4.2.1Phương pháp POOLED MODEL
Bảng 4.3 Ước lượng Pooled model
Biến độc lập Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Giá trị t Prob.
EPS 0,0031 0,0004 7,79 0,000 G 5,0501 3,9748 1,27 0,206 INTT -148,9657 77,3633 -1,93 0,056 SIZE 3,7849 0,5365 7,05 0,000 INF 0,1102 0,3054 0,36 0,719 DIV -0,0625 0,0450 -1,39 0,166 Cons -105,0283 22,9562 -4,58 0,000 Số quan sát 179 R2 0,4937 Giá trị F 27,95
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 12
Kết quả ước lượng pooled model cho thấy hệ số R2 = 0,4937; đồng thời giá trị thống kê F = 27,95 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Điều đó cho thấy ước lượng Pooled model có thể là một ước lượng phù hợp.
4.2.2 Phương pháp tác động cố định (FEM)
Sau khi tiến hành chạy phương pháp Pooled Model tác giả tiến hành chạy phương pháp tác động cố định Fixed effect (FEM), sau đó tiến hành kiểm định về sự khác nhau giữa hệ số chặn của các công ty.
Bảng 4.4 Phương pháp tác động cố định (FEM)
Biến độc lập Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Thống kê t Prob.
EPS 0,0026 0,0004 5,77 0,000 G 3,9934 3,2265 1,24 0,218 INTT -154,0565 65,7371 -2,34 0,021 SIZE 7,0172 2,2531 3,11 0,002 INF 0,1185 0,2440 0,49 0,628 DIV -0,0181 0,0439 0,41 0,681 Cons -188,2975 60,1496 -3,13 0,002 Số quan sát 179 R2 0,5217 Giá trị F 24,91
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 12
Kết quả thống kê F (6.137) = 24,91 có mức ý nghĩa thống kê 1% cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê tức là có sự khác biệt giữa các đối tượng (công ty).
Sau khi chạy 2 phương pháp POOLED MODEL và Fixed effect tác giả tiến hành kiểm định hệ số chặn cho FEM:
Bảng 4.5 Kiểm định hệ số chặn
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 4,8803 (35,137) 0,0000
Cross-section Chi-square 144,9027 35 0,0000
Kết quả cho thấy với giá trị chi bình phương và giá trị p-value bằng 0,000 nhỏ hơn 0,05 cho thấy có sự khác biệt giữa hệ số chặn trong mô hình cũng như của các công ty. Do vậy mô hình POOLED MODEL không phù hợp để phân tích mục tiêu của đề tài.
4.2.3 Phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM)
Tác giả tiếp tục chạy phương pháp Random effect:
Bảng 4.6 Phương pháp tác động ngẫu nhiên (REM)
Biến độc lập Hệ số hồi quy
Độ lệch
chuẩn Thống kê t Prob.
EPS 0,0029 0,004 7,26 0,000 G 4,6068 3,1294 1,47 0,141 INTT -136,7676 61,7671 -2,21 0,027 SIZE 4,0550 0,8466 4,79 0,000 INF 0,0882 0,2374 0,37 0,710 DIV -0,0094 0,0411 -0,23 0,819 Cons -111,6986 26,1034 -4,28 0,000 Số quan sát 179 R2 0,5149 Wald-Chi bình phương 176,55
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 12
Kết quả ước lượng theo phương pháp tác động ngẫu nhiên cũng cho giá trị Wald – chi bình phương là 176,55 và mức ý nghĩa 1% .
4.2.4 Kiểm định ước lượng
4.2.4.1 Kiểm định Hausman
Sau khi chạy phương pháp Random effect tác giả sử dụng kiểm định Hausman để lựa chọn phương pháp phù hợp (fixed effect hay random effect cho việc phân tích hồi quy).
Với : Chi bình phương = ( b-B)’ [(Vb – VB)ˆ(-1)] (b-B) = 4,19
Prob>Chi2 = 0,5028
Với giá trị p-value lớn hơn 0.05 cho thấy phương pháp phù hợp là phương pháp Random effect. Tác giả tiếp tục kiểm tra tính hợp lệ của phương pháp tác động ngẫu nhiên bằng cách áp dụng thử nghiệm Breusch Pagan Lagrange
Với Ho : “không có tác động ngẫu nhiên” Và (Var U) = 0
Hệ số Var Sqrt(Var)
PS 140,2132 11,8411
E 40,5022 6,3641
U 35,9882 5,9990
Bảng 4.7 Thử nghiệm Breusch Pagan Lagrange
Kết quả thử nghiệm cho thấy Var (u) = 35,9882 bác bỏ giả thuyết Ho, như vậy phương pháp tác động ngẫu nhiên không được lựa chọn và tác giả sử dụng phương pháp tác động cố định cho các bước tiếp theo.
4.2.4.2 Kiểm định thừa biến
Với phương pháp Fixed effect tác giả tiến hành kiểm định thừa biến với các biến có p-value lớn hơn 0,05. Ban đầu tác giả tiến hành kiểm định với biến DIV và INF.
Với F ( 2,137) = 0,21 Prob>F = 0,8113
Kết quả cho thấy với p-value bằng 0,81 lớn hơn 0,05 cho thấy hai biến DIV và INF hoàn toàn có thể bỏ ra khỏi mô hình. Tác giả tiến hành bỏ hai biến này và chạy lại mô hình:
Bảng 4.8 Kết quả mô hình sau khi bỏ biến DIV và INF
Biến độc lập Hệ số hồi quy
Độ lệch
chuẩn Thống kê t Prob.
EPS 0,0028 0,0003 8,05 0,000 G 2,6194 1,3591 1,93 0,056 INTT -127,6970 28,6111 -4,46 0,000 SIZE 6,8029 2,2148 3,07 0,003 Cons -176,0998 55,9278 -3,15 0,002 Số quan sát 179 R2 0,5203 Giá trị F 37,69
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 12
Với các giá trị p-value đều nhỏ hơn 0,05 (ngoại trừ biến G có p-value bằng 0,056 tuy nhiên tác giả vẫn chấp nhận ý nghĩa này) cho thấy các biến EPS, G, INT và SIZE đều có tác động lên PS.
4.3 KIỂM ĐỊNH GIẢ ĐỊNH MÔ HÌNH 4.3.1 Kiểm định đa cộng tuyến
Một vấn đề thường gặp phải trong việc ước lượng mô hình hồi quy đó là đa cộng tuyến (multicollinearity). Nếu tồn tại đa cộng tuyến sẽ làm cho kết quả ước lượng không còn chính xác. Để phát hiện vấn đề đa cộng tuyến, quy tắc kiểm định là khi hệ số tương quan giữa các biến độc lập > 0,9 hoặc hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF, variance inflating factor) > 10 thì mức độ đa cộng tuyến được xem là cao.
Từ bảng ma trận hệ số tương quan cho thấy mối quan hệ hai chiều (tương quan giữa từng cặp biến) có hệ số <0,9. Mặt khác khi xem xét bảng hệ số VIF ta thấy VIF < 2 vì vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.9 Kiểm định đa cộng tuyến Biến Hệ số VIF Hệ số 1/VIF INTT 1,19 0,523818 G 1,85 0,541202 EPS 1,07 0,930704 SIZE 1,05 0,955410 Trung bình VIF 1,47
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 12
4.3.2 Kiểm định tự tương quan và phương sai thay đổi
* Tự tương quan
Chi bar2 (01) = 70,12 Pro>chibar2 = 0,0000 * Phương sai thay đổi
Chi 2 (36) = 3.712,06 Pro>chi2 = 0,0000
Với các trị p-value đều nhỏ hơn 0,05 nên có thể thấy mô hình có tồn tại các hiện tượng tự tương quan và phương sai thay đổi.
4.4 KẾT QUẢ MÔ HÌNH CUỐI CÙNG
Để khắc phục các hiện tượng này tác giả tiến hành hiệu chỉnh mô hình bằng phương pháp Robustness để loại bỏ các khuyết tật trên và thu được kết quả mô hình cuối cùng như sau:
Bảng 4.10 Kết quả mô hình cuối cùng PS Hệ số hồi quy Robust Std.Err Thống kê t Prob. EPS 0,0028 0,0005 5,21 0,000 G 2,6194 1,0235 2,58 0,014 INTT -127,6970 34,4154 -3,71 0,001 SIZE 6,8029 2,7823 2,44 0,020 Cons -176,0998 71,2796 -2,44 0,020 Số quan sát 179 R2 0,5203
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 12
Như vậy sau khi sử dụng hiệu chỉnh Robustness để loại bỏ khuyết tật phương trình hồi quy cuối cùng như sau:
PS = -176,0998 + 0,0028EPS + 2,6194G – 127,6970INT + 6,8029SIZE Với R2
bằng 0,5203 cho thấy mô hình giải thích được 52,03% sự thay đổi của giá cổ phiếu các công ty bất động sản qua các biến EPS, G, INT và SIZE.
Kết quả cũng chỉ ra rằng biến EPS, G và SIZE có tác động cùng chiều (+) lên giá cổ phiếu PS. Đồng thời biến INT có tác động ngược chiều lên giá cổ phiếu PS. Các biến còn lại là DIV và INF đều không có tác động lên giá cổ phiếu của các công ty.
Phương trình hồi quy ước lượng cho các công ty bất động sản được mô tả như sau:
PS = -176,0998 + 0,0028EPS + 2,6194G – 127,6970INT + 6,8029SIZE+ [CX=F] Trong đó giá trị CX=F là hệ số tác động riêng cho từng công ty. Giá trị này được mô tả qua bảng 4.10
Bảng 4.10 Hệ số tác động riêng cho từng công ty
STT Tên Công ty MÃ CK Effect
1 CTCP Đầu Tư & Xây Dựng Sao Mai Tỉnh An Giang ASM -4,763596
2 CTCP Đầu Tư Xây Dựng Bình Chánh BCI -3,679345
3 CTCP Thế Kỷ 21 C21 9,511831
4 CTCP Đầu Tư & Phát Triển Đô Thị Dầu Khí Cửu Long CCL 5,159867
5 CTCP PT Đô Thị Công Nghiệp Số 2 D2D 5,249661
6 TCT Cổ Phần Đầu Tư Phát Triển XD DIG -1,298565
7 CTCP Đầu Tư Căn Nhà Mơ Ước DRH 10,12817
8 CTCP Đệ Tam DTA 9,634389
9 CTCP DV & XD Địa Ốc Đất Xanh DXG -3,695623
10 CTCP Hoàng Anh Gia Lai HAG -5,806942
11 CTCP Đầu Tư Thương Mại BĐS An Dương Thảo Điền HAR 6,134246
12 CTCP PT Nhà Bà Rịa - Vũng Tàu HDC 0,575473
13 CTCP TV - TM - DV Địa Ốc Hoàng Quân HQC -10,22349
14 CTCP Phát Triển Hạ Tầng Kỹ Thuật IJC -11,20564
15 CTCP Đầu Tư Công Nghiệp Tân Tạo ITA -15,64296
16 CTCP Đầu Tư & KD Nhà Intresco ITC -1,465813
17 CTCP Đầu Tư Địa Ốc Khang An KAC 13,16052
18 TCT PT Đô Thị Kinh Bắc - CTCP KBC -4,163903
19 CTCP Đầu Tư & KD Nhà Khang Điền KDH 4,081360
20 CTCP Xuất Nhập Khẩu Khánh Hội KHA -1,599017
21 CTCP Long Hậu LHG -1,493579
22 CTCP Đầu Tư Năm Bảy Bảy NBB 10,14374
23 CTCP Đầu Tư Nam Long NLG -7,825733
24 CTCP Phát Triển Đô Thị Từ Liêm NTL -7,302505
26 CTCP Phát Triển BĐS Phát Đạt PDR 1,905774
27 CTCP ĐT Hạ Tầng & Đô Thị Dầu Khí PTL -4,258388
28 CTCP Quốc Cường Gia Lai QCG -8,877732
29 CTCP Sonadezi Long Thành SZL -4,116798
30 CTCP KD & PT Bình Dương TDC -9,852238
31 CTCP Phát Triển Nhà Thủ Đức TDH 0,170558
32 CTCP SXKD XNK DV & ĐT Tân Bình TIX 1,135083
33 Tập đoàn VINGROUP - CTCP VIC 9,628416
34 CTCP Đầu Tư Bất Động Sản Việt Nam VNI 14,38948
35 CTCP Vạn Phát Hưng VPH 3,119461
36 CTCP Xây Lắp & Địa Ốc Vũng Tàu VRC 1,491263
Nguồn: Kết quả từ phần mềm Stata 12
4.5 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Từ lý thuyết các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến giá cổ phiếu, Timmerman (1995) đã lập luận rằng biến động giá cổ phiếu có thể bị tác động bởi thời gian và chịu nhiều nhân tố tác động đến; kết quả phân tích các yếu tố của cổ phiếu tại HoSE và theo paper của Faris Nasif Al-Shubiri (2010), tác giả đề xuất mô hình sáu yếu tố tác động đến giá cổ phiếu các công ty bất động sản tại HoSE là Tỷ lệ cổ tức; Thu nhập trên mỗi cổ phiếu; Lãi suất cho vay; Tỷ lệ lạm phát; Tốc độ tăng trưởng kinh tế và Quy mô của công ty. Kết quả nghiên cứu định tính khẳng định các yếu tố trên do tác giả đề xuất là những yếu tố chính có tác động đến giá cổ phiếu.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy, mô hình sẽ có 4 yếu tố thu được từ phân tích nhân tố khám phá bao gồm : Thu nhập trên mỗi cổ phiếu ;Lãi suất cho vay; Tốc độ tăng trưởng kinh tế và Quy mô của công ty. Tuy nhiên mô hình chỉ giải thích được 52% biến thiên của giá cổ phiếu, đồng thời giá trị điểm định đối với hệ số hồi quy của các biến tỷ lệ cổ tức và tỷ lệ lạm phát không có ý nghĩa thống kê. Nghĩa là, ở thời điểm hiện tại, nghiên cứu này tìm ra được 4 nhân tố chính tác động đến giá cổ phiếu đó là :
- Lãi suất cho vay.
- Tốc độ tăng trưởng kinh tế. - Quy mô của công ty.
Với kết quả mô hình cuối cùng và trên phương trình hồi quy :
PS = -176,0998 + 0,0028EPS + 2,6194G – 127,6970INT + 6,8029SIZE+ [CX=F] Trong đó, cường độ tác động tích cực của quy mô công ty ( Size) là mạnh nhất, điều này cũng dễ hiểu bởi vì ở Việt Nam khi nhà đầu tư quyết định mua cổ phiếu họ thường chọn các công ty có vốn lớn, các công ty Blue-chips.
* Như thế, dựa vào paper của Faris Nasif Al-Shubiri (2010) ít nhiều có sự khác biệt so với thực tế. Sự khác biệt đó là:
Phương thức lựa chọn kỷ thuật cũng như công cụ hỗ trợ, nghiên cứu này sử dụng phần mềm Stata 12.
Ngành nghề nghiên cứu : trong Paper gốc là cổ phiếu các ngân hàng thương mại còn thực tế là cổ phiếu ngành kinh doanh bất động sản. Tác giả lựa chọn ngành này bởi vì trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian qua thì ngành kinh doanh bất động sản là ngành chịu ảnh hưởng rõ rệt nhất của cuộc khủng hoảng kinh tế, mà bắt nguồn từ bong bóng bất động sản ở Mỹ nổ ra. Như thế giá cổ phiếu của các công ty này đã trở về giá trị thực nhất.
Sự khác nhau tương đối giữa các biến, tác giả thay đổi 02 biến đó là Giá trị tài sản ròng trên mỗi cổ phiếu (NAVPS) và tổng sản phẩm quốc nội (GDP) bằng 02 biến đó là quy mô công ty (SIZE) và Tốc độ tăng trưởng kinh tế ( G). Biến G không khác biệt lắm so với biến GDP, nhưng biến SIZE được lựa chọn cho phù hợp với tâm lý nhà đầu tư cũng như tình hình thị trường chứng khoán Việt Nam.
Tác giả có thể giải thích cho từng yếu tố tác động như sau :
Thứ nhất, Thu nhập trên mỗi cổ phiếu EPS là nhân tố tác động trực tiếp đến sự biến động giá cổ phiếu của một công ty. Chính vì vậy, doanh nghiệp cần có kế hoạch và chiến lược phát triển kinh doanh tốt, giảm chi phí đảm bảo tối đa hóa lợi nhuận như vậy cổ phiếu công ty mới có sự hấp dẫn mạnh đến nhà đầu tư. Tuy là
một yếu tố quan trọng đến giá cổ phiếu và thông thường đối với đa số nhà đầu tư có tác động đến việc lựa chọn cổ phiếu đó, song thực tế ở Việt Nam hình như không ai mua cổ phiếu để mong nhận được khả năng sinh lời từ cổ phiếu, nhưng ngược lại khi quyết định mua cổ phiếu thì nhà đầu tư vẫn xem xét EPS cổ phiếu nào cao hơn để mua. Đó là một nghịch lý nhưng vẫn đang diễn ra tại TTCK của VN.
Tác động khủng hoảng kinh tế vẫn còn kéo dài, suy thoái kinh tế vẫn còn tiếp diễn, nền kinh tế trong nước hồi phục chậm; trong giai đoạn này Chính phủ vẫn đang duy trì chỉ số CPI ở mức khá thấp nên giá cả hàng hóa nói chung sẽ ở mặt bằng thấp cộng với lãi suất cho vay tiếp tục trên xu thế giảm. Đây là những yếu tố làm giảm chi phí đầu vào cho các doanh nghiệp kinh doanh bất động sản, tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp giảm giá hàng hóa, thúc đẩy tăng doanh thu, tăng lợi nhuận và tạo ra một kỳ vọng kinh doanh khả quan hơn cho ngành kinh doanh bất động sản và ảnh hưởng tích cực đến thị trường chứng khoán Việt Nam trong thời gian tới.
Thứ hai, Khi nền kinh tế quốc dân tăng trưởng, tức là khi tốc độ tăng trưởng kinh tếcủa một quốc gia tăng cao, phản ánh thu nhập của bộ phận khác nhau trong xã hội bao gồm người lao động, doanh nghiệp và Chính phủ tăng cao. Tốc độ tăng trưởng kinh tế có ảnh hưởng lớn đến quyết định mua cổ phiếu, bởi vì TTCK là kênh thu hút nguồn vốn từ người dân, cho nên khi nền kinh tế phát triển nhà đầu tư sẽ bỏ qua các kênh đầu tư khác như vàng hoặc gửi tiền tiết kiệm để đầu tư vào cổ phiếu. Vì thế, là như vậy họ kỳ vọng vào nền kinh tế của nước nhà phát triển thì lợi nhuận từ cổ phiếu mà họ có được sẽ cao hơn các kênh đầu tư khác.
Thứ ba, Quy mô công ty là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đối với giá cổ phiếu tại Việt Nam, điều này dược minh chứng rằng các công ty càng lớn thì thông tin về công ty được công bố ra bên ngoài càng nhiều so với công ty nhỏ, do đó làm giảm tình trạng thông tin bất cân xứng, vì vậy các công ty này dễ dàng có được nguồn hỗ trợ tài chính từ các nhà cho vay mà cụ thể ở đây là nhà đầu tư. Theo Philip Kotler (2001, tr. 47) và các nghiên cứu về giá trị cảm nhận như: Zeitham’s (1988), Sweeney & Soutar (2001), Petric (2002), hình ảnh của nhà cung cấp là một trong yếu tố quyết định giá trị của khách hàng. Bởi vậy, thông thường chúng ta thường bị