Luận văn thạc sĩ kinh tế Các yếu tố quyết định đến hệ số P E của các công ty phi tài chính niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TPHCM (Hose)

- Trong thực tế có rất nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng, quyết định đến sự khác nhau trong hệ số P/E của các công ty ở các nước phát triển cũng như mới nổi mà các nhà nghiên cứu thực nghiệm

-

HỨA QUANG TRÍ

CÁC YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH ĐẾN HỆ SỐ P/E CỦA CÁC CÔNG

TY PHI TÀI CHÍNH NIÊM YẾT TRÊN SỞ GIAO DỊCH CHỨNG

KHOÁN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH (HOSE)

CHUYÊN NGÀNH: TÀI CHÍNH- NGÂN HÀNG

MÃ SỐ: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS PHAN THỊ BÍCH NGUYỆT

TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013

Công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM HOSE”

là công trình nghiên cứu của chính tác giả, nội dung được đúc kết từ học tập và kết quả

nghiên cứu thực tế trong thời gian qua Các số liệu sử dụng trong bài là trung thực và

có nguồn gốc rõ ràng Luận văn thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của

Cô PGS TS Phan Thị Bích Nguyệt

Tác giả Hứa Quang Trí

Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh đã tạo điều kiện hỗ trợ tôi trong suốt thời gian học tập và nghiên cứu

Xin chân thành cảm ơn quý Thầy Cô đã tận tình giảng dạy cho tôi trong suốt thời gian học tập tại Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh

Xin chân thành cảm ơn Cô PGS TS Phan Thị Bích Nguyệt đã tận tình hướng dẫn

tôi trong suốt thời gian làm luận văn này

Xin chân thành cảm ơn gia đình, bạn bè và các bạn đồng môn đã ủng hộ, giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học và hoàn thành bài luận văn này

Xin trân trọng cảm ơn

Tác giả Hứa Quang Trí

Chương 1: Giới thiệu 02

1.1 Lý do chọn đề tài 02

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 02

1.3 Câu hỏi nghiên cứu 03

1.4 Phương pháp, phạm vi và đối tượng nghiên cứu 03

1.5 Cấu trúc bài nghiên cứu 03

Chương 2: Tổng quan lý thuyết nghiên cứu 04

2.1 Tổng quan lý thuyết liên quan đến hệ số P/E 04

2.2 Bằng chứng cho các yếu tố quyết định đến hệ số P/E 07

2.3 Tổng hợp các nghiên cứu trước đây về các yếu tố quyết định đến hệ số P/E 11

Chương 3: Thiết kế nghiên cứu 15

3.1 Giới thiệu 15

3.2 Chọn mẫu và thu thập dữ liệu 15

3.2.1 Chọn mẫu 15

3.2.2 Thu thập dữ liệu 16

3.3 Lựa chọn biến và mô hình thực nghiệm 16

3.3.1 Lựa chọn các biến 16

3.3.2 Cơ sở hình thành các biến 16

3.3.3 Mô hình thực nghiệm 19

3.4 Phương pháp nghiên cứu 21

Chương 4: Kết quả nghiên cứu thực nghiệm 23

4.1 Thống kê mô tả 2008-2012 23

4.2 Phân tích tương quan dữ liệu tất cả các biến quan sát 24

4.3 Hồi quy đa biến cho dữ liệu bảng POOLED, FEM, REM 25

4.3.1 Kết quả chạy hồi quy 26

4.3.1.1 Kết quả hồi quy Pooled 26

4.3.2.1 So sánh Pooled – FEM 33

4.3.2.2 So sánh Pooled – REM 34

4.3.2.3 So sánh FEM- REM 35

4.3.3 Kiểm tra phát hiện phương sai thay đổi, tự tương quan 37

4.3.3.1 Kiểm tra phát hiện PSTĐ 37

4.3.3.2 Kiểm tra tự tương quan 38

4.3.4 Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan bằng GLS 39

4.4 Phân tích chuỗi thời gian 2008-2012 41

Chương 5: Kết luận và hạn chế của đề tài 52

5.1 Kết luận 52

5.2 Hạn chế 53

Phụ lục 54

Tài liệu tham khảo 75

2 DP: Tỷ lệ thanh toán cổ tức

3 EPS: Thu nhập mỗi cổ phiếu thường

4 FEM: Fixed Effect Model - Mô hình tác động cố định

5 GLS: Generalized least squares-Hồi quy khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi

6 HOSE: Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh

7 LEV: Đòn bẩy tài chính

8 MktRtr: Thu nhập thị trường

9 P/E: Price / Earning per share: Giá trên thu nhập mỗi cổ phiếu thường

10 POOLED: Hồi quy dữ liệu gộp giống OLS

11 PSTĐ: Phương sai thay đổi

12 REM: Random Effect Model - Mô hình tác động ngẫu nhiên

13 Size: Quy mô Công ty

2 Bảng 4.1 Phân tích thống kê mô tả các biến nghiên cứu

3 Bảng 4.2 Ma trận tương quan giữa các biến

4 Bảng 4.5 Kết quả hồi quy Pool

5 Bảng 4.6 Kết quả hồi quy FEM

6 Bảng 4.7 Kết quả hồi quy REM

7 Bảng 4.8 Kết quả kiểm định Likelihood Test

8 Bảng 4.9 Kết quả kiểm định Pagan Test

9 Bảng 4.10a Kết quả kiểm định Hausman Test

10 Bảng 4.10b Kết quả điều kiện xác định mô hình REM

11 Bảng 4.11 Kiểm tra phương sai thay đổi bằng Wald Test

12 Bảng 4.12 Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan

13 Bảng 4.13 Kết quả khắc phục hiện tượng PSTĐ, TTQ bằng GLS

14 Bảng 4.14 Bảng tổng hợp kết quả hồi quy Pooled, FEM, REM và GLS

15 Bảng 4.15 Kết quả chạy hồi quy 2008

16 Bảng 4.16 Kết quả chạy hồi quy 2009

17 Bảng 4.17 Kết quả chạy hồi quy 2010

18 Bảng 4.18 Kết quả chạy hồi quy 2011

19 Bảng 4.19 Kết quả chạy hồi quy 2012

20 Bảng 4.20 Bảng tổng hợp kết quả hồi quy chuỗi thời gian 2008-2012

DANH MỤC SƠ ĐỒ

1 Sơ đồ 2.1 Tấm chắn thuế khi doanh nghiệp sử dụng nợ

2 Sơ đồ 3.2 Tác động dự kiến của các biến đến hệ số P/E

2 Phụ lục 02 Kết quả hồi quy 2008

3 Phụ lục 03 Kết quả hồi quy 2009

4 Phụ lục 04 Kết quả hồi quy 2010

5 Phụ lục 05 Kết quả hồi quy 2011

6 Phụ lục 06 Kết quả hồi quy 2012

7 Phụ lục 07 Biểu đồ VN-index

TÓM TẮT

Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố giải thích sự khác nhau trong hệ số P/E của các công ty phi tài chính bằng cách sử dụng hồi quy Pooled, Random Effect Model, Fixed Effect Model và phương pháp ước lượng GLS trên dữ liệu bảng của

83 công ty phi tài chính niêm yết trên HOSE trong khoảng thời gian 2008-2012 Có tính đến sự biến động trong suốt thời gian nghiên cứu, tác giả đã phân tích riêng cho từng năm để kiểm tra xem từng năm có sự khác nhau không Kết quả chứng minh rằng tỷ lệ chi trả cổ tức, Tobin’s Q, và đòn bẩy tài chính là ba nhân tố quyết định quan trọng đến hệ số P/E trong phân tích tổng hợp cũng như phân tích chuỗi thời gian Nghiên cứu này nhằm mong muốn tạo điều kiện cho các nhà ra quyết định đầu

tư đánh giá yếu tố giải thích sự khác biệt trong hệ số P/E của các công ty và tăng sự

tự tin trong việc lựa chọn các công ty này để đưa vào danh mục đầu tư của mình

Từ khoá: Hệ số P/E, HOSE, Sở Giao dịch Chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý do chọn đề tài

Định giá là mục tiêu trọng tâm trong vấn đề phân tích cơ bản cổ phiếu, lý thuyết tài chính đã cung cấp cho các nhà đầu tư cá nhân, nhà quản lý quỹ, nhà phân tích, người ra quyết định rất nhiều công cụ hữu ích trong việc xác định giá trị của cổ phiếu ở hiện tại để phục vụ cho nhận định, đánh giá và lựa chọn cho việc đầu tư của

họ Một số người sử dụng mô hình chiết khấu dòng tiền (DCF) để định giá, trong khi số khác lại sử dụng các mô hình định giá tương đối khác theo phương pháp hệ

số giá so với thu nhập (P/E), phương pháp hệ số giá so với doanh số (P/S) hay phương pháp hệ số giá thị trường so với giá sổ trị sách (P/B)

Trong các phương pháp định giá kể trên, phương pháp định giá tương đối bằng hệ số P/E là phương pháp khá phổ biến, vì nó đơn giản, dễ dàng tính toán và được nhiều người biết đến trong quá trình lựa chọn cổ phiếu và ra quyết định đầu tư trong những năm gần đây Để phân tích sự hấp dẫn tương đối của việc đầu tư vốn,

hệ số P/E đã chỉ ra cho ta thấy rằng mức giá trung bình mà thị trường sẵn sàng trả giá để mua một đồng thu nhập mà công ty đó đã tạo ra trong suốt quá trình kinh doanh, nó cũng phản ánh được chất lượng thu nhập và tiềm năng tăng trưởng của công ty đó Vì vậy, việc hiểu biết về hệ số P/E cũng như các yếu tố quyết định đến

hệ số P/E là điều quan trọng đối với họ Tuy nhiên, trong kho tài liệu hiện vẫn còn khá ít bài nghiên cứu nói về lĩnh vực này, đặc biệt là ở Việt Nam hiện nay Do đó, tôi đi đến quyết định chọn đề tài “ Các yếu tố quyết định đến hệ số P/E của các công

ty phi tài chính niêm yết trên HOSE” để làm đề tài cho bài nghiên cứu của mình

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Bài nghiên cứu này nhằm mục tiêu là nhận diện được các yếu tố nào quyết định đến hệ số P/E của doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM (HOSE) Qua đó, nhằm tạo điều kiện cho việc đánh giá các yếu tố giải thích sự khác biệt trong hệ số P/E của các công ty để thu hút sự chú ý

của các nhà đầu tư và tăng sự tự tin của họ trong việc định giá và lựa chọn cổ phiếu của các công ty này đưa vào danh mục đầu tư của mình

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

Để giải đáp ứng cho mục tiêu nghiên cứu trên, tác giả bài nghiên cứu đã đặt

ra hai câu hỏi cần phải giải quyết như sau:

- Các yếu tố nào quyết định đến hệ số P/E đối với các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM (HOSE) trong giai đoạn 2008-

2012

- Và các yếu tố quyết định hệ số P/E của các công ty này có gì khác nhau qua các năm trong giai đoạn này hay không

1.4 Phương pháp, phạm vi và đối tượng nghiên cứu:

- Sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu Stata phiên bản 11 để hồi quy đa biến Pooled, FEM và REM và ước lượng GLS trên dữ liệu của 83 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM (HOSE) trong giai đoạn 2008-2012

- Trong thực tế có rất nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng, quyết định đến sự khác nhau trong hệ số P/E của các công ty ở các nước phát triển cũng như mới nổi

mà các nhà nghiên cứu thực nghiệm trước đã đề cập đến trong kết quả nghiên cứu của mình, nhưng trong phạm vi bài này tác giả chỉ nghiên cứu các yếu tố liên quan đến đặc thù công ty với đối tượng là các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM (HOSE) trong giai đoạn 2008-2012

1.5 Cấu trúc bài nghiên cứu gồm 05 phần chính như sau:

- Giới thiệu

- Tổng quan lý thuyết

- Thiết kế nghiên cứu

- Kết quả nghiên cứu

- Kết luận và hạn chế

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT

2.1 Tổng quan lý thuyết về hệ số P/E

Theo Gordon and Shapiro (1956) trên mô hình tăng trưởng cổ tức với mục tiêu là biết được giá trị hiện tại của dòng cổ tức mà dòng cổ tức này vẫn tiếp tục tăng trưởng với tỷ lệ không đổi như công thức 2.1

P0 = D1 / Ke – g (2.1)

Trong đó:

- Po : Giá hiện tại của cổ phiếu

- D1 : Cổ tức mong đợi năm tới

- Ke : Chi phí sử dụng vốn

- g : Tăng trưởng không đổi của cổ tức Giả sử ta muốn tính P/E cho cổ phiếu, ta có thể chia cả 02 vế trong phương trình (2.1) cho EPS kỳ vọng ta có phương trình (2.2) như sau:

P /E[EPS] = ( D1/E[EPS]) / (Ke – g) (2.2)

Vì ta có D1 / EPS = E (tỷ lệ thanh toán kỳ vọng)

Do đó: P/E = E / (Ke-g) (2.3)

Do đó, khi công ty có tăng trưởng cao thì có hệ số P/E lớn hơn Điều này đã giải thích tại sao cổ phiếu của các công ty ngành công nghiệp với tăng trưởng dự kiến trong tương lai là chắc chắn thì được mua bán tại mức P/E cao hơn Khi công

ty thanh toán cổ tức với một tỷ lệ cao sẽ chuyển tải thông tin làm cho hệ số P/E cao hơn với điều kiện là các yếu tố khác không đổi Nhưng trong thực tế, các công ty lại không thể dễ dàng gì trong việc ra quyết định cho chính sách cổ tức tối đa, vì khi trả

cổ tức nhiều, điều đó có nghĩa là sẽ làm mất đi phần vốn từ lợi nhuận giữ lại để duy trì đà tăng trưởng của công ty Trong khi đó các công ty có mức rủi ro cao sẽ phải

có chi phí sử dụng vốn (Ke) cao hơn để bù đắp cho nhà đầu tư Do đó, cổ phiếu đó phải được giao dịch tại hệ số P/E thấp hơn vì (Ke) tỉ lệ nghịch với P/E, dựa trên công thức 2.3 Do đó, hệ số P/E giúp cho nhà đầu tư có nhận định về cổ phiếu tốt

hơn khi biết được các yếu tố quyết định đến sự khác nhau của hệ số P/E, từ lí thuyết trên ta thấy rằng yếu tố quyết định hệ số P/E là tỉ lệ thanh toán kỳ vọng, chi phí sử dụng vốn và tăng trưởng cổ tức

Midigliani and Millers (1958) là người đã đề xuất ra lý thuyết nổi tiếng nhất về vấn đề nợ và giá trị doanh nghiệp Trên thế giới giá trị doanh nghiệp tăng lên khi doanh nghiệp có sử dụng đòn bẩy tài chính và câu hỏi về việc tối đa hoá giá trị doanh nghiệp có được xem như là tối đa hoá giá trị cho cổ đông không?

và kết quả cho thấy rằng cấu trúc vốn mà tối đa hoá giá trị doanh nghiệp là cấu trúc vốn mà làm tối đa hoá lợi ích cho cổ đông Do đó, đòn bẩy tài chính sẽ mang đến việc tối đa hoá lợi ích cho cổ đông Tuy nhiên, kết quả này sẽ không đúng trong trường hợp phức tạp như khi khả năng vỡ nợ xảy ra khi doanh nghiệp sử dụng nợ quá nhiều, còn không thì nợ tác động tích cực đến giá trị của công ty vì có sự tồn tại của tấm chắn thuế, tấm chắn thuế có giá trị vì nó làm giảm các dòng thuế trong tương lai khi doanh nghiệp sử dụng nợ Giá trị của đòn bẩy có thể diễn giải trong công thức 2.4

VL = Vu + Tc*D (2.4) Trong đó :

VL: Giá trị doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy Vu: Giá trị doanh nghiệp khi không có nợ Tc: Thuế suất

giảm đi tính thanh khoản và làm tăng rủi ro và kết quả làm giảm giá trị của công ty Điều đó được minh hoạ trong sơ đồ 2.1

Sơ đồ 2.1 Tấm chắn thuế khi doanh nghiệp sử dụng nợ

Theo như sơ đồ 2.1 trên ta thấy tấm chắn thuế làm tăng giá trị doanh nghiệp trong trường hợp có sử dụng nguồn vốn vay trong kinh doanh, trong khi chi phí kiệt quệ tài chính làm giảm giá trị doanh nghiệp có sử dụng nguồn vốn vay Để dung hoàn giữa 02 yếu tố này thì sự phối hợp xảy ra tại điểm D là điểm tối ưu nợ mà làm tối đa hoá giá trị công ty nhưng không gây ra gánh nặng về chi phí kiệt quệ tài chính làm giảm giá trị công ty Do đó, D gọi là điểm có cơ cấu vốn tối ưu hay gọi là điểm thỏa hiệp giữa lá chắn thuế và chi phí kiệt quệ tài chính Do đó mức nợ tối ưu hay mức nợ mục tiêu chính là mức làm tối đa hoá giá trị doanh nghiệp Trong thực tế thì chi phí kiệt quệ tài chính không biết chính xác được và chưa có công thức nào để xác định mức độ nợ tối ưu cho doanh nghiệp (Ross, Westerfield, Jaffe 2005) Tóm lại, lí thuyết về tấm chắn thuế khi doanh nghiệp sử dụng nợ cho thấy đòn bẩy tài chính có tác động tích cực đến hệ số P/E khi không tính đến chi phí phá sản

Giá tr ị doanh nghi ệ p ( V )

Giá tr ị doanh nghi ệ p v ớ i Thu ế và N ợ : VL = Vu + Tc * D

Giá tr ị doanh không vay n ợ :

Vu

Giá tr ị T ấ m ch ắ n thu ế khi vay n ợ

Giá tr ị chi phí

ki ệ t qu ệ tài chính

2.2 Bằng chứng về các yếu tố quyết định đến hệ số P/E

2.2.1.Bằng chứng cho thấy việc thanh toán cổ tức có ảnh hưởng đến hệ số P/E của các doanh nghiệp

Một số bằng chứng thực nghiệm cho thấy mối liên hệ tích cực giữa thanh toán cổ tức và hệ số P/E được hỗ trợ bởi:

Reilly et al (1983) đưa ra kết luận là hệ số P/E tăng lên với việc tăng lên trong chi trả cổ tức, sau khi tác giả nghiên cứu chuỗi thời gian về mối liên hệ của hệ

số P/E bằng cách sử dụng mô hình hồi quy đa biến cho dữ liệu S&P 500 giai đoạn 1963-1980

Loughlin (1996) cũng đã kết luận rằng việc chi trả cổ tức có mối liên hệ tích cực tới hệ số P/E với sức mạnh giải thích cao nhất

Abul F.M Shamsuddin, A., Hiller, A.J., (2004), đã cho thấy hệ số P/E như là

sự tăng lên trong chức năng về tỷ lệ thanh toán cổ tức sau khi nghiên cứu chuỗi thời gian theo quý, điều tra các yếu tố cơ bản của hệ số P/E ở thị trường chứng khoán Australian giai đoạn 1-1984 và 3-2001

Muhammad, Azam, (2010) kết luận rằng tỷ lệ thanh toán cổ tức có mối liên

hệ tích cực có ý nghĩa đến hệ số P/E sau khi Tác giả phân tích dữ liệu của 35 công

ty chi trả cổ tức trên thị trường chứng khoán Karachi trong giai đoạn 2000- 2008 kiểm tra trên Panel Data như F-Test LM test của Breusch and Pagan (1980) và Hausman specification (1978), kết quả này hỗ trợ cho kết luận của Amoako-Adu, Ben & Smith, Brian (2002)

Dr Talat Afza (2012) xem xét mối liên hệ của hệ số P/E với 07 nhân tố như

tỷ lệ thanh toán cổ tức, tobin’s Q, đòn bẩy tài chính, thu nhập thị trường, biến động giá thị trường tăng trưởng thu nhập và quy mô công ty, bằng hồi quy OLS dựa trên

dữ liệu tổng hợp của 25 công ty niêm yết trên Karachi stock exchange trong khoảng thời gian 2005-2009, có tính đến sự biến động trong thị trường chứng khoán Pakistan trong suốt thời gian nghiên cứu nên phân tích chuỗi thời gian cũng được làm bằng cách sử dụng mô hình hồi quy OLS để kiểm tra xem yếu tố quyết định tỷ

số P/E có khác nhau giữa các năm hay không Các kết quả nghiên cứu cho thấy rằng

tỷ lệ chi trả cổ tức là nhân tố quyết định tích cực quan trọng đến hệ số P/E đối với phân tích tổng hợp cũng như phân tích chuỗi thời gian

Puwanenthiren Premkanth (2013), nghiên cứu 30 công ty niêm yết trên Colombo Stock Exchange từ năm 2007-2011 đưa ra kết quả là tỷ lệ thanh toán cổ tức có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê tới hệ số P/E

Một số bằng chứng thực nghiệm khác lại cho thấy mối liên hệ tiêu cực giữa thanh toán cổ tức và hệ số P/E được hỗ trợ bởi:

Kane et el (1996) cho ra kết quả là tỷ suất cổ tức có tác động tiêu cực đến hệ

số P/E, sau khi Tác giả nghiên cứu giai đoạn 1953-1994 với S&P 500 Tuy nhiên kết quả lại không có ý nghĩa thống kê

Kulling Karl Johan & Lundberg Filip (2007) cho ra kết quả là các biến như

tỷ lệ cổ tức, lãi suất, P/B, quy mô công ty, đòn bẩy tài chính có tác động đến hệ số P/E Trong đó cho thấy cổ tức có ảnh hưởng tiêu cực đến hệ số P/E có nghĩa là các biến này tăng thì hệ số P/E giảm

Vahid Faezinia (2012) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số P/E ở thị trường chứng khoán Tehran, nghiên cứu mối liên hệ giữa hệ số P/E và 08 biến kinh

tế tài chính bao gồm lãi suất, lạm phát, tỷ lệ tăng trưởng, rủi ro hệ thống (beta), quy

mô công ty (market value), ROE, tỷ suất cổ tức, tỷ lệ nợ so với vốn chủ (Lev) Dữ liệu được tiến hành bằng phần mềm E-view, dùng hồi quy mô hình hồi quy Logarit

đa biến và dữ liệu bảng để phân tích và kết quả đạt được với độ tin cậy là 95% Kết quả cho thấy tất cả các biến nghiên cứu đều có khả năng giải thích sự khác nhau của

hệ số P/E, trong đó mối liên hệ tiêu cực có ý nghĩa thống kê giữa hệ số P/E với tỷ lệ thanh toán cổ tức

2.2.2.Bằng chứng cho thấy tăng trưởng thu nhập của công ty có ảnh hưởng đến hệ số P/E của các công ty niêm yết

Reilly et al (1983) cho thấy tăng trưởng thu nhập ảnh hưởng tích cực đến hệ

số P/E khi Tác giả kiểm tra chuỗi thời gian về mối liên hệ của hệ số P/E bằng cách

sử dụng mô hình hồi quy đa biến cho dữ liệu S&P 500 giai đoạn 1963-1980

Loughlin (1996) nghiên cứu S&P 500 và đưa ra kết luận rằng lợi nhuận mong đợi có mối liên hệ tích cực tới hệ số P/E với sức mạnh giải thích cao nhất White (2000) sử dụng dữ liệu của S&P 500 trong giai đoạn 1926- 1997 để hồi quy

đa biến và tìm ra là tăng trưởng thu nhập của công ty có ý nghĩa trong việc xác định

hệ số P/E

Gill (2003) nghiên cứu thị trường Ấn Độ, lấy dữ liệu chỉ số BSE 100 giai đoạn 1997-2001 đưa ra kết luận là lợi nhuận cao dẫn đến tăng hệ số P/E và công ty với EPS tăng trưởng với tỷ lệ cao và bền vững nên được xem xét đầu tư

Muhammad, Azam, (2010) phân tích dữ liệu của 35 công ty chi trả cổ tức trên thị trường chứng khoán Karachi trong giai đoạn 2000-2008 kiểm tra trên Panel Data như F-Test LM test của Breusch and Pagan (1980) và Hausman specification (1978) và đưa ra kết luận về tác động của tăng trưởng lợi nhuận đến hệ số P/E là tích cực và có ý nghĩa thống kê, kết quả này hỗ trợ cho kết luận của Amoako-Adu, Ben & Smith, Brian (2002)

Vahid Faezinia (2012) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số P/E ở thị trường chứng khoán Tehran, nghiên cứu mối liên hệ giữa hệ số P/E và 08 biến kinh

tế tài chính bao gồm lãi suất, lạm phát, tỷ lệ tăng trưởng, rủi ro hệ thống (beta), quy

mô công ty (market value), ROE, tỷ suất cổ tức, tỷ lệ nợ so với vốn chủ Kết quả cho thấy tất cả các biến nghiên cứu đều có khả năng giải thích sự khác nhau của hệ

số P/E, cụ thể là mối liên hệ trực tiếp hay tích cực có ý nghĩa giữa hệ số P/E và tỷ lệ tăng trưởng thu nhập của công ty

2.2.3.Bằng chứng cho thấy đòn bẩy tài chính có mối liên hệ với hệ số P/E

Kulling Karl Johan & Lundberg Filip (2007) cho ra kết quả là các biến như

tỷ lệ cổ tức, lãi suất, P/B, quy mô công ty, đòn bẩy tài chính có tác động đến hệ số P/E Trong đó đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng tiêu cực có ý nghĩa đến hệ số P/E có nghĩa là biến này tăng thì hệ số P/E giảm

Trong khi Vahid Faezinia (2012) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ số

P/E ở thị trường chứng khoán Tehran, kết quả cho thấy mối liên hệ tích cực có ý nghĩa giữa hệ số P/E và đòn bẩy tài chính của công ty

2.2.4.Bằng chứng cho thấy biến động giá thị trường có liên hệ với hệ số P/E

Kane et el (1996) nghiên cứu giai đoạn 1953-1994 để kiểm tra mối liên hệ giữa hệ số P/E và biến động thị trường đối với S&P 500, phân tích hồi quy cho thấy rằng biến động thị trường có mối quan hệ tiêu cực có ý nghĩa với hệ số P/E

Abul F.M Shamsuddin, A., Hiller, A.J., (2004) nghiên cứu chuỗi thời gian theo quý, điều tra các yếu tố cơ bản của hệ số P/E ở thị trường chứng khoán Australian giai đoạn 1-1984 và 3-2001 Kết quả cho thấy rằng hệ số P/E như là sự giảm với biến động thị trường

Sushil Kumar Bhadu and D.P Warne (2009) phân tích dữ liệu của 243 công

ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Bombay trong giai đoạn 2001-2007 để kiểm tra các tham số nhân tố khác nhau quyết định đến hệ số P/E trong thị trường vốn Ấn Độ và kết quả hồi quy đa biến trên các biến chuẩn hoá cho thấy sự biến động trong giá cả thị trường là nhân tố quyết định quan trọng nhất đến hệ số P/E ở thị trường vốn Ấn Độ

2.2.5.Bằng chứng cho thấy quy mô công ty có mối liên hệ với hệ số P/E của công ty

Cho (1994) kiểm tra sức mạnh giải thích của quy mô công ty và ngành công nghiệp sau khi cố định các nhân tố tác động khác bằng cách phân loại các công ty thành 05 nhóm ngành công nghiệp dựa trên bản chất kinh doanh của họ Kết quả hồi quy đã mô tả rằng quy mô công ty có mối liên hệ tiêu cực với hệ số P/E

Anderson and Brooks (2006) nghiên cứu dữ liệu của tất cả công ty UK giai đoạn 1975-2003 và kết luận rằng với các biến cụ thể công ty, hệ số P/E cũng bị ảnh hưởng bởi 03 yếu tố cơ bản là quy mô công ty, năm tính P/E và ngành công nghiệp

Kulling Karl Johan & Lundberg Filip (2007) cho ra kết quả là quy mô công

ty có ảnh hưởng tiêu cực đến hệ số P/E

Sushil Kumar Bhadu and D.P Warne (2009) phân tích dữ liệu của 243 công

ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Bombay trong giai đoạn 2001-2007 để kiểm tra các tham số nhân tố khác nhau quyết định đến hệ số P/E trong thị trường vốn Ấn Độ và kết quả hồi quy đa biến trên các biến chuẩn hoá cho thấy quy mô công ty là nhân tố quyết định quan trọng nhất đến hệ số P/E ở thị trường vốn Ấn

Độ

Vahid Faezinia (2012)nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hệ số P/E ở thị trường chứng khoán Tehran, kết quả cho thấy mối liên hệ trực tiếp hay tích cực có ý nghĩa giữa hệ số P/E và quy mô của công ty

2.2.6.Bằng chứng cho thấy có mối liên hệ giữa thu nhập thị trường và hệ

số P/E

Thu nhập thị trường bao gồm tỷ lệ thanh toán cổ tức và sự thay đổi trong giá cổ phiếu của năm tài chính hỗ trợ bởi nghiên cứu của Sushil Kumar Bhadu and D.P Warne (2009), Dr Talat Aza (2012)

2.2.7.Bằng chứng cho thấy có mối liên hệ giữa Tobin’s Q và hệ số P/E

Dr Talat Afza (2012) kết quả nghiên cứu cho thấy rằng Tobin’s Q là nhân tố quyết định tích cực quan trọng đến hệ số P/E

2.3 Tổng hợp các nghiên cứu trước đây về các yếu tố quyết định đến hệ số P/E

Một số nhà nghiên cứu tiến hành phân tích thực nghiệm thị trường bằng cách

sử dụng các mẫu dữ liệu khác nhau ở các nước phát triển và các nước đang phát triển và kết quả là họ đã tìm thấy các bằng chứng hỗn hợp liên quan đến các yếu tố quyết định đến hệ số P/E của các công ty niêm yết Sau đây là một số bằng chứng thực nghiệm trong việc kiểm tra các yếu tố quyết định đến hệ số P/E của các nhà nghiên cứu trước được tóm tắt như sau:

Bảng 2.1 Bảng tóm tắt kết quả của các nghiên cứu trước

Tên tác giả Nội dung nghiên cứu Kết quả nghiên cứu

Reilly et al (1983) Hồi quy đa biến Dữ

liệu S&P 500 giai đoạn 1963 tới 1980

- P/E tăng lên với việc tăng trong chi trả cổ tức, tăng trưởng thu nhập

và tăng trưởng cổ tức

- P/E giảm với sự tăng lên của tốc

độ thất bại trong kinh doanh, thu nhập phi rủi ro, biến động lạm phát

và biến động thu nhập

Kane et el (1996) Hồi quy dữ liệu S&P

500

- Biến động thị trường, tốc độ lạm phát và sản xuất công nghiệp có ý nghĩa tiêu cực với hệ số P/E -Lãi suất thực và tỷ suất cổ tức tác động tiêu cực nhưng lại không có ý nghĩa thống kê

Loughlin (1996) - Chi trả cổ tức và lợi nhuận mong

đợi có mối liên hệ tích cực tới tỷ số P/E với sức mạnh giải thích cao nhất

-Lãi suất tín phiếu kho bạc tỷ lệ nghịch với hệ số P/E

Vahid Faezinia

(2012)

Thị trường chứng khoán Tehran

Biến lãi suất, tỷ lệ cổ tức và lạm phát có mối liên hệ nghịch với hệ số P/E

Mối liên hệ tích cực, tr ực tiếp có ý nghĩa giữa hệ số P/E và các biến tỷ

lệ tăng trưởng, rủi ro, hệ số nợ, ROE

và quy mô công ty

Dr Talat Afza

(2012)

Công ty niêm yết trên Karachi stock exchange trong khoảng thời gian 2005 – 2009

Tỷ lệ chi trả cổ tức và Tobin’s Q là nhân tố quyết định quan trọng nhất đến tỷ số P/E đối với phân tích tổng hợp cũng như phân tích chuổi thời gian

Sushil Kumar

Bhadu and D.P

Warne (2009)

Phân tích dữ liệu của

243 công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Bombay trong giai đoạn 2001-2007

Tỷ lệ thanh toán cổ tức, tobin’s Q, đòn bẩy tài chính, thu nhập thị trường, biến động giá thị trường, tăng trưởng thu nhập và quy mô công ty tác động đến P/E Trong đó biến động trong giá cả thị trường và quy mô công ty là nhân tố quyết định quan trọng nhất đến hệ số P/E Muhammad,

Azam, (2010)

Phân tích dữ liệu của

35 công ty chi trả cổ tức trên thị trường chứng khoán Karachi trong giai đoạn 2000-

Puwanenthiren

Premkanth (2013)

Nghiên cứu 30 công ty niêm yết trên Colombo Stock Exchange từ năm 2007-2011

- Tỷ lệ thanh toán cổ tức có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê tới

Kulling Karl Johan

& Lundberg Filip

(2007)

- Tỷ lệ cổ tức, lãi suất, P/B, quy mô công ty, đòn bẩy tài chính có tác động đến hệ số P/E Trong đó, cổ tức có ảnh hưởng tiêu cực đến hệ số P/E có nghĩa là các biến này tăng thì

1999

- Tăng trưởng và rủi ro tín dụng như

là nhân tố quyết định sự khác biệt của hệ số P/E ở thị trường mới nổi

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU 3.1 Giới thiệu

Trong bài nghiên cứu này Tác giả dùng phần mềm Stata phiên bản 11 để hồi quy đa biến dữ liệu bảng với bộ số liệu tổng hợp trong giai đoạn từ 2008-2012 cho các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM (HOSE) bằng 03 mô hình: Pooled Regress Model, Fixed Effect Model, Random Effect Model

Trong đó, tính đến biến động trong suốt thời kỳ nghiên cứu, tác giả tiếp tục phân tích chuỗi thời gian 2008-2012 dựa trên dữ liệu chéo của từng năm để kiểm tra xem liệu các yếu tố quyết định hệ số P/E có khác gì qua các năm và có ảnh hưởng đến quyết định đầu tư của các nhà đầu tư hay không

3.2 Chọn mẫu và thu thập dữ liệu

3.2.1 Chọn mẫu

Trong nghiên cứu thực nghiệm, việc chọn mẫu là việc rất quan trọng vì việc chọn mẫu có tác động rất lớn đến kết quả nghiên cứu sau này Trong bài nghiên cứu này, dữ liệu niêm yết trải dài từ năm 2000-2013, cụ thể là vào năm 2000 chỉ có 02

cổ phiếu niêm yết, đến năm 2005 là 18 cổ phiếu và đến năm 2006 được 84 cổ phiếu niêm yết Do đó, để đạt được mẫu tương đối hợp lý, Tác giả đã chọn 110 công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM (HOSE) bắt đầu từ năm 2008-2012 Nhưng theo lý thuyết hệ số P/E phải là số dương nên các cổ phiếu

có hệ số P/E âm phải được loại bỏ và dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu là dạng dữ liệu bảng trong giai đoạn 2008-2012, vì vậy các quan sát không đầy đủ trong giai đoạn này cũng sẽ bị loại bỏ cho điều kiện bảng cân bằng để không ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu sau này Kết quả là mẫu còn lại là 83 công ty đạt điều kiện chọn lọc theo yêu cầu của mẫu

3.2.2 Thu thập dữ liệu

Dữ liệu thu thập cho các biến nghiên cứu thực nghiệm trong giai đoạn từ 2008-2012 được lấy từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán của các công ty niêm yết, các số liệu thống kê giao dịch hàng ngày được công bố thông tin tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM (HOSE) Các công ty được đưa vào mẫu là các công ty đã niêm yết trước khi kết thúc năm tài chính 2012, tức là trước ngày 31/12/2012 và hiện nay vẫn còn niêm yết

Việc tính toán giá trị cho các biến này tác giả đã dựa vào công thức cụ thể của từng biến liên quan đến mô hình

Giá cả dùng cho tính toán các biến liên quan được thống kê từ các phiên giao dịch tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh (HOSE), tỷ lệ thanh toán cổ tức là tỷ lệ cổ tức bằng tiền mặt

3.3 Lựa chọn biến và mô hình thực nghiệm

3.3.1 Lựa chọn các biến

Việc lựa chọn biến cho nghiên cứu thực nghiệm này hoàn toàn dựa vào các nghiên cứu trước đó cụ thể là theo nghiên cứu của Dr Talat và cộng sự ( 2012) và Kumar and Warne ( 2009) các biến lựa chọn cho nghiên cứu này bao gồm 01 biến phụ thuộc là hệ số giá trên thu nhập (P/E) và 07 biến độc lập là tỷ lệ thanh toán cổ tức hàng năm (DP), đòn bẩy tài chính (Lev), thu nhập thị trường (MktRtr), biến động giá thị trường (VMP), tăng trưởng thu nhập (EGrowth) và quy mô doanh nghiệp (Size)

3.3.2 Cơ sở hình thành các giả thiết nghiên cứu

Từ cơ sở lý thuyết và các bằng chứng thực nghiệm đã nghiên cứu trong chương 2 và với mục tiêu là xác định được các yếu tố nào quyết định đến hệ số P/E của các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM (HOSE) điều đó đã dẫn đến việc hình thành nên các giả thiết kỳ vọng cho nghiên cứu này như sau :

Lý thuyết cho thấy với tỷ lệ thanh toán cổ tức cao sẽ chuyển tải tín hiệu làm cho hệ số P/E cao hơn trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, tuy nhiên thanh toán cổ tức cao sẽ làm giảm lợi nhuận giữ lại để duy trì nhu cầu tăng trưởng của công ty, trong khi rủi ro cao sẽ làm cho P/E ở mức thấp Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy một số tác động tích cực, trong khi số khác lại tác động tiêu cực Mối liên

hệ mong đợi là thanh toán cổ tức có liên hệ tích cực tới hệ số P/E điều này được hỗ trợ bởi Reilly et al (1983), Loughlin (1996), Abul F.M Shamsuddin, A., Hiller, A.J., (2004), Muhammad, Azam, (2010), Dr Talat Afza (2012), Puwanenthiren Premkanth (2013) giả thiết tỷ lệ thanh toán cổ tức (DP) được hình thành

Giả thiết DP: Thanh toán cổ tức có mối liên hệ tích cực với hệ số P/E

Hệ số Tobin’s Q tăng lên sẽ thu hút sự được sự chú ý của các nhà đầu tư và điều đó làm tăng niềm tin cho nhà đầu tư khi lựa chọn cổ phiếu vào danh mục của

họ và dẫn đến tăng hệ số P/E, điều này được hỗ trợ bởi Dr Talat Afza (2012) Do đó giả thiết Q được hình thành

Q: Tobin’s Q có mối liên hệ tích cực với hệ số P/E

Công ty cần giảm đòn bẩy tài chính để thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư và tăng niềm tin của họ trong việc lựa chọn các công ty có đòn bẩy tài chính thấp vào dannh mục của họ, điều này được hỗ trợ bởi Kulling Karl Johan & Lundberg Filip (2007), Dr Talat Afza (2012) Do đó, giả thiết Lev được hình thành

Lev : Đòn bẩy tài chính có tác động tiêu cực đến hệ số P/E

Thu nhập thị trường bao gồm tỷ lệ thanh toán cổ tức và sự thay đổi trong giá

cổ phiếu của năm tài chính càng cao thì nhà đầu tư càng thích, cổ phiếu nào có khả năng tạo ra thu nhập lớn thì được nhà đầu tư lựa chọn vào danh mục của họ, điều này được hỗ trợ bởi nghiên cứu của Sushil Kumar Bhadu and D.P Warne (2009), Dr Talat Aza (2012) Do đó, giả thiết MktRtr được hình thành

MktRtr: Thu nhập thị trường có mối liên hệ tích cực tới hệ số P/E

Biến động giá cả tác động tích cực đến các nhà đầu tư, điều này hàm ý rằng các cổ phiếu có biến động giá nhiều các nhà đầu tư sẽ thích hơn vì họ có thể đạt lợi ích cao về lãi vốn điều này được hỗ trợ bởi Sushil Kumar Bhadu and D.P Warne (2009) Do đó, giả thiết VMP được hình thành

VMP: biến động giá cả thị trường có mối liên hệ tích cực đến hệ số P/E

Công ty nào có tiềm năng tăng trưởng ổn định, trưởng thành thì có hệ số P/E nhỏ hơn với công ty trẻ tăng trưởng nhanh Anderson and Brooks (2006), tăng trưởng thu nhập cao làm cho nhà đầu tư thích hơn vì vốn của họ ngày càng phình ra, điều này được hỗ trợ bởi Reilly et al (1983), Loughlin (1996), White (2000), Gill (2003), Muhammad, Azam (2010), Vahid Faezinia (2012) Do đó, giả thiết Egrowth được hình thành

Egrowth: Tăng trưởng thu nhập có mối liên hệ tích cực đến hệ số P/E

Quy mô công ty tác động tiêu cực đến hệ số P/E hàm ý các nhà đầu tư sẵn sàng đầu tư vào công ty nhỏ với tiềm năng tăng trưởng nhanh điều này được hỗ trợ bởi Cho (1994), Kulling Karl Johan & Lundberg Filip (2007) và Sushil Kumar Bhadu and D.P Warne (2009) Do đó, giả thiết Size được hình thành

Size : Quy mô công ty có mối liên hệ tiêu cực đến hệ số P/E

Dựa trên các cơ sở hình thành lên các giả thiết ta tổng hợp giả thiết các biến tác động dự kiến kỳ vọng về dấu đến hệ số P/E thể hiện trong sơ đồ 2.3

Sơ đồ 3.2 : Tác động dự kiến của các biến đến hệ số P/E

3.3.3 Mô hình nghiên cứu thực nghiệm

Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính Kumar and Warne (2009) và việc phân tích thực nghiệm này được chia làm 02 phần:

Phần 1: Phân tích hồi quy đa biến dựa trên dữ liệu bảng tổng hợp trong giai đoạn 2008-2012 để kiểm tra yếu tố nào quyết định đến hệ số P/E theo phương pháp hồi quy POOLED, FEM, REM và ước lượng GLS trên dữ liệu bảng

Phần 2: Phân tích hồi quy đa biến dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian 2008-2012 bằng cách ước tính một phương trình hồi quy đa biến riêng biệt cho mỗi năm dựa trên dữ liệu chéo

Mô hình thực nghiệm:

PEit = α + β1Dpit + β2Qit + β3Levit + β4MktRtrit +β5VMPit +

β6Egrowthit + β7Sizeit + e

Tỷ lệ thanh toán cổ tức Tobin’s Q

Đòn bẩy tài chính

Thu nhập thị trường

- Lev

+ MktRtr

+ VMP + EGrowth

- Size

Trong đó:

PEit = Tỷ số P/E của công ty thứ i trong khoảng thời gian t

Được tính toán bằng cách lấy giá thị trường của cổ phiếu (P) chia cho thu nhập trên mỗi cổ phiếu thường (EPS) Trong đó, P là giá thị trường tại thời điểm tính cuối năm tài chính, EPS là của năm tài chính đang tính, EPS này được tính bằng lợi nhuận sau thuế trừ đi lợi ích cổ đông thiểu số rồi chia cho số cổ phiếu lưu hành bình quân năm tính

DPit = Tỷ lệ thanh toán cổ tức của công ty thứ i trong khoảng thời gian t

Được đo bằng tỷ lệ của cổ tức được thanh toán cho một cổ phần (DPS) trên thu nhập mỗi cổ phần (EPS) Trong đó, EPS là của năm tài chính đang tính, EPS này được tính bằng lợi nhuận sau thuế trừ đi lợi ích cổ đông thiểu số rồi chia cho số cổ phiếu lưu hành bình quân năm tính

Qit = Tobin’s Q của công ty thứ i trong khoảng thời gian t

Được tính bằng tỷ lệ của tổng (giá trị thị trường + nợ) chia cho tổng giá trị tài sản tính trên sổ sách Trong đó, tổng giá trị thị trường của công ty = giá thị trường * khối lượng cổ phiếu đang lưu hành + giá trị nợ

LEVit = Đòn bẩy tài chính của công ty thứ i trong khoảng thời gian t

Được tính toán bằng cách lấy tổng giá trị nợ chia cho tổng giá trị tài sản sổ sách

MktRtrit = Thu nhập thị trường của công ty thứ i trong khoảng thời gian t

Tính toán bằng cách lấy tỷ lệ cổ tức tiền mặt + tỷ lệ thay đổi trong giá cổ phần so với giá năm trước Trong đó, thay đổi trong giá = Giá đóng cửa năm (t) – giá đóng cửa năm (t-1) / giá đóng cửa năm (t-1)

VMPit = Biến động trong giá cả thị trường của cổ phiếu qua các phiên giao dịch

của công ty thứ i trong khoảng thời gian t

Được tính toán bằng cách: Tính giá trung bình trong phiên giao dịch sau đó lấy độ lệch chuẩn của giá trung bình đó

Egrowthit = Tăng trưởng thu nhập của công ty thứ i trong khoảng thời gian t

Được tính bằng phần trăm thay đổi trong thu nhập ròng Tức là lấy thu nhập ròng năm (t) / năm (t-1)

Sizeit = Quy mô công ty của công ty thứ i trong khoảng thời gian t

Tính toán bằng cách lấy logarit cơ số tự nhiên của doanh số bán hàng hàng năm Với i = (1, 83)

t = (2008, 2012)

3.4 Phương pháp nghiên cứu

Tác giả sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu Stata phiên bản 11 để xử lý dữ liệu bảng vì dữ liệu bảng liên quan đến từng doanh nghiệp theo thời gian nên sẽ có tính dị biệt, trong khi kỹ thuật ước lượng dữ liệu bảng có thể xem xét đến tính dị biệt đó Dữ liệu bảng có sự kết hợp theo thời gian của các quan sát nên nó sẽ ít xảy

ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến nghiên cứu, chứa đựng nhiều thông tin hơn, đa dạng hơn, nhiều bậc tự do hơn và hiệu quả hơn

Trình tự phân tích dữ liệu được tiến hành theo các bước cụ thể như sau:

- Dùng phân tích thống kê mô tả để thấy rõ về thông tin tổng hợp của tất cả các biến như trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn

- Dùng ma trận tương quan phân tích mối tương quan giữa các biến để thấy được sự tương quan và mối liên hệ tuyến tính của các biến

- Tiến hành phân tích hồi quy đa biến bằng mô hình POOLED cụ thể là OLS bình thường, mô hình ảnh hưởng cố định (FEM), mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) cho dữ liệu bảng

- Dùng các kiểm định như Hausman Test, Likelihood Test, Breuch- Pagan Test để kiểm định xem phương pháp nào thực sự phù hợp hơn với bộ dữ liệu này

- Kiểm tra phát hiện tự tương quan, phương sai thay đổi trong mô hình

- Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi và tự tương quan bằng hồi quy GLS

- Sau đó thảo luận về kết quả nghiên cứu thực nghiệm của phương pháp được chọn cho kiểm định dữ liệu bảng

Để góp phần củng cố cho kết quả nghiên cứu trong dữ liệu bảng, tác giả tiến hành phân tích bằng mô hình riêng biệt cho từng năm trong giai đoạn 2008 – 2012 Việc phân tích này được tiến hành thông qua hồi quy OLS dựa trên dữ liệu chéo của từng năm và các kiểm định liên quan để kiểm tra xem yếu tố quyết định đến hệ số P/E có khác nhau qua các năm hay không

Cuối cùng là thảo luận kết quả nghiên cứu trên dữ liệu bảng cũng như trên

dữ liệu chéo của từng năm rồi đi đến kết luận về các yếu tố quyết định đến hệ số P/E

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Trong phần này, tác giả trình bày các kết quả phân tích thực nghiệm sau khi chạy mô hình bằng phần mềm Stata phiên bản 11 theo trình tự các bước trong phần 3.4 phương pháp nghiên cứu

4.1 Thống kê mô tả 2008-2012

Thống kê mô tả cho các biến nghiên cứu bao gồm 83 công ty phi tài chính niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2008-2012, các biến được tính toán từ các báo cáo tài chính và thông tin giao dịch thống kê hàng ngày tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP HCM (HOSE) Các số liệu được thể hiện trong bảng 4.1

Bảng 4.1: Phân tích thống kê mô tả các biến (415 quan sát)

của công ty nổi trội nào đó hay hiện tượng làm giá đối với một công ty nào đó thể hiện ở 25% trả ở mức từ 10 lần trở lên Các công ty có tỷ lệ thanh toán cổ tức (DP) trung bình là 51.8% so với thu nhập, trong khi 50% công ty trả cổ tức ở mức đến 48% thấp hơn mức trung bình và 25% trả trên 67% và 25% trả dưới 33% cho thấy

cổ tức rất được quan tâm trong giai đoạn này Đòn bẩy tài chính (Lev) trung bình là 23.75% và 50% có đòn bẩy ở mức 22.8% thấp hơn mức trung bình cho thấy đa số công ty tài trợ chủ yếu bằng vốn chủ sở hữu Thu nhập thị trường (MktRtr) trung bình 24% với độ lệch chuẩn khá cao là 78.8, Trong khi đó, biến động giá cổ phiếu cao trong thời kỳ nghiên cứu là nguyên nhân gây nên độ lệch chuẩn này cao với mức trung bình là 4.18 Tobin’Q cho thấy giá trị thị trường trung bình gấp 1.2 lần giá sổ sách Quy mô công ty trung bình là 27.5% với độ lệch chuẩn 1.21%, 50% công ty có quy mô nhỏ hơn mức trung bình Tăng trưởng lợi nhuận trung bình là 136% với độ lệch chuẩn lớn 197%, trung vị là 108% do đó 50% công ty có mức tăng trưởng thấp hơn giá trị tăng trưởng trung bình

4.2 Phân tích tương quan dữ liệu tất cả các biến quan sát

Phân tích tương quan được tiến hành để kiểm tra mối liên hệ giữa tất cả các biến trong suốt thời kỳ nghiên cứu để kiểm tra các biến này có tương quan với nhau không, ta dùng ma trận tương quan giữa các biến được ước lượng, các biến được xét theo mối tương quan từng đôi một và kết quả chỉ ra trong bảng 4.2

Bảng 4.2: Ma trận tương quan giữa các biến

-0.3562

***

0.0739 1.0000

-VMP 0.0636 0.0469 0.3416

***

0.1522

-***

0.0540 1.0000

Egrowth

0.1344

-***

0.1728

-***

0.0746 0.0162 0.2317

***

0.0297 1.0000

-0.0671

0.0725

( Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)

Nhìn bảng ma trận tương quan trên ta thấy các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc và các biến độc lập có tương quan với nhau trong khi các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0.4 thể hiện mối tương quan yếu và điều này cho thấy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến của dữ liệu của các biến trong mô hình

4.3 Hồi quy đa biến trên dữ liệu bảng POOLED, FEM, REM

Sử dụng phần mềm Stata 11 hồi quy trên cả 3 mô hình là POOLED, FEM, REM trên dữ liệu bảng để kiểm tra tác động của các biến như tỷ lệ thanh toán cổ tức

(DP), tăng trưởng lợi nhuận (EGrowth), đòn bẩy tài chính (Lev), biến động giá thị trường (VMP), thu nhập thị trường (MktRtr) và quy mô công ty (Size) đến hệ số P/E của các công ty phi tài chính niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2008-2012

4.3.1 Kết quả chạy hồi quy

4.3.1.1 Hồi quy Pooled trên Panel Data

Trước tiên, tác giả chạy hồi quy Pooled trên dữ liệu bảng của 83 công ty phi tài chính trong vòng 05 năm từ 2008 - 2012 Tuy nhiên, hồi quy Pooled ở đây thực

ra chỉ là hồi quy OLS bình thường, vì dữ liệu xếp chồng lên nhau xem như là dữ liệu chéo, xem như không có sự khác biệt giữa các công ty và đặc điểm riêng này không tồn tại, không tác động lên biến phụ thuộc, kết quả hồi quy thể hiện trong bảng trong bảng 4.5

Bảng 4.5 kết quả hồi quy POOLED

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)

Dựa trên kết quả hồi quy bằng mô hình Pooled ta thấy rằng có 5 biến tác động đến hệ số P/E có ý nghĩa thống kê Trong đó, biến DP tác động cùng chiều với

_cons 32.81815 11.53139 2.85 0.005 10.14963 55.48667 Size -1.111943 .4313598 -2.58 0.010 -1.959914 -.2639718 Egrowth -.595883 .2562735 -2.33 0.021 -1.099668 -.0920981 VMP 1214575 .1278237 0.95 0.343 -.1298194 .3727345 MktRtr 3131225 .675399 0.46 0.643 -1.014583 1.640829 Lev 10.27708 2.653204 3.87 0.000 5.061389 15.49278

Q 1.720921 .9419758 1.83 0.068 -.1308242 3.572666

DP 5.810683 1.312581 4.43 0.000 3.2304 8.390967

PE Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] Total 44173.7716 414 106.699931 Root MSE = 9.8508 Adj R-squared = 0.0905 Residual 39494.7076 407 97.0385936 R-squared = 0.1059 Model 4679.06399 7 668.437713 Prob > F = 0.0000 F( 7, 407) = 6.89 Source SS df MS Number of obs = 415 reg PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size

hệ số P/E phù hợp với giả thiết đặt ra có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (P-value

=0.000) với hệ số Bêta = 5.810683 cho thấy biến DP quyết định quan trọng đến hệ

số P/E, cổ tức được thanh toán vơi tỷ lệ cao sẽ truyền tải thông tin là doanh nghiệp làm ăn hiệu quả, tài chính đủ mạnh trong việc sẳn sàng nguồn tiền mặt, bên cạnh một số nhà đầu tư ưa thích cổ tức, nên sẳn sàng đầu tư vào doanh nghiệp thanh toán

cổ tức, điều này cũng phù hợp với các nghiên cứu trước kia của Reilly et al (1983), Loughlin (1996), Abul F.M Shamsuddin, A., Hiller, A.J., (2004), Muhammad, Azam, (2010), Dr Talat Afza (2012), Puwanenthiren Premkanth (2013)

Biến Tobin’s Q tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc với hệ số Bêta = 1.720921 cho thấy biến này tác động mạnh và có ý nghĩa thống kê 10% đến hệ số P/E đúng như giả thiết mong đợi, khi Tobin’s cao sẽ làm tăng niềm tin của nhà đầu

tư trong việc lựa chọn cổ phiếu vào danh mục của họ làm tăng hệ số P/E, phù hợp với các nghiên cứu của Dr Talat Afza (2012)

Biến Lev tác động mạnh với hệ số hồi quy Bêta = 10.27708 cùng chiều với

hệ số P/E trái với giả thiết thiết có ý nghĩa thống kê mức 1% Nhưng kết quả này được hỗ trợ bởi lý thuyết của Modigliani Miller (1958) về đòn bẩy tài chính làm tối

đa hoá giá trị doanh nghiệp, tối đa hoá giá trị cho cổ đông và phù hợp với nghiên cứu của Vahid Faezinia (2012)

Thu nhập thị trường (MktRtr) có tác động cùng chiều đến hệ số P/E với hệ số Bêta = 0.3131225 đúng như giả thiết mong đợi và được hỗ trợ bởi nghiên cứu của Sushil Kumar Bhadu and D.P Wanre (2009) và Dr Talat Aza (2012) nhưng không

có ý nghĩa thống kê khi P-value = 0.643

Biến động giá thì trường (VMP) tác động tích cực đến hệ số P/E nhưng không có ý nghĩa thống kê (P- value =0.343) với hệ số Bêta = 0.1214575 đúng với giả thiết mong đợi, cho thấy cổ phiếu biến động giá nhiều sẽ làm nhà đầu tư thích hơn để đạt được lợi ích cao về lãi vốn

Tăng trưởng thu nhập (Egrowth) tác động tiêu cực có ý nghĩa thống kê 5% tuy nhiên sự tác động này là không mạnh đến hệ số P/E với Bêta = -0.595883 điều này trái với giả thiết mong đợi Điều này có thể giải thích trên TTCK VN trong giai

đoạn giảm giá từ 2008 Công ty có tăng trưởng thu nhập nhưng giá liên tục bị bất lợi do tình hình chung của thị trường, niềm tin nhà đầu tư giảm sút đã ảnh hưởng đến hệ số P/E

Quy mô công ty ( Size) tác động tiêu cực tới hệ số P/E với hệ số Bêta = 1.111943 phù hợp với giả thiết mong đợi có ý nghĩa thống kê tại mức 1% (P-value

-= 0.010), cho thấy nhà đầu tư sẳn sàng đầu tư vào công ty nhỏ với nhiều cơ hội tăng trưởng, kết quả nghiên cứu này phù hợp với Cho(1994), Kulling Karl Johan & Lundberg Filip (2007) và Sushil Kumar Bhadu and D.P Wanre (2009)

Tóm lại, kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập giải thích 10.59 % cho biến phụ thuộc khi P-value = 0.1059 và có 5 biến tác động có ý nghĩa thống kê đến

hệ số P/E bao gồm: Thanh toán cổ tức, Tobin’s Q, Đòn bẩy tài chính, Tăng trưởng thu nhập và Quy mô công ty

4.3.1.2 Hồi quy bằng mô hình ảnh hưởng cố định (FEM)

Tiếp theo tác giả tiến hành hồi quy dữ liệu bảng bằng mô hình ảnh hưởng cố định FEM, ở đây tác giả cố định theo phần tử chéo là công ty, xem các đặc điểm riêng của từng công ty là có tác động đến biến phụ thuộc P/E và gây ra sự chênh lệch về tung độ gốc và chênh lệch này là có thể xác định được, kết quả hồi quy FEM thể hiện trong bảng 4.6

Bảng 4.6 Kết quả hồi quy FEM

(Nguồn:Kết quả từ phần mềm Stata 11)

Kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập giải thích được 24.93 % cho biến phụ thuộc P/E với R square = 0.2493 Trong đó, có 5 biến tác động có ý nghĩa thống

kê đến hệ số P/E là DP, Lev, MktRtr, Egrowth và Size Trong khi biến Q và VMP

có tác động nhưng lại không có ý nghĩa thống kê Cụ thể như sau:

DP tác động cùng chiều với hệ số P/E phù hợp với giả thiết đặt ra có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ( P-value =0.000) với hệ số Bêta = 5.580391 cho thấy biến DP quyết định quan trọng đến hệ số P/E, cổ tức được thanh toán vơi tỷ lệ cao sẽ truyền tải thông tin là doanh nghiệp làm ăn hiệu quả hơn, tài chính đủ mạnh trong việc sẳn sàng nguồn tiền mặt, bên cạnh một số nhà đầu tư ưa thích cổ tức, nên sẳn sàng đầu

tư vào doanh nghiệp có nhiều thanh toán cổ tức, điều này cũng phù hợp với các

F test that all u_i=0: F(82, 325) = 2.87 Prob > F = 0.0000 rho .57306501 (fraction of variance due to u_i)

sigma_e 8.3953674

sigma_u 9.7265936

_cons 198.3745 44.4294 4.46 0.000 110.969 285.7801 Size -7.140429 1.593826 -4.48 0.000 -10.27595 -4.00491 Egrowth -1.455743 .2414628 -6.03 0.000 -1.930771 -.980716 VMP -.1404223 .136452 -1.03 0.304 -.4088629 .1280182 MktRtr 1.91716 .6316816 3.04 0.003 6744592 3.159861 Lev 19.27137 6.354308 3.03 0.003 6.770607 31.77214

Q 1.552384 1.258971 1.23 0.218 -.9243767 4.029144

DP 5.580391 1.467881 3.80 0.000 2.692643 8.46814

PE Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] corr(u_i, Xb) = -0.7101 Prob > F = 0.0000 F(7,325) = 15.41 overall = 0.0461 max = 5 between = 0.0015 avg = 5.0 R-sq: within = 0.2493 Obs per group: min = 5 Group variable: Firm Number of groups = 83 Fixed-effects (within) regression Number of obs = 415 xtreg PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size, fe

nghiên cứu trước kia của Reilly et al (1983), Loughlin (1996), Abul F.M Shamsuddin, A., Hiller, A.J., (2004), Muhammad, Azam, (2010), Dr Talat Afza (2012), Puwanenthiren Premkanth (2013)

Biến Tobin’s Q tác động đến cùng chiều hệ số P/E với Bêta = 1.553284 đúng như giả thiết mong đợi, tuy nhiên lại không có ý nghĩa thống kê với P-value = 0.218, phù hợp với nghiên cứu của Dr Talat Afza (2012)

Biến Lev tác động mạnh đến hệ số P/E với Bêta = 19.27137 có ý nghĩa thống

kê tại 1% (P-value = 0.003) điều này trái với giả thiết mong đợi, nhưng kết quả này lại được hỗ trợ bởi lý thuyết của Modigliani Miller (1958) về đòn bẩy tài chính làm tối đa hoá giá trị doanh nghiệp, tối đa hoá giá trị cho cổ đông

Thu nhập thị trường (MktRtr) có tác động tích cực đến hệ số P/E ở mức thấp với Bêta = 1.91716 và có ý nghĩa thống kê 1% ( P-value = 0.003) đúng như giả thiết mong đợi và phù hợp với nghiên cứu của Vahid Faezinia (2012)

Biến động giá (VMP) tác động tiêu cực yếu đến hệ số P/E với Bêta = 0.1404223 trái với giả thiết mong đợi nhưng lại không có ý nghĩa thống kê khi P-value = 0.304, phù hợp với nghiên cứu của Kane et el (1996) và Abul F.M Shamsuddin, A., Hiller, A.J., (2004).

-Tăng trưởng thu nhập (Egrowth) tác động tiêu cực đến hệ số P/E có ý nghĩa thống kê 1% (P- value = 0.000) tuy nhiên sự tác động này là rất yếu với Bêta = -1.455743 trái với giả thiết mong đợi Điều này có thể giải thích trên TTCK VN trong giai đoạn giảm giá từ 2008

Quy mô công ty (Size) tác động tiêu cực mạnh đến hệ số P/E với hệ số Bêta

= -7.140429 có ý nghĩa thống kê mức 1% (P- value =0.000) phù hợp với giả thiết mong đợi

4.3.1.3 Hồi quy bằng mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)

Cuối cùng, tác giả tiến hành hồi quy dữ liệu bảng bằng mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM, ở đây xem các đặc điểm riêng của từng công ty là có tác động đến

biến phụ thuộc P/E và gây ra sự chênh lệch về tung độ gốc và sự chênh lệch này là ngẫu nhiên, kết quả chạy hồi quy thể hiện trong bảng trong bảng 4.7

Bảng 4.7 Kết quả hồi quy REM

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 11)

Khi hồi quy bằng phương pháp REM, kết quả cho thấy các biến độc lập giải thích 20.69% cho biến phụ thuộc với R square = 0.2069 Trong đó, 5 biến tác động đến hệ số P/E có ý nghĩa thống kê, trong khi biến MktRtr tác động cùng chiều đến

hệ số P/E đúng như giả thiết kỳ vọng và biến VMP tác động cùng chiều ngược với giả thiết mong đợi nhưng cả 2 lại không có ý nghĩa thống kê, cụ thể như sau:

DP tác động cùng chiều với hệ số P/E phù hợp với giả thiết đặt ra có ý nghĩa thống kê ở mức 1% ( P-value =0.000) với hệ số Bêta = 5.837347 cho thấy biến DP quyết định quan trọng đến hệ số P/E, cổ tức được thanh toán vơi tỷ lệ cao sẽ truyền tải thông tin là doanh nghiệp làm ăn hiệu quả hơn, làm tăng hệ số P/E, điều này

rho .06403134 (fraction of variance due to u_i)

sigma_e 8.3953674

sigma_u 2.1958635

_cons 36.97718 12.49121 2.96 0.003 12.49485 61.45951 Size -1.269397 .4649249 -2.73 0.006 -2.180633 -.3581612 Egrowth -.7928732 .2494164 -3.18 0.001 -1.28172 -.3040261 VMP 0957887 .1267065 0.76 0.450 -.1525515 344129 MktRtr 5734846 .651343 0.88 0.379 -.7031241 1.850093 Lev 11.00982 2.843472 3.87 0.000 5.436712 16.58292

Q 1.961565 .9601229 2.04 0.041 0797587 3.843371

DP 5.837347 1.320477 4.42 0.000 3.249261 8.425434

PE Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000 Random effects u_i ~ Gaussian Wald chi2(7) = 55.82 overall = 0.1048 max = 5 between = 0.0077 avg = 5.0 R-sq: within = 0.2069 Obs per group: min = 5 Group variable: Firm Number of groups = 83 Random-effects GLS regression Number of obs = 415 xtreg PE DP Q Lev MktRtr VMP Egrowth Size, re