4. Nội dung và kết quả nghiên cứu
4.2.Những yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi bất thường ngắn hạn
hạn
Tiếp nối những nghiên cứu định lượng trước đây, tôi tiến hành chạy mô hình hồi qui nhằm tìm ra yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận bất thường chứng khoán, sử dụng hồi qui OLS với phương trình sau:
CARs = a + b(ln(TA)) + c(VOL/S)+ d(Float) +e(Rp) +f(DM_san)+h(DM_ngành)
Với phần nghiên cứu ngắn hạn, trong vòng 5 ngày từ khi tiến hành IPO. Tôi tiến hành chạy hồi qui 4 lần giữa 4 giá trị CARs: định dưới giá (Underpricing), ngày đầu tiên, 4 và 5 ngày đầu tiên giao dịch.
Các cột hiển thị các hệ số và thống kê của các biến độc lập cho lợi nhuận bất thường trong ngắn hạn. Cột đầu tiên là tên các biến độc lập và bốn cột bên phải là kết quả hồi quy cho định dưới giá (Underpricing), ngày đầu tiên (First day), bốn ngày sau khi IPO (Next 4 days) và 5 ngày giao dịch đầu tiên (Next 5 days). Bên dưới hệ số của chúng là những con số kiểm định thống kê tương ứng.
Bảng 4.3: Kết quả chạy hồi qui đa biến ngắn hạn
. Chú thích: * có ý nghĩa thống kê ở mức 10% **có ý nghĩa thống kê ở mức 5% ***có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Bắt đầu phân tích từng hồi qui từ trái qua phải theo chiều dài của thời gian nghiên cứu. Trước hết là mô hình Underpricing, trong 7 biến độc lập chỉ có 2 biến có ý nghĩa thống kê. Biến VOL/S đại diện cho phần trăm khối lượng cổ phiếu được giao dịch trong ngày đầu tiên, có hệ số hồi qui là 43,47 với mức ý nghĩa mức 1%. Như những nghiên cứu trước đây, và hợp lí với giả thiết đưa ra ở phần 3, mối tương quan
Underpricing First Day Next 4 Days First 5 days
1 2 3 4 Intercept 2.4875 0.1241 0.1081 0.0728 T-Statistic 0.700 1.639 0.913 0.543 Underpricing n/a 0.0006 -0.0002 -0.0004 T-Statistic n/a 0.750 -0.136 -0.282 VOL/S 43.4734*** 1.4952*** 1.5564*** 1.5876*** T-Statistic 2.850 4.573 3.079 2.741 Size -0.1289 -0.0081* -0.0107* -0.0094 T-Statistic -0.551 -1.992 -1.977 -1.064 Rp 1.2434 0.0421 -0.0147 -0.0204 T-Statistic 0.240 0.380 -0.086 -0.104 Float -0.1152 -0.0310 0.0186 0.0341 T-Statistic -0.109 -1.384 0.530 0.858 DM_sàn -0.1768 -0.0398*** -0.0632*** -0.0561*** T-Statistic -0.246 -2.601 -2.652 -2.069 DM_ngành Xây Dựng -1.5653* 0.0155 0.0271 0.0213 T-Statistic -1.990 0.754 0.854 0.588 DM_ngành Bất Động Sản -0.1833 -0.0090 -0.0415 -0.0517 T-Statistic -0.160 -0.372 -1.103 -1.198 DM_ngành Vật Liệu Xây Dựng 0.4247 -0.0316 -0.0298 -0.0421 T-Statistic 0.365 -1.273 -0.778 -0.957 R-squared 0.0163 0.0458 0.0259 0.0208 Prob(F-statistic) 0.1914 3.6119 1.9876 1.5986
dương khẳng định lại một lần nữa những đợt IPO với khối lượng giao dịch cao đối với các cổ phiếu được phát hành cung cấp đem lại lợi nhuận ban đầu cao. Đây là hai đặc điểm chung của những vụ “hot IPO”, nơi tồn tại các nhà đầu tư quan tâm đáng kể và có nhu cầu cao. Biến có nghĩa thứ hai là biến giả ngành xây dựng, đây là ngành công nghiệp tăng giá. Ngành công nghiệp biến giả dược phẩm và y tế cũng là một biến đáng kể trong hồi quy này. Biến này có hệ số tiêu cực đó cho thấy rằng đợt IPO thuộc ngành công nghiệp này có số lượng công ty IPO cao nhất trong vòng một thập kỉ qua. Hệ số hồi âm (-1.5653) với mức ý nghĩa là 10%, có mối tương quan giữa việc định giá thấp với ngành xây dựng, theo Fernando và Mohammad cho rằng đây là dấu hiệu các nhà đầu tư đã lạc quan về ngành công nghiệp này. Cho nên giá cổ phiếu ngành này được định giá thấp với một mức độ thấp hơn. Tuy nhiên trong hồi qui này, hai ngành còn lại hoàn toàn không có ý nghĩa thống kê. Quy mô công ty và yếu tố thị trường không có ý nghĩa. Như chúng ta đã thấy trong phần trước, cùng một logic áp dụng cho “thị trường tranh thủ” IPO không phụ thuộc vào kích thước của các công ty.
Nhìn vào hồi quy thứ hai chúng ta thấy rằng VOL/S vẫn tương quan dương với ý nghĩa 1%. Theo như phân tích ở phần hồi qui đầu tiên, với nhu cầu cổ phiếu của nhà đầu tư đi kèm với thông tin chứng khoán IPO, họ có thể thu được lợi nhuận cao trong ngắn hạn, kết quả này sẽ tương tự như hồi qui cho lợi nhuận bất thường trung bình tích lũy qua 4 và 5 ngày đầu tiên.
Kết quả từ hồi quy này cho thấy rằng rất khó để dựa vào thị trường để quyết định có nên tiến hành IPO hay không, vì biến Rp không có ý nghĩa thống kê khi xem xét ngắn hạn. Mặc dù, theo nhiều nghiên cứu trước đây, họ thấy rằng lịch sử thị trường là nền tảng cho công ty quyết định số lượng và giá chứng khoán phát hành lần đầu tiên. Đối với hồi qui thứ hai và thứ ba, biến qui mô công ty có ý nghĩa đáng kể với hệ số hồi qui lần lượt là: -0.81% và -1.07%. Với kết quả, khá phù hợp với giả thiết đưa ra và những nghiên cứu trước đó, các nhà đầu tư mong đợi những sự bất thường và triển vọng ở các công ty nhỏ hơn là những công ty lớn. Nguyên nhân đều bắt nguồn từ sự bất cân xứng thông tin. Những công ty lớn, thông tin sẽ minh bạch và
chính xác hơn, trong khi đó những công ty nhỏ lại mang một triển vọng tăng trưởng cao. Trong trường hợp hồi quy thứ ba, sự tương quan sự lợi nhuận bất thường và qui mô thể hiện mạnh mẽ hơn.
Biến giả về sàn giao dịch được công ty chọn để thực hiện IPO cũng không có ý nghĩa với sự định giá thấp, điều này nghĩa là việc định giá thấp có khả năng không phân biệt họ IPO ở sàn nào. Nhưng kết quả hoàn toàn ngược lại với ba hồi qui sau đó, điều này tương tự như biến qui mô vừa được phân tích trước đó. Hệ số hồi qui thể hiện mối tương quan âm với mức ý nghĩa 10%. Sàn HNX có yêu cầu về qui mô công ty thấp hơn, vì thế biến giả sàn có kết quả tương tự như qui mô công ty là hợp lí. Như vậy, đối với những công ty niêm yết ở HNX sẽ được dự đoán là tỷ suất sinh lợi vượt trội là cao hơn HOSE.