2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƢỚC ĐÂY
2.2.2 Mối quan hệ giữa bóp méo báo cáo tài chính và tỷ suất sinh lợi trong tương
lai
Richard G.Sloan (1996) nghiên cứu mối liên hệ giữa các khoản kế toán dồn tích và thu nhập trong tương lại phản ánh qua giá chứng khoán. Ông sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính và giá chứng khoán của 40,659 mẫu quan sát của các công ty trên sàn NYSE và AMEX trong 30 năm (1962 – 1991). Biến kế toán dồn tích, thu nhập và dòng tiền từ hoạt động được sử dụng trong bài nghiên cứu và được chuẩn hóa theo quy mô công ty để thuận tiện cho việc so sánh. Sloan (1996) xây dựng các giả thuyết: (H1) Tính duy trì của thu nhập hiện tại sẽ giảm đối với độ lớn của các thành phần kế toán dồn tích và tăng đối với độ lớn của các thành phần dòng tiền của thu nhập; (H2) Thu nhập kỳ vọng thể hiện trong giá chứng khoán thất bại trong việc phản ánh đầy đủ thu nhập cao hơn do các thành phần dòng tiền và thu nhập thấp hơn do các thành phần kế toán dồn tích; (H3) Một chiến lược giao dịch mua dài hạn cổ phiếu của các công ty có mức kế toán dồn tích thấp và một chiến lược bán không cổ phiếu các công ty có mức kế toán dồn tích cao sẽ đi kèm với tỷ suất sinh lợi bất thường dương; (H4) Các khoản sinh lợi bất thường trong (H3) được gom lại vào ngày thông báo thu nhập tương lai.
Sau khi kiểm định các giả thuyết, kết quả nhận được cho thấy rằng các công ty có các khoản kế toán dồn tích cao hơn sẽ tạo ra các khoản sinh lợi thấp hơn những công ty có các khoản kế toán dồn tích thấp hơn. Ngoài ra cũng có dấu hiệu cho thấy dấu hiệu dự báo của các khoản kế toán dồn tích xuất phát từ thực tế là các khoản thu nhập dựa trên các thành phần dòng tiền sẽ có tính duy trì hơn các khoản thu nhập dựa trên thành phần kế toán dồn tích.
David Hirshleifer và các cộng sự (2009) nghiên cứu ảnh hưởng mở rộng các khoản kế toán dồn tích và dòng tiền đến tổng thể thị trường chứng khoán. Nghiên cứu này cho thấy tổng thể các khoản kế toán dồn tích sẽ là một công cụ dự báo dương cho tỷ suất sinh lợi trong tương lai trong khi dòng tiền là một công cụ dự báo âm. Thêm vào đó, việc cải thiện các khoản kế toán dồn tích cũng đồng thời có tương quan âm
với tổng thể tỷ suất sinh lợi trong khi việc cải thiện dòng tiền thì có tương quan dương. Những phát hiện này cho thấy việc cải thiện trong các khoản kế toán dồn tích và dòng tiền bao hàm các thông tin về sự thay đổi trong tỷ lệ chiết khấu, hoặc công ty quản trị lợi nhuận nhằm báo cáo dưới giá trị cho thị trường.
Ou và Penman (1989) cho rằng việc thực hiện chiến lược giao dịch dựa trên dự đoán dấu hiệu của thu nhập trên mỗi cổ phần kỳ vọng hàng năm sẽ cho tỷ suất sinh lợi vượt trội. Dựa trên nghiên cứu này, Robert W.Holthausen (1992) phát triển mô hình logit kiểm tra khả năng của các thông tin kế toán trong việc tạo ra chiến lược giao dịch có lợi. Robert dự đoán ba phương pháp đo lường khác nhau của tỷ suất sinh lợi 12 tháng tích lũy từ 4 tháng sau khi năm tài chính kết thúc. Ba chuẩn đo được sử dụng để đo lường tỷ suất sinh lợi là: (1) tỷ suất sinh lợi được điều chỉnh theo thị trường, (2) tỷ suất sinh lợi vượt trội được tính dựa trên việc sử dụng mô hình CAPM, và (3) tỷ suất sinh lợi được điều chỉnh theo quy mô. Các biến dự đoán được sử dụng là 68 tỷ số kế toán giống như trong bài nghiên cứu của Ou và Penman (1989) đã sử dụng.
Sau khi chạy mô hình và kiểm định, kết quả ước lượng một chiến lược giao dịch dựa trên mô hinh logit được thiết kế để dự đoán khả năng sinh lợi vượt trội 12 tháng tiếp theo từ tỷ lệ kế toán cho thấy trong giai đoạn 1978 – 1988, tỷ suất sinh lợi vượt trội hàng năm nằm trong khoảng từ 4.3% đến 9.5% dựa trên một chiến lược giao dịch cụ thể kết hợp với tỷ trọng phù hợp. Các quan sát công ty theo năm được xây dựng theo chiến lược dựa trên tỷ trọng đều qua các năm (không phụ thuộc vào tỷ trọng) cho tỷ suất sinh lợi trung bình điều chỉnh theo thị trường 12 tháng là 4.3%, tỷ suất sinh lợi vượt trội dùng CAPM là 5.9% và tỷ suất sinh lợi được điều chỉnh theo quy mô là 8.0%. Trong khi đó, chiến lược giao dịch dựa vào tỷ trọng của các quan sát qua các năm có ba tỷ suất sinh lợi lần lượt là 7,3%; 9,5% và 7,9%.
(1)Các nghiên cứu trước đây tập trung vào việc phân phối biên của độ dốc khả năng dự báo. Phân phối này tuy khá phù hợp với suy luận về khả năng dự báo, nhưng bỏ qua các thông tin khi sự tương quan của các biến dự báo gần bằng 1. Do đó nó có thể giảm bớt ý nghĩa của các biến như DY, B/M và E/P. (2)Các kiểm tra điều kiện trong bài nghiên cứu chủ yếu thiên về trực giác. Nếu chúng ta biết , dự đoán tốt nhất của là ước lượng đã điều chỉnh sự thiên lệch : ̂ ̂ ̂ . Trên thực tế, chúng ta không thể biết chính xác hệ số tương quan, nhưng nếu DY không đổi thì có thể mang lại ước lượng thấp nhất. Khi gần băng 1, độ dốc có điều kiện đã được điều chỉnh sự thiên lệch sẽ cao hơn so với ước tính không điều kiện. Hơn nữa, ̂ và ̂
liên quan chặt chẽ, phương sai có điều kiện sẽ thấp hơn so với phương sai không điều kiện.
(3)Có bằng chứng mạnh mẽ cho thấy DY dự đoán được tỷ suất sinh lợi của chứng khoán cho cả danh mục đều và theo tỷ trọng tại sàn NYSE trong giai đoạn 1946 – 2000. Trong mẫu đầy đủ và các mẫu phụ khác nhau, DY thường có ý nghĩa ở mức 0,001 với nhiều giá trị t lớn hơn 3.0 hoặc 4.0. Các băng chứng cho B/M và E/P có phần yếu hơn và bị giới hạn về khả năng dự báo.
(4)Những năm cuối của mẫu có ảnh hưởng lớn đến kết quả. Đối với chỉ số tính
theo giá trị tỷ trọng. Việc thêm dữ liệu từ năm 1995 – 2000 vào mẫu hiện tại làm độ nghiêng của hồi quy OLS theo DY giảm 59%, theo B/M giảm 61% và theo E/P giảm 28%. Tuy nhiên, các ước lượng đã hiệu chỉnh độ thiên lệch ít nhạy hơn đối với dữ liệu hiện tại. Việc ước lượng đối với các chỉ số tỷ trọng đều thì ngược lại.
Geogios Papanastasopoulos và các cộng sự (2011) cũng tìm hiểu về mối quan hệ giữa các thông tin chi tiết trong bảng cân đối kế toán và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trong tương lai cũng như là tập trung tìm hiểu vào nguyên nhân sâu xa gây ra NOA bất thường. Geogios tiến hành chuỗi các kiểm tra để lọc sạch ảnh hưởng tự nhiên của NOA đối với tỷ suất sinh lợi của chứng khoán. Đầu tiên, Geogios kiểm
tra các dạng khác nhau của tài sản hoạt động ròng có mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi trong tương lai hay không. Ông hồi quy chéo tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu các công ty theo NOA và các thành phần của NOA sau khi kiểm soát tổng các khoản kế toán dồn tích và tỷ suất sinh lợi bất thường trong danh mục. Sau đó, tác giả tách NOA và các thành phần của NOA thành các phần được kỳ vọng và không kỳ vọng để nghiên cứu tỷ suất sinh lợi của các danh mục. Tiếp theo, tính toán tỷ suất sinh lợi của danh mục theo ngành dựa trên NOA và các thành phần của NOA bằng phương pháp phân loại của Fama và French (1997). Cuối cùng, tác giả xem xét tỷ suất sinh lợi của các danh mục đầu tư theo NOA có thay đổi với sự tăng trưởng của tài sản và tỷ suất sinh lợi trong quá khứ theo nguồn vốn.
Các phát hiện của Georgios Papanastasopoulos và cộng sự (2011) có thể được tóm tắt như sau: như nghiên cứu của Hirshleifer và các cộng sư (2004), có một mối quan hệ âm giữa mực độ tài sản hoạt động thuần (NOA) và tỷ suất sinh lợi trong tương lai. Bên cạnh đó, có một sự kết hợp ngược chiều giữa tổng các khoản kế toán dồn tích tích lũy và các khoản đầu tư tích lũy. Việc dự đoán tỷ suất sinh lợi chỉ đáng kể với các phần không được kỳ vọng (không liên quan được việc tăng trưởng doanh thu trong quá khứ) và thay đổi theo các ngành khác nhau. Tác giả tìm thấy những công ty có NOA cao kết hợp với việc mở rộng tài sản và có tình trạng lợi nhuận đầu tư yếu sẽ cho ra một tỷ suất sinh lợi bất thường âm và ngược lại. Kết quả này chỉ ra rằng NOA bất thường có thể là do việc kết hợp bóp méo thu nhập khi có cơ hội và trung gian liên quan đến việc đầu tư quá mức.
Beneish và Nichols (2013) đã sử dụng công cụ M – score như một kĩ thuật để lựa chọn cổ phiếu. Theo đó khi sử dụng quy mô và giá trị thị trường để điều chỉnh tỉ suất sinh lợi thì chiến lược M – score tạo ra tỷ suất phòng ngừa gần 14%. Sử dụng mô hình 3 nhân tố Fama và French, cổ phiếu có giá trị M – score thấp nhất là có tỷ suất sinh lợi -12% trong khi đó cổ phiếu với M – score cao nhất có tỷ suất sinh lợi 4% tạo ra khoảng chênh lệch 16%.
Beneish, Lee và Nichols (2013) cho rằng các công ty có khả năng bóp méo thu nhập cao hơn thì kiếm được tỷ suất sinh lợi thấp hơn trong mỗi danh mục thập phân vị sắp xếp theo quy mô, giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá, tỷ lệ bán khống và các khoản kế toán dồn tích (chênh lệch giữa lợi nhuận trong báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và dòng tiền trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ). Khi kiểm định chi tiết mối liên hệ giữa các khoản kế toán dồn tích và M – score để dự đoán tỷ suất sinh lợi, các tác giả nhận thấy rằng tính trội của M – score với các khoản kế toán dồn tích được chứng minh ngay cả khi chúng sắp xếp độc lập hay liên kết với nhau. Khi xếp 2 biến số này độc lập, M – score đặc biệt hiệu quả trong việc dự đoán tỷ suất sinh lợi đối với các công ty có kế toán dồn tích thấp. Đối với ngũ phân vị có kế toán dồn tích thấp nhất, chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi điều chỉnh theo quy mô giữa các công ty có M – score cao và M – score thấp là -19,8% trong năm tiếp theo. Đối với các công ty có ngũ phân vị thấp thứ hai, khoảng chênh lệch là 10,5% một năm.
Sử dụng kiểm định khác biệt trong khác biệt (difference-in-difference) khi phân tích các thành phần riêng rẽ của mô hình để tìm ra yếu tố nào của mô hình đóng góp nhiều nhất vào chênh lệch tỷ suất sinh lợi trong tương lai giữa các công ty có kế toán dồn tích thấp, kết quả cho thấy các biến liên quan đến khuynh hướng thực hiện gian lận đóng vai trò chính trong khả năng dự báo của mô hình hơn là các biến số với mức độ kế toán linh hoạt. Các công ty có khoản kế toán dồn tích làm gia tăng thu nhập trong năm hiện tại mà hệ số M – score cao (khả năng bóp méo thu nhập cao) thì sẽ có thu nhập giảm trong năm kế tiếp. Ngược lại, các công ty có khoản kế toán dồn tích làm giảm thu nhập trong năm hiện tại mà hệ số M – score cao (khả năng bóp méo thu nhập cao) thì sẽ có thu nhập tăng trong năm kế tiếp. Quan sát các công ty có M – score thấp thì kết quả ngược lại. Cả 2 kết quả này cho thấy M – score có ích trong việc dự báo thu nhập tương lai. Như vậy khả năng cua M – score là : (1) dự báo sự đảo ngược của các bóp méo tạm thời trong các khoản kế toán dồn tích được báo cáo ở năm hiện tại hoặc (2) chỉ báo sự xấu đi của các điều kiện kinh tế sẽ được biểu hiện trong các khoản kế toán dồn tích năm tiếp theo.
Bergstresser, Desai, Rauh (2006) cho các nhà quản lý sử dụng công cụ bóp méo báo cáo tài chính nhằm gia tăng giá cổ phiếu của họ thông qua việc đưa tài sản hưu trí vào thị trường vốn và thay đổi các quyết định đầu tư để điều chỉnh và tận dụng nó. Các nhà quản lý gia tăng tỷ suất sinh lợi giả định khi họ chuẩn bị thâu tóm các công ty khác và khi họ thực hiện lựa chọn cổ phiếu. Quyết định về tỷ suất sinh lợi giả định, đến lượt nó lại ảnh hưởng đến việc phân bổ tài sản trong kế hoạch lương hưu Kết quả biến số cho thấy môt sự gia tăng 0,25% trong tỷ suất sinh lợi giả định tương ứng với 5% gia tăng trong phân bổ cổ phiếu và thể hiện rằng việc bóp méo báo cáo tài chính ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định đầu tư của các nhà quản trị.
Bảng 2: Tổng hợp các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa bóp méo số liệu tài chính và tỷ suất sinh lợi chứng khoán
STT Bài nghiên
cứu Tác giả Năm Vấn đề nghiên
cứu Kết quả nghiên cứu 1 Do Stock Prices Fully Reflect Information in Accruals and Cash Flows about Future Earnings? Richard G.Sloan 1996 Khả năng phản ánh thông tin về thu nhập tương lai được chứa đựng trong các khoản kế toán dồn tích và dòng tiền của thu nhập hiện tại của giá chứng khoán.
Các công ty có các khoản kế toán dồn tích cao hơn sẽ tạo ra các khoản tỷ suất sinh lợi thấp hơn những công ty có các khoản kế toán dồn tích thấp hơn. 2 Accruals, cash flows, and aggregate stock returns David Hirshleifer, Kewei Hou, Siew Hong Teoh 2009 Khả năng dự báo của các khoản kế toán dồn tích và dòng tiền đến tổng thể tỷ suất Tổng thế các khoản kế toán dồn tích sẽ là một công cụ dự báo dương cho tỷ suất sinh lợi
sinh lợi của chứng khoán.
trong tương lai trong khi dòng tiền là một công cụ dự đoán âm. 3 Financial statement analysis and the prediction of stock returns Jane A.Ou 1989
Phân tích báo cáo tài chính để chỉ báo cho hướng thay đổi lợi nhuận trong một năm sau đó.
Trong giai đoạn từ 1973 – 1983, tỷ suất sinh lợi sau khi hiệu chỉnh ảnh hưởng của quy mô là 7%. Bên cạnh đó, những tỷ suất sinh lợi này không thể được giải thích bởi đặc điểm rủi ro của công ty.
4 The prediction of stock returns using financial statement information Robert W.Holthaus en, David F Larcker 1992 Khả năng dự đoán tỷ suất sinh lợi băng việc sử dụng thông tin trong báo cáo tài chính thông qua một chiến lược giao dịch dựa trên mô hình logit
Trong suốt thời kỳ từ năm 1978 – 1988, tỷ suất sinh lợi vượt trội hàng năm nằm trong khoảng từ 4,3% đến 9,5% dựa vào một chiến lược giao dịch dựa trên mô hình logit kết hợp với tỷ trọng phù hợp. 5 Predicting returns with Jonathan Lewellen 2004 Kiểm tra khả năng dự đoán của
DY dự đoán tỷ suất sinh lợi thị
financial ratios
các chỉ số tài chính như DY, B/M, E/P đối với tập hợp tỷ suất sinh lợi của chứng khoán.
trường trong suốt giai đoạn từ 1946 – 2000, cũng như trong các mẫu phụ, B/M và E/P dự đoán tỷ suất sinh lợi trong mẫu nhỏ hơn từ năm 1963 – 2000 6 Information in balance sheets for future stock returns: Evidence from net operating assets. Georgios Papanastaso poulos, Dimitrios Thomakos, Tao Wang 2011
Mỗi quan hệ giữa những thông tin chi tiết trong bảng cân đối kế toán và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trong tương lai cũng như là tập trung tìm hiểu những nguyên nhân sâu xa gây ra NOA bất thường. Có một mối quan hệ âm giữa mức độ tài sản hoạt động thuần NOA và tỷ suất sinh lợi trong tương lai. NOA bất thường có thể là do sự kết hợp giữa bóp méo thu nhập khi có cơ hội và