Dữ liệu thống kê sử dụng trong nghiên cứu này được xây dựng từ các bản báo cáo tài chính của các công ty thuộc nhiều ngành khác nhau niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh (HOSE)..Như vậy, nghiên cứu sử dụng các số
Xác định vấn đề nghiên cứu, chọn đề tài
Thiết kế mô hình nghiên cứu
Thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu Đặt giả thiết cho mô hình nghiên cứu
Kiểm định mô hình
Kết luận, kiến nghị
30
liệu công bố trên báo cáo tài chính công khai của các doanh nghiệp niêm yết trên các nguồn sau: sở giao dịch chứng khoán TPHCM, http://cophieu68.com.
3.1.3. Phƣơng pháp thu thập số liệu
Dựa trên các nguồn dữ liệu đã xác định, nghiên cứu đã thu thập số liệu của các doanh nghiệp thông qua báo cáo tài chính (có kiểm toán theo chuẩn mực kế toán) được công bố hàng năm trong giai đoạn 2008-2013. Tất cả các số liệu này được tìm kiếm bằng phương pháp tổng hợp, trích lọc, thống kê, phân loại và sắp xếp theo dòng thời gian của mẫu quan sát với năm tài chính gần nhất là năm 2013 lùi dần về năm nghiên cứu trước.
3.1.4. Phƣơng pháp xử lý số liệu
Sau khi thu thập xong số liệu cần thiết cho mô hình, nghiên cứu tiến hành hiệu chỉnh và mã hóa các dữ liệu (tạo mã trong giai đoạn đầu tiên và điều chỉnh mã nếu có sai lệch). Bước tiếp theo nghiên cứu tiến hành làm sạch dữ liệu nhằm phát hiện các sai sót, các ô trống thiếu thông tin, sai thông tin và tiến hành hoàn thiện ma trận dữ liệu (data matrix).
Ban đầu, bài nghiên cứu thu thập dữ liệu của 95 công ty thuộc các ngành khác nhau trên sàn chứng khoán TP Hồ Chí Minh trong khoảng thời gian từ năm 2008 đến năm 2013. Nhưng do một số nguyên nhân khách quan như: một số công ty mới được thành lập nên số liệu không đầy đủ và trùng khớp với dòng thời gian 6 năm của mẫu nghiên cứu, bên cạnh đó một số công ty chưa cập nhật thông tin kịp thời dẫn đến việc thiếu dữ liệu cần thiết cho mô hình. Hơn nữa, trong những năm qua do tình hình kinh tế khó khăn nên một số doanh nghiệp phá sản hoặc sáp nhập, do vậy nghiên cứu đã loại dần các công ty không phù hợp và cuối cùng còn lại 59 công ty (danh sách các công ty được đính kèm trong phần phụ lục 14)
Bài nghiên cứu tiến hành phân tích và kiểm định bằng phương pháp hồi quy bình phương bé nhất OLS (Ordinary Least Squares). Để đơn giản hóa mô hình, nghiên cứu ban đầu đã bỏ qua yếu tố thời gian và công ty, tiến hành xây dựng và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian và chéo gộp chung (Pooled Cross-sectional Analysis). Sau đó, để tăng tính hiệu quả khi hồi quy, nghiên cứu bổ sung phân tích theo phương pháp hiệu ứng cố
31
định các biến thời gian và biến công ty trong mô hình ước lượng để tìm kiếm sự khác biệt (nếu có).
3.2. Mẫu nghiên cứu
Sau khi thu thập và xử lý số liệu, mẫu nghiên cứu bao gồm tổng cộng 59 doanh nghiệp được chọn lọc từ 95 doanh nghiệp có đủ điều kiện trên HOSE. Thời gian của mẫu quan sát là 6 năm: bắt đầu từ năm tài chính 2008, và kết thúc năm tài chính 2013. Các dữ liệu được tổng hợp thành dữ liệu dạng bảng cân bằng (Balanced Panel Data) của 354 quan sát với sự kết hợp giữa biến thời gian và biến công ty.
3.3. Giả thuyết và mô hình nghiên cứu
3.3.1. Xây dựng biến số và giả thuyết nghiên cứu
Sau khi tìm hiểu các công trình nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới, đề tài đã chọn lọc lại các biến độc lập và thiết kế lại mô hình nghiên cứu cho phù hợp với điều kiện của thị trường kinh tế Việt Nam. Từ đó, ta có 5 giả thuyết nghiên cứu sau đây:
H1 : Thu nhập mỗi cổ phần của doanh nghiệp có quan hệ cùng chiều với giá thị trường của cổ phiếu.
H2: Tỷ lệ chi trả cổ tức có quan hệ cùng chiều với giá cổ phiếu
H3: Tỷ suất cổ tức quan hệ ngược chiều với giá cổ phiếu
H4: Chỉ số giá trên thu nhập quan hệ cùng chiều với giá cổ phiếu
H5: Giá trị sổ sách có quan hệ cùng chiều với giá cổ phiếu.
H6: Cổ tức mỗi cổ phần của doanh nghiệp có quan hệ cùng chiều với giá thị trường của cổ phiếu.
32
Bảng 3.1: Kỳ vọng tƣơng quan các yếu tố tác động đến giá cổ phiếu (P)
BIẾN ĐỘC
LẬP KÝ HIỆU DẤU KỲ VỌNG DIỄN GIẢI Thu nhập mỗi
cổ phần
EPS + Khi EPS tăng thì P tăng
Tỷ lệ chi trả cổ tức
DP + Khi DP tăng thì P tăng
Tỷ suất cổ tức DY - Khi DY tăng thì P giảm
Chỉ số giá trên thu nhập
P/E + Khi P/E tăng thì P tăng
Giá trị sổ sách BV + Khi BV tăng thì P tăng Cổ tức mỗi cổ phần DPS + Khi DPS tăng thì P tăng
Hình 3.1. Kỳ vọng tương quan các yếu tố tác động đến P
3.3.2. Mô hình nghiên cứu
Các nghiên cứu cũng như kết quả thực nghiệm trên thế giới và trong nước trước đây về các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các doanh nghiệp trên thế giới nói chung và các doanh nghiệp Việt Nam nói riêng đều sử dụng mô hình hồi quy bội. Do
DP EPS DY DPS BV P/E P H1(+) H2(+) H3(-) H4(+) H5(+) H6(+)
33
đó, tiếp thu các nghiên cứu đã kiểm định, mô hình nghiên cứu thực nghiệm trong đề tài này được xây dựng dưới dạng tổng quát như sau:
Trong đó:
i: là công ty quan sát thứ i ( i = 1,2,3…,59) t: năm quan sát thứ t ( t = 1,2,3,4,5,6)
Pi,t: Biến giá cổ phiếu của công ty thứ i, trong năm thứ t. Xj,i,t : Biến độc lập thứ j, của công ty thứ i, trong năm thứ t. εi,t: sai số ngẫu nhiên của công ty thứ i, trong năm thứ t. (αi + αt) : Hệ số tự do (điểm chặn của mô hình)
Trong đề tài này, mô hình được xây dựng với các yếu tố vi mô ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE như: biến thu nhập mỗi cổ phần (EPS), cổ tức mỗi cổ phần (DPS), tỷ suất cổ tức (DY), tỷ lệ chi trả cổ tức (DP), giá trị sổ sách (BV), chỉ số giá trên thu nhập (P/E). Đồng thời, biến phụ thuộc của mô hình trong nghiên cứu này là giá thị trường của cổ phiếu (P). Các biến này được xác định dựa trên giá trị sổ sách báo cáo tài chính được công bố hàng năm trong giai đoạn 2008-2013 của các công ty thuộc nhiều ngành khác nhau được niêm yết trên sàn chứng khoán TP. Hồ Chí Minh.
Bên cạnh đó nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy ước lượng theo phương pháp bình phương bé nhất OLS. Một cách cụ thể mô hình thực nghiệm được thể hiện qua phương trình hồi quy tuyến tính sau:
𝑃 𝛽1+ 𝛽2𝐸𝑃𝑆 + 𝛽3𝐷𝑃 + 𝛽4𝐷𝑌 + 𝛽5𝑃𝐸 + 𝛽6𝐵𝑉 + 𝛽7𝐷𝑃𝑆 + 𝜀 𝑷𝒊,𝒕 (𝜶𝒊+ 𝜶𝒕) + 𝜷𝒋
𝒏
𝒋=𝟏
34
KẾT LUẬN CHƢƠNG 3
Qua nội dung chương 3 tiếp tục với việc đưa ra các phương pháp nghiên cứu thực nghiệm và đưa ra mô hình hồi quy tổng quát của bài nghiên cứu. Qua việc chọn lọc có kế thừa bài nghiên cứu đã đưa ra mô hình hồi quy gồm 6 yếu tố tác động đến giá cổ phiếu bao gồm EPS, DP, DY, P/E, BV, và DPS. Các bằng chứng thực nghiệm đã chứng minh được rằng những yếu tố trên hầu hết đều có tác động tới giá thị trường cổ phiếu tại các quốc gia khác nhau, với nhiều mức ý nghĩa khác nhau và chiều hướng khác nhau. Nhưng liệu rằng nó có thực sự ảnh hưởng đến giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam hay không, điều này sẽ được thực hiện trong chương tiếp theo với phần phân tích kết quả hồi quy.
35
CHƢƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Thống kê mô tả các biến
Bảng 4.1 : THỐNG KÊ MÔ TẢ P EPS DP DY PE BV DPS Trung bình ( Mean) 18.26723 3278.788 0.106144 22.91644 6.520056 20.13616 397.8481 Trung vị ( Median) 13.65000 2692.000 0.100000 17.95500 5.000000 18.50000 269.6000 Lớn nhất ( Maximun) 109.1000 18663.00 0.300000 427.9500 101.2000 53.50000 2893.200 Nhỏ nhất ( Minimun) 2.500000 -3390.000 0.000000 -83.57000 -11.30000 2.600000 -406.8000 Độ lệch chuẩn ( Std.Dev) 13.42288 2596.289 0.055605 30.10763 9.199330 9.059338 446.2914 Độ trôi ( Skewness) 2.159215 2.003379 0.605429 7.212967 6.280051 0.893192 2.346478 Độ nhọn ( Kurtosic) 10.75866 10.61998 3.897958 95.35491 54.51016 3.558299 10.50982 Jaque- Bera 1162.974 1093.244 33.51944 128878.7 41463.03 51.66729 1156.713 Probability 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 Sum 6466.600 1160691 37.57500 8112.420 2308.100 7128.200 140838.2
Sum Sq. Dev. 63601.36 2.38E+09 1.091462 319983.8 29873.57 28971.28 70309127
Số quan sát
(Observations) 354 354 354 354 354 354 354
Nguồn: tính toán từ eview Ta có hệ số Skewness có ý nghĩa như sau:
Skewness = 0: phân phối cân xứng Skewness > 0: phân phối lệch phải Skewness < 0: phân phối lệch trái
Như vậy qua bảng trên ta thấy hầu hết các biến đều có Skewness > 0, do đó cả 7 biến đều có phân phối lệch phải.
36
Tiếp đến chúng ta qua sát hệ số Kurtosis có ý nghĩa như sau: Kurtosis = 3: phân phối tập trung ở mức độ bình thường
Kurtosis > 3: phân phối tập trung ở mức độ bình thường, tuy nhiên hình dạng của đa giác tần số sẽ khá cao và nhọn với hai đuôi hẹp.
Kurtosis < 3: phân phối tập trung ở mức độ bình thường, tuy nhiên hình dạng của đa giác tần số là một đa giác tù với hai đuôi dài.
Với mức ý nghĩa trên thì cả 7 biến của mô hình đều có hệ số Kurtosis > 3 nên hình dạng đa giác tần số khá cao và nhọn với hai đuôi hẹp.
Kiểm định Jarque – Bera:
{ 1
Ta thấy rằng giá trị P_value của các biến trong mô hình đều bằng không và nhỏ hơn 5% nên ta bác bỏ H0 và chấp nhận H1, vậy tất cả các biến đều tuân theo phân phối chuẩn.
4.2. Phân tích hồi quy các yếu tố cơ bản
Bảng 4.2: Kết quả hồi quy các yếu tố vi mô theo phƣơng pháp OLS
Biến phụ thuộc P
Phương pháp Bình phương bé nhất ( OLS) Số quan sát 354
Biến độc lập Hệ số β Giá trị t Mức ý nghĩa t
C 0.279861 0.145797 0.8842 EPS 0.004716 9.014847 0.0000 DP 78.05165 5.350897 0.0000 DY -0.276706 -13.79007 0.0000 PE 0.267469 5.003027 0.0000 BV -0.003397 -0.056567 0.9549 DPS -0.002746 -0.79156 0.4292 R2 0.597135 Kiểm nghiệm F 85.72178
37
R2 hiệu chỉnh 0.590169 Mức ý nghĩa(kiểm nghiệm F) 0.00000 Sai số chuẩn
S.E.
8.593068 Giá trị Durbin-Watson 1.475907
Nguồn: tính toán từ Eviews
Từ bảng trên (bảng 4.2) ta thấy mô hình với 6 biến độc lập cơ bản đó là EPS, DPS, DP, DY, BV, PE tác động đến biến phụ thuộc là P. Qua đó ta có hệ số xác định R2 hiệu chỉnh cho thấy độ tương thích của mô hình là 59.7%. Hay nói cách khác, khoảng 59.7% sự biến thiên của biến phụ thuộc P được giải thích bởi 6 biến độc lập trong mô hình. Trong khi đó, chỉ số kiểm nghiệm F là 85.72178 với mức ý nghĩa thống kê rất nhỏ (0.000000) cho thấy mô hình hồi quy xây dựng được là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập được.
Ngoài ra, các biến độc lập như EPS, DP, DY, PE có giá trị T tuyệt đối > 2 và mức ý nghĩa đều nhỏ hơn . Điều này chứng tỏ rằng cả bốn biến này đều có tác động đến biến giá cổ phiếu P với mức ý nghĩa 1%. Trong đó, EPS, DP và PE có tương quan thuận với P, ngược lại DY lại tương quan nghịch với P. Riêng đối với 2 biến DPS và BV đạt mức ý nghĩa thống kê là 42.92% và 95.49% , cả hai đều lớn hơn mức ý nghĩa 5%, do đó ta kết luận không có ý nghĩa thống kê và không có tương quan với biến phụ thuộc P.
4.3. Phân tích ma trận tƣơng quan
Trong mô hình hồi quy bội, ta đã giả thuyết rằng giữa các biến độc lập của mô hình không có hiện tượng cộng tuyến. Như vậy, ta cần phân tích độ tương quan để đo lường mối quan hệ giữa các biến độc lập trong mô hình. Đồng thời thông qua kiểm định ma trận tương quan mà ta có thể đánh giá được giá trị phân biệt. Một hệ số tương quan tuyệt đối lớn khoảng 80% chỉ ra hiện tượng đa cộng tuyến nghĩa là giữa các biến độc lập có sự tương quan lẫn nhau. Do đó, nếu kết quả hệ số tương quan giữa hai biến độc lập nhỏ hơn 0.8 thì cặp biến kiểm nghiệm được xem là có thể chấp nhận được. Ngược lại, ta xem như mô hình xảy ra đa cộng tuyến.
38 BẢNG 4.3 : MA TRẬN TƢƠNG QUAN EPS DPS DP DY BV PE P EPS 1 DPS 0.877439 1 DP 0.346341 0.653691 1 DY 0.575188 0.560518 0.401853 1 BV 0.433206 0.397322 0.144016 0.056890 1 PE -0.203959 -0.146345 -0.124359 -0.18682 0.140471 1 P 0.548845 0.544941 0.306914 -0.051557 0.393745 0.086011 1
Nguồn: tính toán từ Eviews
Từ bảng ma trận tương quan giữa các biến trong mô hình, ta nhận thấy rằng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa EPS và DPS với hệ số tương quan là 0.877 > 0.8. Còn lại các hệ số tương quan tuyệt đối giữa các biến độc lập dao động từ 0.051557 đến 0.65391 không vượt quá 0.8 (giá trị tương quan lớn nhất là giữa hai biến DPS và DP: rDPS,DP = 0.6536).
Đối với biến phụ thuộc, ta nhận thấy các biến EPS (0.548845) có tương quan khá cao với biến phụ thuộc P. Các biến DP (0.306914) và BV (0.393745) có tương quan vừa phải với P, còn DY (0.051557) và PE (0.086011) có tương quan thấp với P. Như vậy các biến tồn tại trong mô hình là tương đối phù hợp.
Qua phân tích mô hình hồi quy bội theo OLS và ma trận tương quan ta thấy để có một mô hình phù hợp và đạt chuẩn ta tiến hành kiểm định lại bởi trong mô hình ban đầu có đến 2 biến không có ý nghĩa thống kê và đi kèm với nó là hiện tượng đa cộng tuyến.
4.4. Ƣớc lƣợng hồi quy dữ liệu bảng
Trong hồi quy dữ liệu bảng sẽ có hai phương pháp kiểm định đó là kiểm định mô hình theo phương pháp tác động cố định (FEM) và phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM). Để lựa chọn xem sử dụng phương pháp nào là phù hợp với mô hình ta tiến hành kiểm định Hausman.(bảng 4.4)
Giả thuyết kiểm định:
39
H1 : Cov(εi, Xi) # 0 tức có tương quan giữa biến giải thích và εi ta sử dụng FEM
Bảng 4.4. Kết quả kiểm định Hausman
Correlated Random effect- Hausman test Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq.d.f Prob.
Cross-section random 24.569110 6 0.0004
Nguồn: tính toán từ Eviews
Qua hồi quy ta thấy P_value = 0.0004 < α = 0.05, do đó bác bỏ H0. Vậy mô hình sử dụng phương pháp cố định là phù hợp nhất.
4.4.1. Ƣớc lƣợng mô hình hồi quy dữ liệu bảng theo phƣơng pháp tác động cố định
Trong bộ dữ liệu thống kê được thu thập để xây dựng hàm hồi quy đề tài đã sử dụng số liệu tổng hợp tức số liệu chuỗi thời gian của các thực thể khác nhau, gọp chung các quan sát chéo và chuỗi thời gian hay còn gọi là dữ liệu bảng. Bản chất của loại dữ liệu này là muốn đề cập đến sự thay đổi theo thời gian của các đơn vị chéo. Một cách cụ thể hơn là ta đi tiến hành nghiên cứu theo dòng thời gian từ năm 2008 đến 2013 về các yếu tố tác động đến giá cổ phiếu của 59 công ty thuộc các ngành khác nhau trên sàn chứng khoán TP Hồ Chí Minh.
Đối với mô hình hồi quy tuyến tính dữ liệu bảng để đánh giá và đo lường được tất cả các tác động chéo của các khác biệt về thời gian và doanh nghiệp, ta sẽ tiến hành phân tích mô hình hồi quy tác động cố định (FEM) hay còn gọi là mô hình hồi quy biến giả bình phương nhỏ nhất (LSDV). Như vậy phương pháp này sẽ sử dụng biến giả để ước lượng các tác động cố định.
Trước tiên, đề tài tiến hành ước lượng mô hình sử dụng tác động cố định biến công ty. Nghĩa là ta sẽ sử dụng kỹ thuật biến giả để thực sự tính đến những thay đổi giữa các công ty. Như vậy, mô hình sẽ có dạng sau:
40