3.3.1. Mô hình thị trường
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sẽ tính toán tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu thứ i trong
khoảng thời gian t (Ri,t) theo Dr. AK. Mishra (2005), và được xác định bằng công
thức sau:
Ri,t = ln Pi,t (1)
Pi,t-1
Trong đó: Pi,t và Pi,t-1 lần lượt là giá cổ phiếu i vào ngày t và giá cổ phiếu i vào ngày t-
1.
Tiếp theo, tác giả sẽ tính toán tỷ suất sinh lợi của thị trường trong khoảng thời gian t
(Rm) theo công thức sau:
Rm,t = ln VN-Indext (2) VN-Indext-1
Trong đó: VN-Indext và VN-Indext-1 lần lượt là chỉ số thị trường chứng khoán Việt
Nam vào ngày t và chỉ số thị trường chứng khoán Việt Nam vào ngày t-1.
Mô hình thị trường được mô tả bằng công thức sau:
Ri,t = αi + βiRm,t + εi,t
αi: Giới hạn chặn
βi: Đo lường tác động biên của thu nhập thị trường trên thu nhập của cổ phiếu i
→ AR i ,t = Ri ,t - αˆi - βˆi Rm ,t (3)
Rm,t: Thu nhập của thị trường tại ngày t (được tính toán từ một danh mục thị
trường/một chỉ số thị trường – trong bài nghiên cứu tác giả sử dụng số liệu của chỉ số
VN-Index)
ARi,t: Thu nhập bất thường của cổ phiếu i tại ngày t.
αˆi ,βˆi : Là ước lượng của α
i, βitừ phương pháp hồi quy bình phương bé nhất OLS
3.3.2. Mô hình thu nhập điều chỉnh trung bình
ARi,t = Ri,t - ERi (4)
ERi,t: Thu nhập trung bình của chứng khoán i được tính toán từ một khoảng thời gian
ước lượng (từ ngày -250 đến ngày -51) và được tính theo công thức sau:
= 1
200 ,
Trong các nghiên cứu sự kiện, thu nhập bất thường được tính toán bằng chênh lệch giữa thu nhập thực tế của cổ phiếu i trong khoảng thời gian nghiên cứu và thu nhập kỳ
vọng của nó nếu sự kiện không xảy ra. Trong mô hình thị trường có xét đến tác động của thị trường lên thu nhập của cổ phiếu do đó phương sai của thu nhập bất thường trong mô hình này được giảm xuống. Do đó đa số các nghiên cứu trước đây đều sử
dụng mô hình thị trường để đo lường thu nhập bất thường của các cổ phiếu. Tuy nhiên, trong bài nghiên cứu này, ngoài mô hình thị trường, tác giả còn sử dụng mô hình thu nhập điều chỉnh trung bình để kiểm tra những vấn đề có liên quan với việc
ước lượng hệ số beta của mô hình thịtrường.
3.4. Kiểm định sử dụng
Để có được những kết quảđầy đủ tác giả sử dụng nhiều kiểm định khác nhau.
Đầu tiên, để kiểm tra xem có hay không thu nhập bất thường trong các khoảng thời
t =
Trong đó:
= 1
N ,
= ∑ ( , − )
Giả thuyết cho kiểm định này là: H0: ARt = 0
H1: ARt ≠ 0
Đồng thời, tác giả cũng sử dụng kiểm định dấu tổng quát hóa của Cowan (1992) nhằm tránh sự phụ thuộc vào trạng thái thông thường của những phân phối thu nhập.
Đây là một loại kiểm định phi tham số thường được sử dụng tương đương với kiểm
định tham số trong các nghiên cứu sự kiện để xác minh rằng những kết quả của các
kiểm định tham số không phải do những quan sát có giá trị cách xa các quan sát khác
mang lại. Trong bài nghiên cứu này, kiểm định dấu tổng quát phi tham số của Cowan
(1992) được sử dụng. Kiểm định này cũng giống như kiểm định dấu truyền thống. Tuy
nhiên, trong kiểm định dấu thì tỷ lệ giữa sốlượng chứng khoán trong mẫu có thu nhập
bất thường tăng trên toàn bộ mẫu vào ngày sự kiện có phân phối nhị thức với tham số
p và giả thuyết 0 cho kiểm định dấu truyền thống là p=0,5. Trong kiểm định dấu tổng quát, giả thuyết 0 không nhất thiết phải là p=0,5, nhưng bằng phân số giữa thu nhập
bất thường dương được tính toán dựa trên các chứng khoán trong giai đoạn ước lượng
các tham số. Kiểm định này chỉ rõ rằng có sự sai khác của thu nhập chứng khoán gia
Kiểm định này xem xét có hay không số lượng chứng khoán có thu nhập bất thường
dương trong cửa sổ sự kiện vượt quá sốlượng được mong đợi (được tính toán dựa trên
thu nhập bất thường dương trong khoảng thời gian ước lượng). Do vậy, tỷ lệ thu nhập
bất thường được mong đợi được tính toán như sau:
= 1 1
200 ,
Với Si,t=1 nếu ARi,t>0; =0 với những trường hợp khác. N: Sốlượng chứng khoán có trong mẫu nghiên cứu.
Công thức tính toán thống kê kiểm định dấu tổng quát (2 đuôi) là:
= | ( − )| [ (1− )] /
Giả thuyết của kiểm định dấu tổng quát được phát biểu như sau:
H0: P = W H1: P ≠ W
Sau đó, tác giả kiểm tra xem có hay không sự khác nhau giữa trung bình thu nhập bất
thường của các cổ phiếu thuộc nhóm sạch và nhiễu trong giai đoạn thông báo, giai
đoạn trước và sau thông báo phát hành cổ phiếu thưởng bằng cách sử dụng kiểm định t
và kiểm định phi tham số Mann-Whitney (MW) được tính toán như sau:
= _ − _ +
Giả thuyết của kiểm định thống kê t được phát biểu như sau:
H1: ARt_sach ≠ ARt_nhieu
=U− μ
Với U là giá trị nhỏ nhất của Tsach và Tnhieu, với:
= + ( + 1)
2 −
= + ( + 1)
2 −
Với Rsach và Rnhieu lần lượt là tổng thứ hạng của mẫu thông báo sạch và nhiễu. Giả thuyết của kiểm định Mann-Whitney được phát biểu như sau:
H0: Phân phối của thu nhập bất thường hai nhóm cổ phiếu có thông báo sạch và thông báo nhiễu là như nhau
H1: Phân phối của thu nhập bất thường hai nhóm cổ phiếu có thông báo sạch và thông báo nhiễu là khác nhau
Tiếp theo, để kiểm tra có hay không sự khác biệt trung bình thu nhập bất thường trong
giai đoạn thông báo, trước và sau giai đoạn thông báo giữa các nhóm cổ phiếu được
phân theo ngành nghề hoạt động kinh doanh tác giả sử dụng kiểm định ANOVA (giá trị F) và kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis (KS) được tính toán theo công thức sau:
= MSG MSW
Với MSG và MSW lần lượt là phương sai trong nội bộ các nhóm và phương sai giữa các nhóm:
= ∑ ∑ ( , , − )
j = 1; 2; 3; 4; 5, với 1: Nhóm các công ty công nghiệp; 2: Nhóm các công ty xây dựng;
3: Nhóm các công ty thương mại; 4: Nhóm các công ty tài chính; 5: Nhóm các công ty
khác
ARi,j,t là thu nhập bất thường của chứng khoán thứ i thuộc nhóm j vào thời gian t ARj,t là thu nhập bất thường trung bình của nhóm j vào thời gian t
k là số nhóm trong mẫu
=∑ ( , − )
−1
Giả thuyết của kiểm định ANOVA được phát biểu như sau:
H0: Thu nhập bất thường trung bình các nhóm bằng nhau (AR1t = AR2t = AR3t = AR4t = AR5t)
H1: Có ít nhất một nhóm có thu nhập bất thường trung bình khác một trong số những nhóm còn lại.
= 12
× ( + 1) −3( + 1)
Rj là tổng hạng của các giá trị quan sát của mẫu thứ j
Giả thuyết của kiểm định Krukal-Wallis được phát biểu như sau:
H0: Phân phối của thu nhập bất thường các nhóm cổ phiếu theo phân loại công ty là
như nhau
H1: Phân phối của thu nhập bất thường các nhóm cổ phiếu theo phân loại công ty là khác nhau
3.5. Các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ phản ứng giá với các thông báo chia cổ phiếu thưởng phiếu thưởng
Mô hình hồi quy kiểm tra mức độ phản ứng của thu nhập bất thường từ ngày -1 đến
ngày +1 (biến phụ thuộc – ARi,t):
ARi,t = α + β1BS + β2LMV + β3PRECAR (5)
Tập hợp các biến giải thích và chiều hướng của chúng được dự đoán như sau:
Bonus Size (BS) (+): Tỷ lệ chia cổ phiếu thưởng. Theo các nghiên cứu trước đây, các
thông báo chia cổ phiếu thưởng với tỷ lệ lớn sẽ kéo theo thu nhập bất thường tăng có ý
nghĩa thống kê và ngược lại (Michelle L. Barnes & Shiguang Ma (2001); Balasingham
Balachandran & Sally Tanner (2001)). Do đó dấu của biến giải thích này được kỳ
vọng sẽ là (+).
Tỷ lệ chia cổ phiếu thưởng = ố ượ ổ ℎ ế ℎưở ℎá ℎà ℎ
ố ượ ổ ℎ ế ℎườ đ ư ℎà ℎ
LMV (-): Logarit tự nhiên của giá trị thị trường của công ty 1 tháng trước khi phát
hành cổ phiếu thưởng (Company Size). Nhìn chung các công ty nhỏ có xu hướng ít
được phân tích một cách bao quát và có ít thông tin có giá trị chung. Trong sự thiếu
hụt một lượng lớn các nguồn thông tin, các phản ứng giá sẽ được dựđoán là lớn hơn
cho các công ty nhỏhơn, và do đó, dấu của biến giải thích này được kỳ vọng sẽ là (-).
= ln (Giá trị thị trường công ty 1 tháng trước)
Trong đó giá trị thịtrường công ty 1 tháng trước thông báo
Giá trị thịtrường công ty 1 tháng
trước thông báo
=
Sốlượng cổ phiếu
thường đang lưu hành 1
tháng trước thông báo
×
Giá cổ phiếu 1
tháng trước
ngày thông báo
PRECAR: CAR (-50; -2) (-): Thu nhập bất thường tích lũy từ 50 ngày trước đến 2
việc phát hành cổ phiếu thưởng, các giao dịch sẽ được tiến hành với giá tăng trước khi
thông báo để phản ánh tâm lý lạc quan của thịtrường (đó cũng có thể là một khả năng
rò rỉ thông tin). Theo dự đoán, nếu càng gia tăng giá trước thông báo, tầm quan trọng của phản ứng giá vào ngày thông báo càng giảm, do đó, dấu của biến giải thích này
được kỳ vọng sẽ là (-).
= AR ,
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Phương pháp được sử dụng trong bài nghiên cứu này là phương pháp nghiên cứu sự
kiện như các bài nghiên cứu trước đây trên thế giới. Trong đó tác giả tiến hành đo
lường thu nhập bất thường của các cổ phiếu trong thông báo thông qua hai mô hình: mô hình thịtrường và mô hình thu nhập bất thường điều chỉnh trung bình.
Để xem xét phản ứng giá cổ phiếu với thông báo phát hành cổ phiếu thưởng, tác giả sử
dụng đồng thời các kiểm định tham số song song với kiểm định phi tham sốđể cho kết
quả đầy đủ hơn. Các kiểm tra được tiến hành trên toàn bộ mẫu nghiên cứu cũng như
cho các nhóm mẫu được phân loại theo thông tin chứa đựng trong đó và phân loại theo ngành nghề hoạt động của các công ty có thông báo phát hành cổ phiếu thưởng.
Tác giả xây dựng một mô hình hồi quy nhằm phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến phản ứng giá của các thông báo chia cổ phiếu thưởng bao gồm có: tỷ lệ chia cổ phiếu
thưởng, giá trị vốn hóa thị trường của các công ty thông báo và thu nhập bất thường tích lũy trong giai đoạn trước thông báo.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Kết quả về mặt định tính
Trong phần này tác giả sẽ sử dụng số liệu tính toán được về thu nhập bất thường của các cổ phiếu trong bài nghiên cứu theo hai phương pháp mô hình thị trường và mô hình thu nhập điều chỉnh trung bình cho toàn bộ mẫu, cho các mẫu khi được phân theo nội dung thông tin chứa đựng trong thông báo và cho các nhóm công ty phân theo ngành nghề hoạt động trong khoảng thời gian từ ngày -20 đến ngày 20 để mô tả tác
động của thông báo phát hành cổ phiếu thưởng lên giá cổ phiếu trên thịtrường.
4.1.1. Thu nhập bất thường theo mô hình thị trường và mô hình thu nhập điều chỉnh trung bình chỉnh trung bình
Hình 4.1 mô tả thu nhập bất thường cho toàn bộ các công ty trong bài nghiên cứu được tính toán dựa trên mô hình thị trường và mô hình thị trường điều chỉnh trung bình. Nhìn vào đồ thị chúng ta thấy rằng thu nhập bất thường không khác nhau nhiều khi
được ước lượng bởi hai mô hình khác nhau, đặc biệt là vào khoảng thời gian sự kiện
(ngày -1; ngày 0 và ngày 1) đường biểu diễn thu nhập bất thường theo hai mô hình gần
như trùng nhau.
Mặt khác, nhìn vào đồ thị ta thấy có sự gia tăng nhẹ trong thu nhập bất thường của các chứng khoán vào ngày 0 và tiếp tục tăng mạnh vào ngày 1, đạt giá trị xấp xỉ 2%, sau
đó giảm, đặc biệt giảm mạnh vào ngày 4 và quay lại hình dạng như khoảng thời gian
trước đó. Như vậy, ta thấy đã có dấu hiệu thay đổi tích cực trong phản ứng giá của các
cổ phiếu trên thị trường vào khoảng thời gian sự kiện và giảm thu nhập bất thường những ngày ngay sau khoảng thời gian sự kiện.
Hình 4.1: Thu nhập bất thường đo lường bằng mô hình thị trường và mô hình thu nhập điều chỉnh trung bình
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu thu thập được
4.1.2. Thu nhập bất thường của các nhóm công ty phân theo thông tin chứa đựng trong thông báo đựng trong thông báo
Hình 4.2 và hình 4.3 mô tả thu nhập bất thường của các công ty trong nghiên cứu được phân loại theo nội dung thông tin chứa đựng trong thông báo phát hành cổ phiếu
thưởng (nhóm sạch và nhóm nhiễu) được tính toán lần lượt theo mô hình thịtrường và mô hình thu nhập điều chỉnh trung bình.
Nhìn vào Hình 4.2 ta thấy có sự khác biệt khá rõ giữa thu nhập bất thường của nhóm các công ty có thông báo sạch và thông báo nhiễu được ước lượng bằng mô hình thị trường trong khoảng thời gian trước và sau khoảng thời gian sự kiện. Trong giai đoạn thông báo, chênh lệch thu nhập bất thường của các công ty trong hai nhóm đã được rút ngắn lại. -0.01 -0.005 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 -20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 MEAR MM
Hình 4.2: Thu nhập bất thường của nhóm các công ty có thông báo sạch và thông báo nhiễu tính toán theo mô hình thị trường
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu thu thập được
Nhìn vào Hình 4.3 tác giả cũng có kết luận tương tự. Tuy nhiên trong trường hợp được tính toán theo mô hình thu nhập điều chỉnh trung bình tại ngày 1, thu nhập bất thường giữa hai nhóm gần bằng nhau.
Cảhai đồ thịđều cho thấy trong khoảng thời gian sau sự kiện, thu nhập bất thường của
các cổ phiếu trong nhóm thông báo sạch biểu hiện có xu hướng tích cực hơn so với nhóm thông báo nhiễu.
-0.015 -0.01 -0.005 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 -20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Sạch Nhiễu
Hình 4.3: Thu nhập bất thường của nhóm các công ty có thông báo sạch và thông báo nhiễu tính toán theo mô hình thu nhập điều chỉnh trung bình
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu thu thập được
4.1.3. Thu nhập bất thường của các nhóm công ty phân theo ngành nghề hoạt động
Hình 4.4 và 4.5 mô tả thu nhập bất thường của các công ty trong nghiên cứu được phân loại theo ngành nghề hoạt động của các công ty có thông báo phát hành cổ phiếu
thưởng trong bài nghiên cứu được tính toán lần lượt theo mô hình thị trường và mô hình thu nhập điều chỉnh trung bình.
Theo cảhai đồ thị ta thấy mỗi nhóm công ty có một diễn biến giá khác nhau trong giai
đoạn nghiên cứu, tuy nhiên đều biểu hiện một sự gia tăng trong thu nhập bất thường tại ngày sự kiện. Tại ngày 1, nhóm các công ty thuộc nhóm ngành xây dựng có thu nhập bất thường cao nhất (trên 3%), tiếp theo là nhóm các công ty thương mại; nhóm
-0.015 -0.01 -0.005 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 -20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Sạch Nhiễu
khác; nhóm các công ty công nghiệp và cuối cùng là nhóm các công ty tài chính có thu
nhập bất thường thấp nhất (khoảng 1,5%).
Đồng thời, cũng từđồ thị ta thấy nhóm các công ty xây dựng biểu hiện có mức độ biến