Ph n này s l n l t trình bày ph ng pháp nghiên c u m i quan h gi a đ
bi n đ ng dòng ti n và t su t sinh l i k v ng m c đ danh m c và m c đ công ty riêng l .
3.4.1. Tácăđ ng c aăđ bi năđ ngădòngăti n m căđ danh m c
M i tháng, ng i vi t t o l p 4 danh m c theo t phân v d a trên giá tr t ng d n c a đ bi n đ ng dòng ti n t t t c các c phi u trong m u. Sau đó, ng i vi t l n
l t xem xét v i các th c đo t su t sinh l i ch a đ c đi u ch nh r i ro vàđ c đi u ch nh r i ro.
Th c đo t su t sinh l i ch a đ c đi u ch nh r i ro:
Tính t su t sinh l i hàng tháng bình quân có tr ng s theo giá tr c a m i danh m c v i tr ng s là v n c ph n theo giá tr th tr ng c a m i c phi u vào đ u tháng, c ng nh là tính t su t sinh l i bình quân gi n đ n hàng tháng.
Tính toán CAPM Alpha đ xem xét sâu h n v m i quan h này sau khi ki m
soát y u t r i ro th tr ng. D a theo Basu (1977), CAPM Alpha (t su t sinh l i khác
bi t) đ c c l ng b ng vi c h i quy t su t sinh l i v t tr i c a danh m c (Rp - Rf) v i ph n bù r i ro th tr ng (Rm – Rf) đ l y giá tr h s ch n alpha. Th c đo này đ a ra nh n th c v thành qu c a c phi u, v i giá tr âm ch ra thành qu t h n
so v i k v ng c a th tr ng (d đoán t mô hình CAPM) và v i giá tr d ng ch ra
thành qu t t h n so v i k v ng c a th tr ng (d đoán t mô hình CAPM).
H n n a, bài này c ng tính h s Sharpe, đ c tính b ng trung bình trênđ l ch chu n c a t su t sinh l i v t tr i. H s Sharpe th ng đ c dùng r ng rãi đ đánh giá thành qu đ u t và h s này càng cao càng t t.
ch ra các k t qu khi đ c s p x p theo đ bi n đ ng dòng ti n không b cho
là do ch u tác đ ng b i m t bi n ki m soát nào đó, ng i vi t t o l p danh m c 3 x 3
đ c s p x p đ u tiên theo bi n ki m soát (ME, BEME, SUE, PMOM, ILLIQ) và sau đó theo đ bi n đ ng dòng ti n (CFSALES, CFBE) do s l ng c phi u trong m u ít h n so v i các nghiên c u khác mà xây d ng danh m c 4 x 4 hay 5 x 5. B c đ u,
nhóm các c phi u vào 3 danh m c d a trên bi n ki m soát. B c 2, s p x p m i danh m c theo bi n ki m soát thành 3 danh m c theo đ bi n đ ng dòng ti n. Vi c s p x p
đ c c p nh t m i tháng. Sau đó, ng i vi t xem xét k t qu v i các giá tr CAPM Alpha v a c l ng đ c.
3.4.2. Tácăđ ng c aăđ bi năđ ngădòngăti n m căđ côngăty
Ph n tr c ng i vi t đã xem xét tác đ ng c a đ bi n đ ng dòng ti n m c đ
danh m c, nh ng th t s không rõ ràng là n u m c đ danh m c k t qu có ý ngh a thì li u k t qu đó v n còn đ c m r ng cho tác đ ng m c đ công ty riêng l hay
không. Chính vì v y, trong ph n này s khám phá tác đ ng c a đ bi n đ ng dòng ti n
đ n t su t sinh l i k v ng m c đ công ty b ng vi c s d ng h i quy mà có nhi u bi n ki m soát. C th h n, ng i vi t th c hi n h i quy t su t sinh l i v i đ bi n
soát: beta, quy mô, v n c ph n theo giá tr s sách trên giá tr th tr ng, quán tính giá, quán tính thu nh p, tính không thanh kho n và t su t thu nh p.
Trong d li u b ng, các ph n d có l t ng quan gi a các công ty và gi a các
th i đi m, trong khi các ph n d trong h i quy OLS đ c gi đ nh là có phân ph i iid
(phân ph i gi ng nhau và phân ph i đ c l p). Vì v y, m t khi các ph n d có t ng
quan v i nhau gi a các quan sát s làm cho sai s chu n trong h i quy OLS có th b ch ch. Các ph n d c a 1 th i đi m có t ng quan v i nhau gi a các công ty khác
nhau (ph thu c chéo), và các ph n d c a 1 công ty có t ng quan v i nhau gi a các
th i đi m (ph thu c th i gian) (Petersen, 2009). gi i quy t v n đ m i t ng quan
gi a các ph n d nh v y, Fama và MacBeth (1973) th c hi n h i quy chéo 2 b c và cho đ n hi n nay đó v n là m t cách ti p c n truy n th ng mà nhi u nhà nghiên c u v (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
đ nh giá tài s n v n s d ng, có l b i vì đây là m t ph ng pháp truy n th ng mà r t
có t m nh h ng đ n các nghiên c u v t su t sinh l i chéo. Trong lu n v n này, ng i vi t v n s d ng theo ph ng pháp c a Fama và Macbeth (1973) nh nhi u
nghiên c u khác đã t ng s d ng trong đó có Huang (2009), c th h n ng i vi t s d ng nghiên c u c a Fama và French (1992) đ tham kh o th c hi n ph ng pháp h i
quy này. Cách th c h i quy nh sau: đ u tiên, ch y các h i quy chéo t i m i tháng, sau đó l y bình quân theo chu i th i gian c a các h s h i quy và tính toán giá tr th ng kê
t. C th h n th c hi n nh sau, ng i vi t ch y h i quy chéo sau cho m i tháng t:
= + + + + + +
+ + +
Sau khi th c hi n h i quy chéo, giá tr th ng kê t c a các h s đ c tính nh sau: giá
tr trung bình theo chu i th i gian c a các h s / (đ l ch chu n theo chu i th i gian c a các h s / ).
Tuy nhiên, ph ng pháp này không gi i quy t đ c m i t ng quan ph n d gi a
các quan sát trên m t công ty trong các th i đi m khác nhau. Tuy nhiên, theo Petersen
quan sát càng dài. Vì v y, có l các nhà nghiên c u, trong đó có Huang (2009), không quan tâm đ n m i t ng quan này khi h u h t các nghiên c u c a h có giai đo n quan
sát l n. Trong khi đó, giai đo n quan sát c a ng i vi t ch có 4 n m và đi u này có th làm cho m i t ng quan ph n d nh v y v n còn hi n di n trong nghiên c u. Vì v y, trong lu n v n này, ng i vi t s d ng thêm mô hình hi u ng c đnh (Fixed Effects) 2 chi u - tác đ ng chéo và tác đ ng th i gian nh m n m b t đ c thay đ i theo th i
gian và thay đ i chéo th ng không quan sát đ c c a các bi n gi i thích lên bi n ph thu c (ngoài lý do trên, ng i vi t còn có s d ng tiêu chu n Schwarz đ ch n ra hi u ng c đ nh 2 chi u h n là ch ch n hi u ng c đnh 1 chi u b t k nào đó v i giá tr tiêu chu n Schwarz càng th p càng t t nh trong Bauer và c ng s (2004) đã ch ra).
Ph ng pháp này theo Petersen (2009) ch ra r ng nó lo i b các sai l ch t t h n so v i
các ph ng pháp đi u ch nh sai s chu n t các h s c l ng theo Fama và
MacBeth (1973). n đây, có l nhi u nhà nghiên c u s quan tâm m t v n đ đó là
trong h i quy theo d li u b ng, thông th ng s th c hi n h i quy theo c Fixed
Effects và Random Effects và so sánh gi a chúng đ l a ch n mô hình phù h p. Tuy
nhiên, trong lu n v n này, ng i vi t không trình bày k t qu t Random Effects vì
m t s lý do sau. Th nh t, vi c đi u ch nh các sai l ch nh v y b ng Random Effects
đ c r t ít các nhà nghiên c u s d ng (theo Petersen (2009), ch có kho ng 3% các nghiên c u trong t t c các nghiên c u mà tác gi thu th p đ c có đi u ch nh b ng
ph ng pháp này). Th hai, theo Bauer và c ng s (2004), các sai s c a mô hình có
th t ng quan v i các bi n gi i thích, vì v y, mô hình Random Effects không phù
h p. H n th n a, ng i vi t c ng có th c hi n h i quy theo Random Effects và ki m
đnh Hausman test v i k t qu ch ra r ng mô hình Fixed Effects phù h p h n. K t qu
không đ c ch ra trong lu n v n này nh ng ng i vi t có th đ a ra theo yêu c u. M t
đi m c n chú ý trong lu n v n này, đó là, ng i vi t s d ng ph ng pháp này m c dù có th có nhi u ph ng pháp khác th m chí là có th t t h n. i u này là do có th v n
các nghiên c u nh v y nh ng do gi i h n v m t ph n m m mà ng i vi t s d ng
trong bài hay do gi i h n v m t ki n th c c a ng i vi t v i các ph ng pháp nh (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Ch ngă4:ăK t qu
4.1. Th ngăkêămôăt vàămaătr n h s t ngăquan
Ph n này trình bày th ng kê mô t c ng nh ma tr n h s t ng quan c a các
bi n nghiên c u đ c s d ng trong lu n v n. Bi n TrungăBình Trung V L ch Chu n Giáătr nh nh t Giáătr l n nh t ME 1,384.3 269.4 4,567.3 33.3 36,143.3 LN(ME) 26.513 26.302 1.423 24.166 30.924 BEME 1.768 1.611 0.908 0.281 5.156 LN(BEME) 0.419 0.459 0.540 -1.302 1.615 PMOM 0.019 -0.027 0.353 -0.715 1.360 SUE 0.169 0.062 1.529 -3.790 7.169 ILLIQ 1.000 0.063 2.619 0.0004 20.034 EY 0.047 0.045 0.075 -0.325 0.296 CFSALES 0.700 0.293 2.314 0.052 20.758 CFBE 0.218 0.148 0.209 0.035 1.235 RET -0.002 -0.006 0.096 -0.303 0.339
Ngu n:ătínhătoánăc aăng i vi t
B ng 4.1: Th ngăkêămôăt
B ng 4.1 trình bày tóm t t th ng kê mô t (trung bình, trung v , đ l ch chu n,
giá tr l n nh t và giá tr nh nh t) c a các bi n nghiên c u. M u quan sát bao g m 4,944 quan sát t su t sinh l i và 1,648 quan sát đ bi n đ ng dòng ti n. Các s li u
2013 c a các th ng kê mô t trong d li u chéo 103 công ty. ME đ c tính theo đ n v
t đ ng. Qua đó, ng i vi t nh n th y m t cách n i b t lên trong m u quan sát:
Trung bình c a bi n quy mô cao h n m t cách đáng k so v i trung v c a bi n
quy mô. i u này hàm ý r ng m u quan sát có nhi u công ty nh h n các công ty
l n.
T su t sinh l i c a các công ty trong m u d li u trong giai đo n quan sát nhìn chung là âm.
M c đ chênh l ch gi a các giá tr trong th c đo CFSALES l n h n so v i
th c đo CFBE. Vì v y, ng i vi t k v ng th c đo CFSALES có th giúp nh n th y m i quan h gi a đ bi n đ ng dòng ti n và t su t sinh l i rõ h n.
LN(ME) LN(BEME) PMOM SUE ILLIQ EY CFSALES CFBE RET
LN(ME) 1 LN(BEME) -0.632 1 PMOM 0.235 -0.390 1 SUE 0.093 -0.074 0.191 1 ILLIQ -0.272 0.105 -0.055 -0.024 1 EY -0.014 0.053 0.240 0.492 -0.004 1 CFSALES 0.249 -0.194 -0.004 -0.010 -0.052 -0.099 1 CFBE -0.202 -0.008 -0.095 -0.035 -0.022 -0.041 0.043 1 RET -0.001 0.048 0.053 0.139 -0.022 0.160 -0.014 -0.029 1
Ngu n:ătínhătoánăc aăng i vi t
B ng 4.2 trình bày ma tr n h s t ng quan, đ c tính toán b ng cách l y bình quân theo chu i th i gian trong giai đo n 2010 - 2013 c a các ma tr n h s t ng
quan trong d li u chéo 103 công ty. Ng i vi t nh n th y đ i v i các bi n ki m soát thì t su t sinh l i có m i t ng quan cùng chi u v i t s giá tr s sách trên giá tr th
tr ng, quán tính giá, quán tính thu nh p và t su t thu nh p và có m i t ng quan ng c chi u v i quy mô và tính không thanh kho n. i u này là đúng nh nh ng l p lu n v d u c a các bi n ki m soát ph n trên có trình bày, ngo i tr bi n tính không
thanh kho n. i v i bi n chính trong lu n v n này, đ bi n đ ng dòng ti n th hi n
qua CFSALES và CFBE thì có m i t ng quan ng c chi u v i t su t sinh l i đúng nh d u c a h s mà ng i vi t đ a ra trong gi thuy t. Ngoài ra, m i t ng quan cùng chi u gi a 2 bi n CFSALES và CFBE có th làm cho ng i vi t d ki n vi c s d ng 2 bi n cùng đ đo đ bi n đ ng dòng ti n có th không đ a ra các k t qu mâu
thu n v i nhau. M c dù b ng này có th ch a ph i là m t c n c đáng tin c y đ đ a ra
nh n đnh v m i quan h gi a t su t sinh l i v i các bi n nghiên c u nh ng có th đ a ra m t cái nhìn s l c tr c khi b c vào phân tích sâu h n đ đ a ra m t b ng ch ng đáng tin c y c a m i quan h này v m t th ng kê trong nh ng ph n sau.
H n th n a, b ng này còn giúp ng i vi t nh n th y li u các bi n gi i thích có b đa c ng tuy n v i nhau hay không. N u h s t ng quan c p gi a các bi n gi i thích cao h n 80% thì hai bi n đó đ c xem là có đa c ng tuy n r t cao và có th nh h ng
nghiêm tr ng đ n mô hình. Trong lu n v n này, h s t ng quan c p gi a các bi n gi i thích cao nh t là -63.2%, không có h s t ng quan c p nào v t quá 80%, vì v y
ng i vi t nh n th y không có hi n t ng đa c ng tuy n gi a các bi n gi i thích trong bài. Ngoài ra, ng i vi t c ng tính toán h s phóng đ i ph ng sai VIF cho m i tháng đ i v i t t c các bi n gi i thích trong bài và ch ra r ng t t c VIF đ u nh h n 3. i u
4.2. Tácăđ ng c aăđ bi năđ ngădòngăti n m căđ danh m c Danh m c (CFSALES) 1 (S) 2 3 4(L) D1-D4 D1:2-D3:4 TSSLăbìnhăquânăgi năđ n 0.005 0.0003 -0.006 -0.008 0.013 [2.44]** 0.010 [2.57]** CAPM Alpha 0.003 [0.56] -0.002 [-0.37] -0.007 [-1.19] -0.008 [-1.21] 0.011 [2.24]** 0.008 [2.39]** T s Sharpe -0.045 -0.129 -0.207 -0.206 0.161 0.120 TSSLăbìnhăquânăcóătr ng s 0.016 0.005 -0.007 -0.004 0.020 [1.86]* 0.016 [2.39]** CAPM Alpha 0.013 [2.39]** 0.005 [0.84] -0.009 [-1.70]* -0.005 [-0.65] 0.018 [1.66] 0.016 [2.27]** T s Sharpe 0.166 -0.040 -0.248 -0.156 0.322 0.265 S côngăty 26 26 26 25 T tr ng 0.31 0.19 0.15 0.35 M c ý ngh a: 10% (*), 5% (**), 1% (***) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Danh m c (CFBE) 1 (S) 2 3 4(L) D1-D4 D1:2-D3:4 TSSLăbìnhăquânăgi năđ n 0.003 -0.001 0.0005 -0.011 0.014