Nghiên cứu khảo sát về sự tác động của các yếu tố tài chính đến rủi ro hệ thống, sử dụng dữ liệu bảng của 64 doanh nghiệp (DN) thuộc nhóm ngành công nghiệp niêm yết tại thị trường chứng khoán TP.HCM (HOSE) trong giai đoạn 2011-2015.
88 Science and Technology Development Journal, vol 20, No.Q4- 2017 Tác động yếu tố tài lên rủi ro hệ thống – Nghiên cứu nhóm ngành cơng nghiệp thị trường chứng khốn Thành phố Hồ Chí Minh Phạm Tiến Minh, Bùi Huy Hải Bích, Nguyễn Thị Thu Thảo Tóm tắt–Nghiên cứu khảo sát tác động yếu tố tài đến rủi ro hệ thống, sử dụng liệu bảng 64 doanh nghiệp (DN) thuộc nhóm ngành cơng nghiệp niêm yết thị trường chứng khoán TP.HCM (HOSE) giai đoạn 2011-2015 Nghiên cứu tiếp cận theo mơ hình ước lượng mơ hình bình phương nhỏ (OLS), mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM), mơ hình ảnh hưởng cố định (FEM) Kết kiểm định cho thấy mơ hình FEM phù hợp Để tăng độ tin cậy tính hiệu cho mơ hình, kiểm định khuyết tật mơ hình triển khai Kết cho thấy có tượng phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity), mơ hình FEM hiệu chỉnh sử dụng để khắc phục khuyết tật Kết nghiên cứu thực nghiệm DN ngành công nghiệp thị trường chứng khốn TP.HCM cho thấy đòn bẩy tài (LEV) tác động dương, hiệu hoạt động (OE), khả sinh lợi (ROA) có tác động âm đến rủi ro hệ thống Từ khóa–Beta, biến tài chính, ngành cơng nghiệp, mơ hình OLS, FEM, REM, rủi ro hệ thống V GIỚI THIỆU iệc tìm hiểu đánh giá rủi ro hệ thống nhà đầu tư, nhà quản lý doanh nghiệp (DN) quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến kỳ vọng sinh lời đầu tư họ Bên cạnh vấn đề liên quan đến việc đo lường rủi ro Bài nhận ngày 26 tháng 07 năm 2017, hoàn chỉnh sửa chữa ngày 07 tháng 11 năm 2017 Phạm Tiến Minh, Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQGHCM (E-mail: ptminh@hcmut.edu.vn) Bùi Huy Hải Bích, Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQGHCM Nguyễn Thị Thu Thảo, Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM hệ thống, câu hỏi không phần quan trọng yếu tố tác động đến hệ số này, hay nói cách khác yếu tố làm thay đổi rủi ro hệ thống DN Rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm khác biệt rủi ro hệ thống DN kết định tài khác nhau, thể qua liệu tài khác [6] Cụ thể nghiên cứu tác động thông tin tài lên rủi ro hệ thống DN, phần lớn nước phát triển Mỹ [2,13,14,19], Canada [3], số nghiên cứu nước phát triển Malaysia [6], Indonesia [22], Pakistan [11] Tuy nhiên Việt Nam (VN) có nghiên cứu thực nghiệm chủ đề thị trường chứng khốn Việt Nam (TTCKVN) nói chung TTCK TP.HCM nói riêng, tiêu biểu gần nghiên cứu Vũ & Nguyễn [23] TTCKVN giai đoạn 2010-2011 Hạn chế lớn nghiên cứu quốc gia phát triển Malaysia [6], Indonesia [22], sử dụng mơ hình ước lượng theo phương pháp bình phương nhỏ (Pooled OLS), mơ hình khơng thể phản ánh tính đặc thù riêng DN, đồng thời không xử lý khuyết tật mơ tượng đa cộng tuyến (multicollinearity), phương sai sai số thay đổi (heteroskedasticity), tự tương quan (autocorrelation) Đồng thời hạn chế nghiên cứu sử dụng liệu đa ngành, kết có phân tán tác động đặc thù ngành Cụ thể theo [4], việc xác định nhân tố ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống biến động mạnh qua ngành khác nhau, đặc thù kinh doanh ngành khác nhau, dẫn đến hiệu ứng tác động đến rủi ro hệ thống khác nhau; nghiên cứu mình, Chun & Ramasamy [6] thừa nhận hạn chế Đối với nghiên cứu Vũ & Nguyễn [23] VN, nhóm tác giả có tập trung vào tính đặc thù ngành xét ngành xây dựng, Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ, tập 20, số Q4-2017 nhiên chưa khắc phục hạn chế mơ hình ước lượng, sử dụng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ OLS mơ hình hồi quy biến giả Thêm vào đó, liệu nghiên cứu hạn chế có năm 48 DN, tương ứng 96 quan sát có khả ảnh hưởng nhiều đến kết nghiên cứu Theo đó, nghiên cứu với mục tiêu tìm hiểu tác động thơng tin tài (biến tài chính) lên rủi ro hệ thống DN, góp phần bổ sung thêm góc nhìn thực nghiệm cho lý thuyết tài liên quan đến rủi ro hệ thống từ thị trường phát triển nhanh VN Đồng thời nghiên cứu khắc phục hạn chế nghiên cứu trước có xem xét đến đặc thù riêng DN kiểm định khuyết tật mơ hình, qua đảm bảo tính phù hợp tốt cho phân tích Để kết khơng bị phân tán, phản ánh chất tác động, yếu tố ngành nghề tác giả quan tâm tập trung nghiên cứu ngành – ngành công nghiệp Việt Nam – ngành đóng vai trò quan trọng phát triển kinh tế xã hội, định hướng lâu dài nước tiến lên công nghiệp hóa đại hóa CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Cơ sở lý thuyết Rủi ro hệ thống (systematic risk) hai thành phần trọng yếu tổng rủi ro (total risk) doanh nghiệp, định nghĩa rủi ro liên quan đến thị trường (market-related risk) Phần bù tương ứng rủi ro phi hệ thống (unsystematic risk), gọi rủi ro mang tính đặc thù doanh nghiệp (firm-specific risk) Trong rủi ro phi hệ thống loại trừ đa dạng hóa đầu tư, rủi ro hệ thống khơng thể tránh khỏi Chính mà nhà đầu tư dành quan tâm cao đến rủi ro hệ thống DN Một phương pháp đo lường rủi ro hệ thống phổ biến dựa mơ hình định giá tài sản vốn (Capital Asset Pricing Model – CAPM) phát triển Sharpe [20] Lintner [15], cụ thể: Ri* = αi + * i Rm + ei Mơ hình dựa lý thuyết tập danh mục Markowitz [17], hệ số beta ( i) đại diện cho rủi ro hệ thống tài sản i, có rủi ro hệ thống tưởng thưởng mức sinh lời 89 vượt trội tương ứng tài sản i (Ri*) so với mức sinh lời vượt trội thị trường (Rm*) Bên cạnh đó, lý thuyết tài đại xem xét nghiên cứu rủi ro hệ thống lý thuyết thị trường hiệu (efficient market hypothesis - EMH) [8] Lý thuyết cho giá thị trường cổ phiếu phản ánh cách khách quan nhanh chóng tất thơng tin liên quan đến cổ phiếu thời điểm tương ứng Trong bối cảnh đó, thơng tin tài (biến tài chính) đóng vai trò quan trọng, công bố thông tin liên quan đến đặc điểm tình hình tài doanh nghiệp thị trường đón nhận xem xét để điều chỉnh đến giá thị trường cổ phiếu [1], qua thay đổi giá cổ phiếu đánh giá mức rủi ro tương ứng cổ phiếu Theo Beaver & cộng [2], tất thơng tin thích hợp ảnh hưởng đến giá cổ phiếu thay đổi đến kỳ vọng rủi ro hệ thống cổ phiếu Như vậy, thông tin tài nguồn thơng tin quan trọng giúp nhà đầu tư xác định giá rủi ro hệ thống tương ứng cổ phiếu Đối với TTCK VN, cụ thể TTCK TP.HCM (HOSE), nghiên cứu cho thấy phát triển HOSE từ không hiệu quả, qua 10 năm hoạt động bắt đầu đạt hiệu yếu tiến dần đến mức hiệu cao Cụ thể, theo nghiên cứu Phan & Zhou [18] cho thấy giai đoạn từ 20002009 không hiệu quả, giai đoạn từ 20092013 thị trường HOSE bắt đầu đạt hiệu yếu Một nghiên cứu độc lập khác Gupta & cộng [10] đưa kết luận Có nhiều nghiên cứu thực nghiệm mối liên hệ biến tài rủi ro hệ thống dựa lý thuyết chủ đạo Kết nghiên cứu cho thấy số tài có tác động mạnh đến rủi ro hệ thống, thơng tin hữu ích để dự báo rủi ro tương lai DN [5] Cụ thể nghiên cứu thực nghiệm nhân tố tài có tác động đến rủi ro hệ thống như: tính khoản, đòn bẩy tài chính, hiệu hoạt động (đại diện tiêu biểu hiệu sử dụng tài sản - Asset Turnover), khả sinh lợi, quy mô DN, tốc độ tăng trưởng Nghiên cứu tập trung vào nhóm nhân tố nhân tố sử dụng phổ biến nghiên cứu thị trường Malaysia [6], Indonesia [22], Pakistan [11] Như việc phân tích đối chiếu phù hợp bối cảnh TTCK phát triển Chi tiết biến nghiên cứu tổng hợp bảng 90 Science and Technology Development Journal, vol 20, No.Q4- 2017 BẢNG TỔNG HỢP CÁC YẾU TỐ TÀI CHÍNH CÓ ẢNH HƯỞNG ĐẾN RỦI RO HỆ THỐNG Biến (ký hiệu) Tính khoản (LIQ) Cách tính Tác động TS lưu động / Nợ ngắn +/hạn Đòn bẩy tài (LEV) Tổng nợ / Tổng tài sản + (TTS) Hiệu hoạt động (OE) Tổng doanh thu / TTS (Operating Efficiency) Khả sinh lợi (ROA) Lợi nhuận ròng / TTS Quy mô DN (SIZE) Logarit tự nhiên TTS Tốc độ tăng trưởng % tăng trưởng TTS + (GROW) năm Mối liên hệ tính khoản rủi ro hệ thống có nhiều quan điểm trái chiều Lý thuyết người đại diện, [12] cho tính khoản rủi ro hệ thống có mối quan hệ chiều Tuy nhiên, lập luận trái chiều cho khoản cao giúp DN đảm bảo an toàn chi trả nghĩa vụ tài đến hạn, qua giảm rủi ro hệ thống Về đòn bẩy tài chính, lý thuyết cấu trúc vốn cho thấy đòn bẩy tài tăng cao, áp lực trả lãi & nợ tăng dẫn đến khả phá sản tăng làm tăng rủi ro hệ thống [5] Hiệu hoạt động xác định có tác động âm đến rủi ro hệ thống, DN quản lý tốt sử dụng hiệu tài sản để tạo doanh thu cao, giảm thiểu khả thất bại kết giảm rủi ro hệ thống tương ứng [16] Khả sinh lợi xác định có tác động âm đến rủi ro hệ thống, DN có khả sinh lợi cao giảm khả có bất ổn tài chính, có nhiều nguồn lực để đối phó giảm thiểu ảnh hưởng biến động bên ngoài, qua giảm rủi ro hệ thống [16] Về quy mơ DN, DN lớn thường có rủi ro tận dụng tính kinh tế nhờ quy mơ, có nhiều hội để đa dạng hóa, đồng thời có nhiều nguồn lực khả tốt để đối phó với biến động [21] Đối với tốc độ tăng trưởng, tăng trưởng nhanh có xu hướng làm gia tăng rủi ro hệ thống, Logue & Merville [16] lập luận DN tăng trưởng nhanh đối diện với cạnh tranh cao hơn, thường phải tìm thêm nhiều nguồn lực từ bên ngồi để tài trợ cho tăng trưởng, rủi ro hệ thống tăng lên 2.2 Phương pháp nghiên cứu Mơ hình nghiên cứu Tham khảo (+): [3]; [12]; [4] (-): [2]; [11] [2]; [3]; [5]; [14]; [19]; [13] [16]; [3]; [11] [16]; [3]; [14]; [19] [16]; [21]; [13] [2]; [16]; [4]; [13] Đối với mơ hình hồi quy liệu bảng, ba phương pháp sử dụng phổ biến là: (1) mơ hình ước lượng bình phương nhỏ (Pooled OLS); (2) mơ hình ảnh hưởng cố định (Fixed Effect Model - FEM); (3) mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên (Random Effect Model - REM) Xét yếu tố nghiên cứu, mơ hình OLS sau: i,t = α0 + α1 LIQi,t + α2 LEVi,t + α3 OEi,t + α4 ROAi,t + α5 SIZEi,t + α6 GROWi,t + ei,t (1) + Trong số i đại diện cho DN, số t đại diện cho năm quan sát + it: rủi ro hệ thống DN i vào năm t; eit: sai số có phân phối chuẩn, biến thiên theo i t + LIQit, LEVit, OEit, ROAit, SIZEit, GROWit: đại diện cho tính khoản, đòn bẩy tài chính, hiệu hoạt động, khả sinh lợi, quy mô, tốc độ tăng trưởng DN i vào năm t Tuy nhiên, mơ hình OLS lại xem xét DN đồng nhất, tất quan sát nhóm chung lại có khác biệt DN hay không Điều thường không phản ánh thực tế DN thực thể có đặc thù riêng ảnh hưởng đến hàm mục tiêu (như đặc trưng riêng quản trị, văn hóa DN) Như mơ hình OLS dẫn đến ước lượng bị sai lệch không xét đến tác động riêng biệt Với mô hình REM FEM, ta kiểm sốt tác động riêng biệt này, cụ thể sau: i,t = α0 + α1LIQi,t + α2LEVi,t + α3OEi,t + α4ROAi,t + α5SIZEi,t + α6GROWi,t + wi,t (2) Trong wi,t = ui + ei,t, với ui đại diện cho tác động riêng biệt không đổi theo thời gian không quan sát thực thể DN i Điểm khác biệt OLS hai mơ hình REM & FEM tồn số ui Trong OLS Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ, tập 20, số Q4-2017 không xem xét yếu tố REM FEM cho phép kiểm sốt tồn Tuy nhiên, FEM REM có khác biệt xem xét ui góc độ khác nhau, hai thừa nhận tồn ui, tác động riêng biệt có tương quan với biến độc lập phương pháp phù hợp FEM, ngược lại ui khơng có tương quan với biến độc lập (ui ~ (0,σ2)) REM phù hợp Kiểm định lựa chọn mô hình Để chọn lựa OLS REM, kiểm định LM (Breusch-Pagan Lagrange Multiplier) sử dụng, để chọn lựa REM FEM, kiểm định Hausman sử dụng Đồng thời để tăng độ tin cậy tính phù hợp cho kết nghiên cứu, kiểm định khuyết tật mơ hình triển khai Cụ thể kiểm định ba khuyết tật phổ biến nghiên cứu kinh tế lượng: tượng đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi, tự tương quan Hệ số VIF (variance inflation factor) sử dụng để kiểm tra đa cộng tuyến, kiểm định Modified Wald để kiểm tra phương sai sai số thay đổi [9], kiểm định Wooldridge để kiểm tra tượng tự tương quan [24] Nếu xảy khuyết tật mô hình, tùy theo mức độ ngun nhân mà có biện pháp xử lý khác Đối với tượng đa cộng tuyến, biện pháp đơn giản áp dụng phân rã thành mơ hình để tách biến bị đa cộng tuyến Đối với tượng phương sai sai số thay đổi tự tương quan, phương pháp điều chỉnh sai số chuẩn cho liệu bảng Driscoll Kraay [7] sử dụng 91 Thu thập liệu Nghiên cứu sử dụng liệu 64 DN ngành công nghiệp (theo phân loại HOSE liên tục liệu) niêm yết HOSE năm, từ 2011 đến 2015 Các biến tài tính tốn từ số liệu báo cáo tài kiểm toán DN Biến rủi ro hệ thống DN (βi) tính theo mơ hình số đơn (SIM) sau: Ri = + βi Rm + ei (3) Trong đó: + αi: phần tỷ suất lợi tức kỳ vọng độc lập với thị trường + Ri, Rm: suất sinh lợi theo ngày cổ phiếu i thị trường Suất sinh lợi tính theo cơng thức R = (P P0)/P0, với P1 P0 giá đóng cửa điều chỉnh phiên giao dịch xét phiên giao dịch trước cổ phiếu i (cho Ri) số VN-index (cho Rm) KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Thống kê mô tả ma trận tương quan Kết thống kê mô tả biến trình bày bảng 2, biến nghiên cứu biến thiên tương đối đồng với độ lệch chuẩn nhỏ 1, ngoại trừ biến LIQ có độ biến thiên mạnh từ 0,128 đến 7,70 với độ lệch chuẩn 1,07 Giá trị beta trung bình 0,73 cho thấy DN nghiên cứu có rủi ro hệ thống trung bình thấp thị trường BẢNG THỐNG KÊ MÔ TẢ CÁC BIẾN Số quan sát Biến Beta LIQ LEV OE ROA SIZE GROW 320 320 320 320 320 320 320 Giá trị trung bình 0,73 1,84 0,49 0,93 0,05 6,12 0,11 Ma trận tương quan bảng cho thấy hệ số tương quan biến độc lập không cao, số 0,3, ngoại trừ tương quan Beta LIQ LEV OE Beta 1,00 -0,03 0,18*** -0,26*** Giá trị lớn 1,85 7,70 0,90 6,57 0,33 7,41 3,41 Giá trị nhỏ Độ lệch chuẩn -0,138 0,128 0,038 0,001 -0,157 5,107 -0,381 0,45 1,07 0,20 0,79 0,05 0,48 0,33 LEV SIZE 0,37 Do vậy, tượng đa cộng tuyến có khả xảy BẢNG MA TRẬN TƯƠNG QUAN GIỮA CÁC BIẾN LIQ LEV OE ROA 1,00 -0,13** 0,16*** 1,00 -0,29*** 1,00 SIZE GROW 92 Science and Technology Development Journal, vol 20, No.Q4- 2017 ROA SIZE GROW -0,27*** 0,48*** 0,03 0,17*** -0,11** 0,11* -0,23*** 0,37*** 0,14*** 0,20*** -0,17*** -0,08 1,00 -0,08 0,13** 1,00 0,14** 1,00 Mức ý nghĩa: ***1%, **5%, *10% 3.2 Kết kiểm định mơ hình Kết kiểm định hồi quy mô hình trình bày bảng Các kiểm định F Wald có ý nghĩa thống kê, cho thấy tổng thể biến sử dụng mơ hình hợp lý So sánh ba mơ hình ước lượng OLS, REM FEM, kiểm định LM Hausman cho kết bác bỏ H0, cho thấy tồn tác động riêng biệt có tương quan với biến giải thích Do mơ hình ước lượng cố định (FEM) phù hợp BẢNG KẾT QUẢ HỒI QUY CỦA CÁC MƠ HÌNH Biến phụ thuộc: Beta ( LIQ LEV OE ROA SIZE GROW Kiểm định F i,t) OLS 0,021 -0,255 -0,101*** -1,841*** 0,446*** -0,024 23,67*** Wald (χ2) LM (χ2) Hausman (χ2) Modified Wald Wooldridge Mức ý nghĩa: ***1%, **5%, *10% Mơ hình ước lượng REM 0,017 -0,050 -0,091** -1,455*** 0,355*** -0,013 -1,176* -0,457** 0,147* 2,05* Mơ hình hiệu chỉnh FEM 0,019 0,216* -0,094*** -1,176* -0,457 0,147 48,84*** Hệ số VIF 1,07 1,30 1,14 1,12 1,18 1,08 45,68*** 102,01*** Xem xét tiếp kiểm định khuyết tật mơ hình, kiểm định đa cộng tuyến với hệ số VIF nhỏ 2, với hệ số kiểm định Wooldridge tượng tự tương quan khơng có ý nghĩa thống kê, cho thấy mơ hình khơng bị hai khuyết tật Tuy nhiên, kết kiểm định Modified Wald lại có ý nghĩa thống kê cao (1%), kết bác bỏ giả thuyết H0 kết luận mơ hình bị phương sai sai số thay đổi Với khuyết tật hệ số hồi quy khơng tin cậy mặt ý nghĩa thống kê, nên kết mơ hình FEM bị sai lệch kết luận Do đó, mơ hình FEM hiệu chỉnh tiến hành theo phương pháp điều chỉnh Driscoll & Kraay [7] Kết hiệu chỉnh cho thấy có thay đổi mặt ý nghĩa thống kê kết luận so với mơ hình cũ, độ giá trị (độ lớn chiều hướng tác động) hệ số hồi quy khơng đổi Cụ thể, so với mơ hình cũ biến ROA LIQ giữ nguyên kết quả, hai biến SIZE GROW khơng đạt giá trị thống kê để kết luận, tác động LEV (tác động dương) OE (tác động âm) lên rủi ro hệ thống lúc lại có ý nghĩa thống kê 3.3 Thảo luận kết thực nghiệm FEM 0,019 0,216 -0,094 16,90*** 1863,01*** 1,88 Các nhân tố ủng hộ: LEV tác động dương, OE ROA tác động âm lên rủi ro hệ thống Kết tương đồng với kết nghiên cứu Tandelilin [22] thị trường chứng khoán Indonesia, Chun & Ramasamy [6] thị trường chứng khoán Malaysia, thị trường năm thập niên 90 kỷ trước Như vậy, DN ngành công nghiệp sàn HOSE, kết thực nghiệm cho thấy DN có hệ số đòn bẩy tài (LEV) cao áp lực trả nợ lãi cao, dẫn đến nhiều khả đảm bảo nghĩa vụ tài chính, từ rủi ro hệ thống tăng theo Tuy nhiên, doanh nghiệp quản lý & sử dụng tài sản cách hiệu (OE), gia tăng khả sinh lợi nguồn tài sản (ROA) thị trường đón nhận tín hiệu tốt rủi ro hệ thống DN giảm Điểm thú vị kết nghiên cứu tính khoản tốc độ tăng trưởng có tác động dương, quy mơ DN có tác động âm lại khơng có ý nghĩa thống kê Tính khoản cao cho thấy DN có nhiều nguồn lực nhàn rỗi mà không sử dụng hiệu [4], làm cho chi phí đại diện dòng tiền tự gia tăng từ dẫn đến rủi ro hệ thống DN tăng theo [12] Tuy nhiên, Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ, tập 20, số Q4-2017 với DN ngành công nghiệp, tính khoản cao phần lớn đặc thù hoạt động ngành, cần tồn kho dòng tiền mặt nhiều để phục vụ sản xuất kinh doanh, điều bình thường thị trường khơng ghi nhận tương ứng với rủi ro cao Tương tự, tốc độ tăng trưởng có tác động dương, cho thấy DN tăng trưởng nhanh thường chấp nhận thêm nhiều rủi ro, việc tăng trưởng nhanh gắn với việc sử dụng hiệu nguồn lực tài sản, phụ thuộc vào việc vay nợ có xu hướng làm giảm không tăng rủi ro hệ thống [13] Đối với biến quy mô DN, tác động âm cho thấy DN lớn rủi ro có nhiều nguồn lực khả tốt để chống chọi với biến động môi trường kinh doanh so với DN nhỏ [13,21] Điều hợp lý kết chưa đủ mạnh để có ý nghĩa thống kê, DN lớn ngành cơng nghiệp thường có nhiều nguồn lực nhiều đầu tư cố định lớn (nhà xưởng, thiết bị, nhân lực), có thị trường rộng hơn, tính chun mơn cao nên khả đa dạng hóa, khả ứng phó với khó khăn tốt DN nhỏ, từ rủi ro hệ thống giảm Ngồi tương đồng kết thực nghiệm VN có số khác biệt so với thị trường khác Cụ thể nghiên cứu Malaysia [6]lại cho kết LEV tác động âm (khơng có ý nghĩa thống kê), Indonesia [22] cho kết SIZE tác động dương (có ý nghĩa thống kê) Đây khác biệt so với nghiên cứu Vũ & Nguyễn [23] ngành xây dựng VN Nguyên nhân thấy khác biệt phương pháp nghiên cứu, nghiên cứu tác giả dừng lại mơ hình OLS kết luận hồn tồn giống nghiên cứu (xem bảng 4) KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 4.1 Kết luận Nghiên cứu tìm hiểu tác động yếu tố tài đến rủi ro hệ thống, tiếp cận theo mô hình OLS, REM FEM Dữ liệu nghiên cứu gồm 64 DN thuộc nhóm ngành cơng nghiệp niêm yết HOSE từ 2011 đến 2015 Sau hàng loạt kiểm định mơ hình khuyết tật mơ hình, kết cho thấy mơ hình FEM hiệu chỉnh phù hợp để kết luận mối tương tác thông tin tài rủi ro hệ thống DN Cụ thể, DN ngành công nghiệp, yếu tố tài tác động làm giảm rủi ro hệ thống hiệu hoạt động (OE) khả sinh lợi (ROA) Yếu tố làm tăng rủi ro hệ thống lý thuyết dự báo hệ số đòn bẩy tài (LEV) cao 93 DN Các yếu tố khác kết tác động dự báo chưa đủ để kết luận với DN ngành công nghiệp TTCK TP.HCM Đây đặc điểm chung thị trường giai đoạn phát triển, tương đồng với kết nghiên cứu Malaysia [6], Indonesia [22] 4.2 Kiến nghị Dựa vào kết nghiên cứu, nhà đầu tư nhà quản lý muốn giảm rủi ro hệ thống tăng giá trị DN, chiến lược chủ đạo nên tập trung vào việc sử dụng hiệu nguồn lực tài sản DN có (OE), tạo khả sinh lợi tốt nguồn lực tài sản (ROA) Đồng thời không nên phục thuộc vào vốn vay nợ (LEV), cần thêm tài trợ cho hoạt động kinh doanh, nên tận dụng nguồn lực nội (như lợi nhuận giữ lại) kêu gọi thêm vốn góp từ cổ đơng hữu / cổ đơng Một chiến lược tài thận trọng (conservative financing policy) kết hợp với việc quản lý sử dụng hiệu nguồn lực tảng vững giúp DN giảm rủi ro hệ thống, từ gia tăng giá trị DN Nghiên cứu dừng lại mối liên hệ biến tài (financial variables) rủi ro hệ thống (beta) Tuy nhiên, nhóm biến khác cần xem xét thêm biến kinh tế (economic variables) lạm phát, GDP, lãi suất có ảnh hưởng đến rủi ro hệ thống [22] Đồng thời điều kiện liệu hạn chế, nên thời gian khảo sát (2011-2015), VN-index dù xem số đại diện phổ biến cho HOSE không phản ánh suất sinh lời tổng thu nhập, đến 7/2015 HOSE giới thiệu thức số Tổng thu nhập (Total Return Index - TRI) Do đó, vấn đề xem định hướng cho nghiên cứu TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] R Ball, P Brown, “An empirical evaluation of [2] [3] [4] accounting income numbers”, Journal of accounting research, pp 159-178, 1968 W Beaver, P Kettler, M Scholes, “The association between market determined and accounting determined risk measures”, The Accounting Review, vol 45, no 4, pp 654-682, 1970 A Belkaoui, “Accounting determinants of systematic risk in Canadian common stocks: A multivariate approach”, Accounting and Business Research, vol 9, no 33, pp 3-10, 1978 S F Borde, “Risk diversity across restaurants: An empirical analysis”, The Cornell Hotel and Restaurant Administration Quarterly, vol 39, no 2, pp 64-69, 1998 94 [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] Science and Technology Development Journal, vol 20, No.Q4- 2017 R G Bowman, “The theoretical relationship between systematic risk and financial (accounting) variables”, The Journal of Finance, vol 34, no 3, pp 617-630, 1979 L S Chun, M Ramasamy, “Accounting variables as determinants of systematic risk in Malaysian common stocks”, Asia Pacific Journal of Management, vol 6, no 2, pp 339-350, 1989 J C Driscoll, A C Kraay, “Consistent covariance matrix estimation with spatially dependent panel data”, The Review of Economics and Statistics, vol 80, no 4, pp 549-560, 1998 E Fama, “Efficient capital markets: a review of theory and empirical work”, Journal of Finance, vol 25, no 2, pp 383-417, 1970 W Greene, Econometric Analysis, Upper Saddle River, NJ: Prentice—Hall, 2000 R Gupta, J Yang, P K Basu, “Market efficiency in emerging economies–case of Vietnam”, International Journal of Business and Globalisation, vol 13, no 1, pp 25-40, 2014 M J Iqbal, S Z A Shah, “Determinants of systematic risk”, Journal of Commerce, vol 4, no 1, pp 47-56, 2012 M C Jensen, “Agency costs of free cash flow, corporate finance, and takeovers”, The American economic review, vol 76, no 2, pp 323-329, 1986 H Kim, J Kim, Z Gu, “An examination of US hotel firms' risk features and their determinants of systematic risk”, International Journal of Tourism Research, vol 14, no 1, pp 28-39, 2012 J S Lee, S S Jang, “The systematic-risk determinants of the US airline industry”, Tourism Management, vol 28, no 2, pp 434-442, 2007 J Lintner, “Security prices, risk, and maximal gains from diversification”, The Journal of Finance, vol 20, no 4, pp 587-615, 1965 D E Logue, L J Merville, “Financial policy and market expectations”, Financial Management, vol 1, no 2, pp 37-44, 1972 [17] H Markowitz, “Portfolio selection”, The Journal of Finance, vol 7, no 1, pp 77-91, 1952 [18] K C Phan, J Zhou, “Market efficiency in emerging stock markets: A case study of the Vietnamese stock market”, IOSR Journal of Business and Management, vol 16, no 4, pp 61-73, 2014 [19] T Rowe, J S Kim, “Analyzing the relationship between systematic risk and financial variables in the casino industry”, UNLV Gaming Research & Review Journal, vol 14, no 2, pp 47, 2010 [20] W F Sharpe, “Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk”, The Journal of Finance, vol 19, no 3, pp 425-442, 1964 [21] T G Sullivan, “The cost of capital and the market power of firms”, The Review of Economics and Statistics, pp 209-217, 1978 [22] E Tandelilin, “Determinants of Systematic Risk: The Experience of Some Indonesian Common Stock”, Kelola, Vol 6, 1997 [23] T T V Vũ, N T Nguyễn, “Nhân tố tác động đến rủi ro hệ thống DN ngành xây dựng niêm yết thị trường chứng khốn Việt Nam” Tạp chí Kinh tế & Phát triển, số đặc biệt, pp 104-110, 2013 [24] J M Wooldridge, Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, Cambridge, MIT Press, 2002 ThS Phạm Tiến Minh, Giảng viên, Bộ mơn Quản lý Tài chính, Khoa Quản lý Công nghiệp, Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG-HCM Địa E-mail: ptminh@hcmut.edu.vn ThS Bùi Huy Hải Bích, Giảng viên, , Bộ mơn Quản lý Tài chính, Khoa Quản lý Công nghiệp, Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG-HCM Nguyễn Thị Thu Thảo, Sinh viên, Trường Đại học Bách Khoa - ĐHQG-HCM The impact of financial variables on systematic risk – An empirical study in manufacturing industry on Ho Chi Minh stock exchange Abstract - The aim of this study is to examine the effect of financial variables on systematic risk, using the panel data of 64 manufacturing companies listed in Ho Chi Minh City Stock Exchange (HOSE) during the period of 2011-2015 The three models employed are pooled Ordinary Least Squares (OLS), Random Effect Model (REM), and Fixed Effects Model (FEM) The results of model tests show that FEM is the most suitable to carry out the analysis In order to increase the efficiency of the model, the tests for model problems are conducted The results point to the presence of heteroskedasticity problem in the model; therefore, the modified FEM is used to deal with this issue Empirical evidence from HOSE indicates that leverage has a significantly positive impact while operating efficiency and profitability show significantly negative impact on systematic risk (beta) Keywords - Systematic risk, beta, financial variables, manufacturing industry, OLS, REM, FEM ... mối tương tác thông tin tài rủi ro hệ thống DN Cụ thể, DN ngành công nghiệp, yếu tố tài tác động làm giảm rủi ro hệ thống hiệu hoạt động (OE) khả sinh lợi (ROA) Yếu tố làm tăng rủi ro hệ thống lý... 1,88 Các nhân tố ủng hộ: LEV tác động dương, OE ROA tác động âm lên rủi ro hệ thống Kết tương đồng với kết nghiên cứu Tandelilin [22] thị trường chứng khoán Indonesia, Chun & Ramasamy [6] thị trường. .. tác động mạnh đến rủi ro hệ thống, thơng tin hữu ích để dự báo rủi ro tương lai DN [5] Cụ thể nghiên cứu thực nghiệm nhân tố tài có tác động đến rủi ro hệ thống như: tính khoản, đòn bẩy tài chính,