của đòn bẩy tài chính như là một yếu tố quyết định chính của rủi ro hệ thống Những kết quả đó cũng phù hợp với các lý thuyết tài chính

Hệ số tương quan dương và có ý nghĩa tại mức 1% và 10% đối với biến tỷ lệ lạm phát theo phương pháp ước lượng GLS và REM

Cuối cùng, hệ số tương quan của biến tỷ lệ cổ tức có ý nghĩa tại mức 5% và 10% theo phương pháp ước lượng GLS và FEM, nhưng mối quan hệ không rõ ràng Tóm lại, việc mở rộng xem xét thêm các ảnh hưởng của các yếu tố kinh tế vĩ

mô tác động đến rủi ro hệ thống trên thị trường chứng khoán đã giúp tác giả khám phá thêm nhiều yếu tố khác ngoài yếu tố quy mô công ty có ảnh hưởng đến sự thay đổi của rủi ro hệ thống Các yếu tố đó có thể được phân loại thành 2 nhóm: nhóm các biến tài chính bao gồm quy mô công ty có quan hệ đồng biến hệ số Beta và đòn bẩy tài chính có quan hệ nghịch biến với hệ số Beta; nhóm các biến kinh tế vĩ mô bao gồm tỷ lệ lạm phát và thâm hụt ngân sách được chứng minh là có quan hệ đồng biến với hệ số Beta

Kết quả của các bài nghiên cứu về các yếu tố quyết định rủi ro hệ thống được tóm lược trong Bảng 2.1 và Bảng 2.2

Bảng 2.1: Các yếu tố đặc trưng công ty quyết định rủi ro hệ thống Các yếu tố ảnh

hưởng đến Beta

Mối quan

Tỷ suất sinh lợi

Perry Sadorsky và Irene Henriques (2001); Imanueli D Mnzava (2009); Kheder Alaghi (2013);

thuế và lãi vay

Borde, S.F (1998); Huynjoon Kim, Zheng

Gu và Anna S Mattila (2002);

Tổng nợ Tổng tài sản Tổng nợ Vốn cổ phần

Nợ dài hạn Vốn cổ phần

Huynjoon Kim, Zheng Gu và Anna S Mattila (2002); Lee, J.S và S.C.S Jang (2007); Olib và các cộng sự (2008); Imanueli D Mnzava (2009); Kheder Alaghi (2013)

Đòn bẩy hoạt động (+) Tài sản cố định

Quy mô công ty

(-)

Được tính bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản hoặc giá trị vốn hóa thị trường của công ty

Slliven (1978); Titman và Wessels (1998); Perry Sadorsky và Irene Henriques (2001); Huynjoon Kim, Zheng Gu và Anna S Mattila (2002)

(+)

Lee, J.S và S.C.S Jang (2007); Chee-Wooi, Hooy và Chyn-Hwa, Lee (2010); Toni Rowe và Jungsun (Sunny) Kim ( 2010); Khaldoun M Al-Qaisi ( 2011)

- Dấu (-): Biểu hiện biến nghiên cứu quan hệ ngược chiều với rủi ro hệ thống.

Bảng 2.2: Các yếu tố kinh tế vĩ mô quyết định rủi ro hệ thống Các yếu tố ảnh

hưởng đến Beta

Mối quan

Thuế suất thuế thu

- Dấu (+): Biểu hiện biến nghiên cứu quan hệ cùng chiều với rủi ro hệ thống

Các kết quả nghiên cứu trên cho thấy các nhà kinh tế học đã tìm ra khá nhiều yếu

tố đặc trưng của công ty có ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống Beta Tuy nhiên, theo mô hình CAPM thì các nhà đầu tư nắm giữ danh mục chứng khoán đa dạng hóa hoàn toàn, nghĩa là những rủi ro phi hệ thống hay rủi ro riêng biệt của các công ty trong danh mục được triệt tiêu hoàn toàn; vì vậy, rủi ro còn lại mà các nhà đầu tư cần quan tâm chính là rủi ro hệ thống của từng chứng khoán riêng biệt Và dĩ nhiên, các yếu tố riêng biệt, đặc trưng của công ty sẽ không ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống

Điều này đặt ra cho chúng ta câu hỏi là liệu hệ số Beta có phải là thước đo rủi ro

hệ thống hiệu quả của một công ty hay không? Và nếu như câu trả lời là không, thì các yếu tố kinh tế nào sẽ quyết định rủi ro hệ thống của các công ty? Để trả lời cho các câu hỏi trên, tác giả sẽ tiến hành xem xét ảnh hưởng của một số yếu tố kinh tế đến rủi ro hệ thống của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Các nhân tố được đưa vào xem xét trong luận này chủ yếu dựa trên bài nghiên cứu “Các yếu tố kinh tế quyết định rủi ro hệ thống trên thị trường chứng khoán Jordan” của tác giả Khaldom M Al-Qaisi (2011) Tác giả chọn bài nghiên cứu này làm tài liệu tham khảo chính là vì các lý do sau:

- Nền kinh tế của Jordan và Việt Nam đều được xếp vào nhóm nước có nền kinh tế mới nổi

- Trong giai đoạn 2008 – 2012, kinh tế Việt Nam có những đặc điểm tương tự như kinh tế Jordan trong giai đoạn 2005 – 2009: Tỷ lệ lạm phát trung bình trong giai đoạn 2008 – 2012 cao hơn so với tỷ lệ lạm phát trung bình trong thập kỷ qua, ngân sách Việt Nam luôn trong tình trạng thâm hụt trong nhiều năm liền, các công ty tại Việt Nam trong giai đoạn này đều không tiếp cận được với nguồn vốn dài hạn thể hiện ở tỷ số nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu trung bình của các công ty là 33.73% nhỏ hơn tỷ số tổng nợ trên vốn chủ sở hữu trung bình là 144.2%, điều này có nghĩa là phần lớn nợ của các công ty Việt Nam trong giai đoạn này là nợ ngắn hạn

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU

Chương 3 của luận văn này sẽ trình bày chi tiết việc thu thập và xử lý số liệu, các xác định và đo lường các biến số cũng như phương pháp được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống với các yếu tố tài chính và các yếu tố kinh tế vĩ mô

3.1 Dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu thu thập là dữ liệu thứ cấp bao gồm: lịch sử giá giao dịch hàng ngày của các chứng khoán niêm yết trên hai sàn chứng khoán, các báo cáo tài chính, thông tin chia cổ tức, tỷ lệ lạm phát, các quyết định của Bộ Tài chính về việc công bố quyết toán Ngân sách Nhà nước, từ ngày 01/01/2008 đến ngày 31/12/2012

Toàn bộ dữ liệu nghiên cứu trong đề tài được tác giả thu thập từ các nguồn đáng tin cậy như Ngân hàng thế giới (World Bank), Cổng thông tin điện tử Bộ Tài chính, Sở Giao dịch chứng khoán TP.HCM, Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội, và các trang web

về chứng khoán như cophieu68.vn, vietstock.vn, bvsc.com.vn

Tính đến thời điểm 31/12/2012, trên Sở Giao dịch chứng khoán TP.HCM và Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội có hơn 639 mã chứng khoán được niêm yết Tuy nhiên,

do một số công ty không có đầy đủ các dữ liệu cần thu thập hoặc thời gian niêm yết của các công ty này quá ngắn không phù hợp với yêu cầu nghiên cứu (các công ty đã được niêm yết tối thiểu trong 5 năm) nên tác giả chỉ thu thập dữ liệu của 188 công ty

để phục vụ cho công tác nghiên cứu Mặc dù, thị trường chứng khoán Việt Nam nói chung và Sở Giao dịch chứng khoán TP.HCM nói riêng đã đi vào hoạt động từ năm

2000, nhưng số lượng cổ phiếu của các công ty giao dịch trên thị trường trong giai đoạn này còn rất ít Phiên giao dịch cổ phiếu đầu tiên vào ngày 28/07/2000 chỉ có 2 mã

cổ phiếu là REE và SAM Đến hết ngày 25/06/2001, hàng hóa trên thị trường đã tăng

từ 2 lên 5 cổ phiếu niêm yế được giao dịch Tính đến cuối năm 2005, số lượng cổ phiếu

niêm yết trên Sở Giao dịch chứng khoán TP.HCM là 32 cổ phiếu và khi đó, Sở Giao dịch chứng khoán Hà Nội mới vừa đi vào hoạt động hơn 5 tháng Vì vậy, tác giả chọn thời điểm năm 2008 để tiến hành nghiên cứu nhằm đảm bảo số lượng mẫu nghiên cứu

là lớn nhất

Thông tin của 188 công ty được chọn để tiến hành việc nghiên cứu được trình bày

trong Phụ lục 3.1

3.2 Quy trình thực hiện nghiên cứu

Luận văn của tác giả được chia làm hai phần Việc ước tính hệ số rủi ro Beta và xem xét các yếu tố quyết định đến hệ số Beta ước tính trong từng phần là khác nhau

3.2.1 Phần một

Tác giả sẽ sử dụng giá đóng cửa hàng tuần của các công ty và hai chỉ số thị trường là HSX-Index và HNX-Index trong giai đoạn từ 01/01/2008 đến 31/12/2012 (tổng cộng là 256 tuần) để ước tính TSSL theo tuần dựa vào công thức sau:

R it = P it − P

P it !1"

Trong đó:

- R it là TSSL của công ty (i) vào tuần thứ (t)

- P it là giá đóng cửa của công ty (i) vào tuần thứ (t)

- P it-1 là giá đóng cửa của công ty (i) vào tuần thứ (t-1)

Việc sử dụng TSSL hàng ngày và trong ngày có thể làm gia tăng số lượng mẫu quan sát trong mô hình hồi quy nhưng sẽ làm giảm sự tương quan giữa TSSL của cổ phiếu và TSSL thị trường vì TSSL trong những thời kỳ không giao dịch là bằng 0 (do không phải ngày nào cổ phiếu của công ty cũng được giao dịch trên thị trường) mặc dù thị trường đã đi lên hoặc đi xuống đáng kể trong những thời kỳ đó Để hạn chế những

sai lệch phi giao dịch này, tác giả đã sử dụng TSSL hàng tuần để ước tính hệ số rủi ro Beta

Sau đó, dựa trên các TSSL theo tuần đã tính toán, tác giả sẽ ước hệ số rủi ro Beta hàng năm của công ty theo phương trình hồi quy sau:

R  = α  + β  R  + ε  !2"

Trong đó:

- R i : Tỷ suất sinh lợi hàng tuần của công ty (i)

- α i : Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng độc lập với thị trường

- β i : Hệ số rủi ro Beta, đo lường độ nhạy cảm giữa tỷ suất sinh lợi của công ty (i) đối với tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường

- R m : Tỷ suất sinh lợi hàng tuần của chỉ số thị trường Đối với các công

ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM thì R m được lấy theo chỉ số HSX-Index, đối với các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội thì R m được lấy theo chỉ số HNX-Index

- ε i : Sai số ngẫu nhiên

Hệ số góc của phương trình hồi quy trên tương ứng với hệ số rủi ro Beta của cổ phiếu và đo lường mức độ rủi ro của cổ phiếu được tính bằng cách sử dụng hàm Slope trong phần mềm Excel

Tiếp theo, tác giả sẽ tiến hành kiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống với các biến đặc trưng công ty thông qua việc phân tích ma trận tương quan và kết quả ước lượng mô hình theo phương pháp OLS

Các biến đặc trưng công ty được đưa vào xem xét trong mô hình là tỷ số tổng nợ trên vốn chủ sở hữu, ký hiệu là FL1; tỷ số nợ dài hạn trên vốn chủ sở hữu, ký hiệu là FL2; đòn bẩy hoạt động được tính bằng % thay đổi của EBIT chia cho % thay đổi doanh thu, ký hiệu là OL; quy mô công ty được tính bằng logarit tự nhiên của tổng tài sản, ký hiệu là SIZE và Tỷ lệ chi trả cổ tức được tính bằng tiền mặt chia cổ tức chia cho lợi nhuận sau thuế, ký hiệu là DIV

Beta 1 = β 0 + β 1 FL1 + β 2 OL + β 3 SIZE + β 4 DIV + ε (3) Beta 1 = α 0 + α 1 FL2 + α 2 OL + α 3 SIZE + α 4 DIV + ε (4)

- R m : Tỷ suất sinh lợi hàng tuần của chỉ số thị trường Đối với các công

ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.HCM thì R m được lấy theo chỉ số HSX-Index, đối với các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội thì R m được lấy theo chỉ số HNX-Index

- D n : Biến giả theo năm, với n = 1, 2, 3, 4, 5 ứng với các năm 2008 đến 2012; trong đó, D 1 = 1 đối với những quan sát của R m trong năm 2008,

và D 1 = 0 cho các năm còn lại; tương tự như vậy cho các biến giả còn lại

- ε i : Sai số ngẫu nhiên

Trong phần này, ngoài các biến đặc trưng công ty ở trên, tác giả còn xem xét thêm ảnh hưởng của các biến kinh tế vĩ mô như giá trị vốn hóa thị trường được tính bằng cách lấy logarit tự nhiên của tổng giá trị vốn hóa của các cổ phiếu niêm yết trên thị trường, ký hiệu MC; tỷ lệ lạm phát được tính bằng thay đổi trong chỉ số giá tiêu dùng,

ký hiệu I và tỷ lệ thâm hụt Ngân sách trên GDP, ký hiệu GD đối với rủi ro hệ thống thông qua mô hình hồi quy sau: