Quy mô công ty t≅ lâu 6ã 63)c xem nh3 là m!t trong nh&ng nhân t∀ ∗nh h3.ng 6+n t∋ su(t sinh l)i chng khoán, nh&ng k+t lu,n t≅ các nghiên cu tr3c cho th(y công ty càng ln thì t∋ su(t sinh l)i chng khoán càng cao. ã có r(t nhi%u h8c gi∗ 63a ra m∀i t34ng quan d34ng gi&a quy mô công ty và t∋ su(t sinh l)i chng khoán. Theo Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka (2009), kích th3c công ty cΑng có t34ng quan d34ng vi t∋ su(t sinh l)i. M∀i t34ng quan này có th9 63)c gi∗i thích b.i m!t vài y+u t∀ nh3 phân tán r−i ro, v2 trí th2 tr3:ng v3)t tr!i và s# ti+p c,n t∀t h4n vi th2 tr3:ng v∀n….Các k+t lu,n trên cung c(p b∆ng chng cho m∀i t34ng quan d34ng gi&a t∋ su(t sinh l)i chng khoán và quy mô công ty. Các k+t lu,n trên cho phép 6% tài 63a ra gi∗ thuy+t ti+p sau 6ây:
H7: Có mi quan h tng quan ng bin gia quy mô và t sut sinh l i chng khoán.
Hình 2.1: Mô hình các bi&n nghiên cu
B∗ng 2.1. B∗ng tóm t1t quan h v d#u gi!a bi&n ∋c l(p và bi&n ph thuc
Tên bi&n Ký hiu Công thc tính D#u d ki&n
T∋ su(t sinh l)i chng khoán
RET L)i nhu,n sau thu+ trên
v∀n ch− s. h&u ROE
L)i nhu,n sau thu+ / v∀n ch− s.
h&u +
H∃ s∀ biên l)i nhu,n ròng
NPM L)i nhu,n sau thu+ / doanh thu thu<n + Kh∗ n0ng thanh toán hi∃n hành CR Tài s∗n l3u 6!ng/N) ngΦn hn + T∋ l∃ n) trên v∀n ch− s. h&u DER N) ph∗i tr∗/ v∀n ch− s. h&u +
Vòng quay t1ng tài s∗n TATO Doanh thu thu<n / t1ng tài s∗n +
T∋ l∃ giá c1 phi+u trên giá tr2 s1 sách
PBV Giá c1 phi+u/Giá tr2 s1 sách (**) +
Quy mô doanh nghi∃p SIZE Ln(t1ng tài s∗n) +
Ngun: D kin ca tác gi (*) Pt và Pt-1 là mc giá c1 phi+u 6ã 6i%u ch/nh cu∀i n0m t và cu∀i n0m (t-1). T∋ su(t sinh l)i chng khoán T∋ l∃ n) trên VCSH Giá CP trên giá tr2 s1 sách L)i nhu,n sau thu+ trên VCSH Ch/ s∀ kh∗ n0ng thanh H∃ s∀ biên l)i nhu,n ròng Vòng quay t1ng tài s∗n Quy mô công ty
(**) Giá tr2 s1 sách = (T1ng tài s∗n – Tài s∗n vô hình – Công n)) / S∀ l3)ng c1
phi+u 6ang l3u hành
Ch34ng 2 6ã nêu m!t s∀ nghiên cu th#c nghi∃m v% m∀i quan h∃ gi&a thông tin báo cáo tài chính và t∋ su(t sinh l)i chng khoán 63)c dùng làm n%n t∗ng cho nghiên cu trong lu,n v0n, 6∀i t3)ng phát bi9u các gi∗ thuy+t nghiên cu. Bên cnh
6ó, 6% tài cΑng 6ã 6% c,p 6+n các gi∗ thuy+t nghiên cu. Ch34ng ti+p theo s> trình bày chi ti+t ph34ng pháp 69 th#c hi∃n nghiên cu.
CHNG 3
PHNG PHÁP NGHIÊN CU
Ch34ng 2 6ã trình bày m!t s∀ nghiên cu tr3c 6ây v% m∀i quan h∃ t≅ các thông tin t≅ báo cáo tài chính 6+n t∋ su(t sinh l)i chng khoán. Ch34ng 3 s> gii thi∃u m!t cách tóm tΦt v% mô hình h5i quy d& li∃u b∗ng và nó s> 63)c c th9 hóa trong ph34ng pháp nghiên cu, cΑng nh3 k+t qu∗ c−a vi∃c áp dng mô hình dng này s>63)c trình bày ti ch34ng k+t qu∗ nghiên cu. Ph<n ti+p theo s> trình bày mô hình nghiên cu 63)c 6% xu(t, mô t∗ các bi+n 63)c s; dng và các gi∗ thuy+t nghiên cu, ph34ng pháp 3c l3)ng và ki9m 62nh mô hình. Ch34ng này cΑng mô t∗
ph34ng pháp thu th,p d& li∃u 65ng th:i tóm tΦt vi∃c thu th,p và tính toán các bi+n s∀ nghiên cu chính. Ch34ng này 63)c chia thành 3 ph<n sau 6ây: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.1. Ph23ng pháp phân tích mô hình h4i quy vi d! liu dng b∗ng (panel data)
3.1.1. Gii thiu s3 l2∃c:
∀i vi dãy s∀ theo th:i gian, chúng ta quan sát các giá tr2 c−a m!t ho=c nhi%u bi+n s∀ theo m!t kho∗ng th:i gian nh(t 62nh. Trong loi d& li∃u theo không gian, các giá tr2 c−a m!t ho=c nhi%u bi+n 63)c thu th,p thu!c các m7u khác nhau cho nhi%u n4i (nhi%u 6∀i t3)ng) khác nhau ti cùng m!t th:i 6i9m. Còn d& li∃u ghi nh,n giá tr2 c−a m!t ho=c nhi%u bi+n cho nhi%u 6∀i t3)ng khác nhau 63)c thu th,p theo m!t kho∗ng th:i gian liên tc 63)c g8i là d& li∃u dng b∗ng.
Loi d& li∃u này ngày càng 63)c dùng r!ng rãi trong các nghiên cu kinh t+
b.i vì nó có nh&ng 3u 6i9m sau:
- Loi d& li∃u này liên quan 6+n nhi%u thông tin c−a cùng m!t 6∀i t3)ng nghiên cu theo th:i gian khác nhau nên nó bào hàm nhi%u 6=c 6i9m khác nhau, c−a nhi%u 6∀i t3)ng nghiên cu khác nhau. Do 6ó, vi∃c s; dng mô hình này cho phép ta xem xét s# khác bi∃t c−a các 6=c 6i9m riêng c−a các 6∀i t3)ng khác nhau m!t cách rõ ràng.
t3)ng khác nhau làm cho loi d& li∃u này s> cha 6#ng nhi%u thông tin có giá tr2 h4n, bi+n 61i h4n, gi∗m hi∃n t3)ng t34ng quan c−a các bi+n trong mô hình, b,c t# do cao h4n, và s> là hi∃u qu∗ h4n cho vi∃c x; lý các mô hình. - Vi∃c nghiên cu giá tr2 c−a các bi+n s∀ trên t≅ng 6∀i t3)ng khác nhau 63)c
l=p 6i l=p li theo th:i gian nên loi d& li∃u này s> phù h)p h4n cho vi∃c nghiên cu s# n0ng 6!ng c−a các thay 61i theo th:i gian c−a nhi%u 6∀i t3)ng khác nhau.
- Loi d& li∃u này s> t∀t h4n cho vi∃c theo dõi và 6o l3:ng nh&ng tác 6!ng mà d& li∃u theo không gian, và d& li∃u theo th:i gian thu<n túy không th9 quan sát h+t 63)c. 5ng th:i, cΑng cho phép chúng ta nghiên cu các mô hình có tình phc tp cao h4n.
- Vi∃c k+t h)p nhi%u d& li∃u c−a nhi%u 6∀i t3)ng nghiên cu khác nhau s> làm cho s∀ quan sát t0ng lên 6áng k9, vì v,y nó s> làm gi∗m các sai s∀ ng7u nhiên có th9 x∗y ra trong vi∃c phân tích các mô hình.
Ph34ng pháp h5i quy thông dng vi d& li∃u dng b∗ng là mô hình h5i quy Pool, mô hình h5i quy tác 6!ng c∀62nh và mô hình h5i quy tác 6!ng ng7u nhiên.
3.1.2. Mô hình h4i quy Pool
∀i vi mô hình này, gi∗ 62nh v% s# t# t34ng quan, ph34ng sai thay 61i, nh&ng s# khác bi∃t v% không gian và th:i gian c−a t≅ng bi+n quan sát 6%u không tác
6!ng 6+n. Vì v,y, tung 6! g∀c và 6! d∀c c−a các h∃ s∀63)c gi∗62nh là không thay
61i theo th:i gian, và c∗ theo t≅ng bi+n. ây là tr3:ng h)p 64n gi∗n nh(t, chúng ta b qua m∗ng th:i gian và không gian c−a d& li∃u b∗ng, mà ch/ 3c l3)ng mô hình h5i quy bình ph34ng bé nh(t (OLS) thông th3:ng.
Mô hình h5i quy 63)c biΒu diΒn nh3 sau:
Yit = ϑ1 + ϑ2 X2it + ϑ3 X3it + … + ϑk Xkit + µ it (1) Trong 6ó: i = 1, 2, 3, ….n; t= 1, 2, 3, ….T
Tuy nhiên, 6∀i vi loi mô hình này, kh∗ n0ng x∗y ra hi∃n t3)ng t# t34ng quan trong s∀ li∃u khá cao. Ngoài ra, vi∃c gi∗ 62nh h∃ s∀ ch=n trong mô hình là
gi∀ng nhau cho các 6∀i t3)ng quan sát, và gi∗62nh v% h∃ s∀3c l3)ng c−a các bi+n quan sát là gi∀ng nhau cho các 6∀i t3)ng quan sát là các gi∗ 62nh h+t sc nghiêm khΦc mà các d& li∃u khó 6áp ng 63)c. Vì v,y, dù 6ây là tr3:ng h)p 64n gi∗n, nh3ng mô hình h5i quy này – vi t(t c∗ d& li∃u k+t h)p nh3 th+ này có th9 s> làm m(t 6i hình ∗nh th,t v% m∀i quan h∃ gi&a các bi+n c−a các 6∀i t3)ng quan sát.
3.1.3. Mô hình tác ∋ng c∋0nh (Fixed Effects Model - FEM)
Mô hình tác 6!ng c∀62nh không b qua các ∗nh h3.ng theo chuΝi th:i gian và các 64n v2 chéo, hay nói cách khác, tung 6! g∀c c−a mΝi 64n v2 chéo là thay 61i nh3ng v7n gi∗ 62nh 6! d∀c là c∀ 62nh cho t≅ng bi+n. Khi 6ó, mô hình tác 6!ng c∀ 62nh 63)c bi9u diΒn nh3 sau:
Yit = ϑit + ϑ2X2it + ϑ3X3it + ….+ ϑkXkit + µ it (2) Mô hình (2) có th9 tách thành hai mô hình:
Yit = ϑ1t + ϑ2X2it + ϑ3X3it + ….+ ϑkXkit + µ it (2A) Yit = ϑ1i + ϑ2X2it + ϑ3X3it + ….+ ϑkXkit + µ it (2B)
Mô hình 2A gi∗ 62nh tung 6! góc thay 61i theo th:i gian nh3ng gi∀ng nhau gi&a các 64n v2 chéo trong cùng n0m quan sát, 63)c bi+t 6+n nh3 h5i quy tác 6!ng c∀ 62nh th:i gian. Khi 6ó, tác 6!ng th:i gian c∀ 62nh ki9m soát nh&ng bi+n không quan sát gi∀ng nhau gi&a các 64n v2 chéo nh3ng khác nhau khi th:i gian thay 61i. Nh&ng tác 6!ng theo th:i gian này có th9 là do tình hình kinh t+, hay chính sách c−a nhà n3c 6∀i vi các công ty.
Mô hình 2B gi∗ 62nh tung 6! g∀c chung c−a mô hình thay 61i nh3ng 6! d∀c c−a các 64n v2 chéo không 61i. Ý ngh?a c−a tác 6!ng chéo c∀62nh là dù tung 6! g∀c khác nhau gi&a các 64n v2 chéo nh3ng nó li không thay 61i theo th:i gian. Nh&ng
∗nh h3.ng làm thay 61i tung 6! g∀c có th9 là do s# khác bi∃t v%6=c thù, hay phong cách qu∗n lý c−a mΝi công ty. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3.1.4. Mô hình tác ∋ng ng5u nhiên (Random Effects Model - REM)
xem nh3 là tham s∀ và 63)c 3c l3)ng, còn . mô hình tác 6!ng ng7u nhiên, chúng
63)c xem nh3 là k+t qu∗ c−a nh&ng bi+n ng7u nhiên. T≅ mô hình 2B, ta có th9 vi+t li:
Yit = ϑ1i + ϑ2X2it + ϑ3X3it + ….+ ϑkXkit + µ it
Thay vì c∀62nh ϑ1i , ta gi∗62nh nó nh3 bi+n ng7u nhiên có giá tr2ϑ1 và giá tr2
tung 6! g∀c c−a 64n v2 chéo 63)c bi9u diΒn nh3 sau:
ϑ1i = ϑ1 + εi; Vi i = 1, 2, …N và εi là sai s∀ ng7u nhiên.
Mô hình này kèm theo nh&ng gi∗ 62nh c−a tác 6!ng c∀ 62nh c!ng thêm yêu c<u b1 sung là các tác 6!ng không quan sát 63)c không t34ng quan vi t(t c∗ các bi+n gi∗i thích. Gi∗ thuy+t này 63)c ki9m 62nh b∆ng ki9m 62nh Hausman. Ngoài ra, mô hình này giúp cho vi∃c ki9m soát nh&ng tác 6!ng không quan sát 63)c c−a các
64n v2 chéo khác nhau nh3ng không thay 61i theo th:i gian. Nh&ng tác 6!ng không quan sát 63)c nh3 6=c thù, chính sách, ngu5n nhân l#c, …c−a công ty. Tuy nhiên, n+u không gi& gi∗62nh tác 6!ng c∀62nh không t34ng quan vi các bi+n gi∗i thích, thì mô hình h5i quy tác 6!ng c∀62nh li thích h)p h4n.
3.1.5. So sánh và la ch6n FEM và REM
M!t v(n 6% 63)c 6=t ra . 6ây là các nhà nghiên cu s> ch8n l#a mô hình nào, là FEM, hay REM? Câu tr∗ l:i s> còn tùy thu!c vào vi∃c chúng ta gi∗62nh th+
nào v% s# t34ng quan gi&a sai s∀ thành ph<n µ i và các bi+n s∀. N+u nh3 gi∗ 62nh r∆ng µ i và các bi+n s∀ là không có t34ng quan nhau thì REM có th9 s> phù h)p h4n; còn n+u ng3)c lai, µ i và các bi+n s∀ có t34ng quan nhau thì FEM s> phù h)p h4n.
Do có s# khác nhau c4 b∗n trong hai mô hình này nên vi∃c ch8n FEM hay REM 63)c các nhà kinh t+ l3)ng 6% xu(t d#a trên s∀ l3)ng quan sát chúng ta có
63)c nh3 sau:
1) N+u T (dãy s∀ quan sát th:i gian) nhi%u và N (là 6∀i t3)ng nghiên cu) nh, thì giá tr2 c−a các tham s∀ 3c l3)ng trong hai mô hình FEM và REM không ch∃ch nhau nhi%u. Do 6ó, vi∃c ch8n l#a mô hình nào s> tùy
thu!c vào ti∃n ích trong vi∃c x; lý.
2) N+u N ln và T nh, k+t qu∗ 3c l3)ng c−a hai mô hình này r(t l∃ch nhau. N+u các 6∀i t3)ng nghiên cu không 63)c ch8n ra m!t cách ng7u nhiên t≅ m!t t1ng th9 ln h4n nhi%u thì FEM s> phù h)p h4n. Tuy nhiên, n+u các 6∀i t3)ng nghiên cu c−a m7u 63)c rút ra m!t cách ng7u nhiên t≅ m!t t1ng th9 ln h4n thì REM s> thích h)p h4n, b.i vì trong tr3:ng h)p này, ϑ1i là th,t s# ng7u nhiên nên vi∃c suy lu,n th∀ng kê hay gi∗i thích mô hình s> dΒ dàng, và không có 6i%u ki∃n ràng bu!c.
3) N+u sai s∀ thành ph<n µ i c−a t≅ng 6∀i t3)ng nghiên cu và m!t ho=c nhi%u bi+n gi∗i thích có t34ng quan nhau thì k+t qu∗ 3c l3)ng REM là ch∃ch, trong khi 6ó, k+t qu∗ này là không ch∃ch 6∀i vi FEM.
4) N+u N ln, T nh, và n+u gi∗ 62nh c−a REM 63)c 6∗m b∗o thì k+t qu∗ 3c l3)ng c−a REM s> chính xác h4n so vi FEM.
9 có c. s. l#a ch8n FEM hay REM, Wooldridge (1997) 6ã dùng ki9m 62nh Hausman. ây là ki9m 62nh 63)c phát tri9n b.i Hausman (1978), có phân ph∀i ti∃m c,n 72 và dùng 69 ki9m 62nh gi∗ thuy+t Ho r∆ng k+t qu∗ h5i quy c−a FEM và REM là không có s# khác nhau rõ r∃t. N+u gi∗ thuy+t này b2 bác b thì k+t lu,n là REM không phù h)p và trong tr3:ng h)p này FEM s>63)c l#a ch8n.
3.2. Mô hình thc nghim:
D#a theo cách ti+p c,n c−a các nghiên cu 6ã ti+n hành thành công tr3c 6ây v% các y+u t∀ có liên quan, hay v% các y+u t∀ có tác 6!ng 6+n t∋ su(t sinh l)i chng khoán, nh3 mô hình nghiên cu c−a Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka (2009). Theo 6ó, 69 nghiên cu ∗nh h3.ng c−a các thông tin t≅ báo cáo tài chính lên t∋ su(t sinh l)i chng khoán, mô hình 6% xu(t trong nghiên cu này là:
STOCKRETURN = f (ROE, NPM, CR, DER, TATO, PBV, SIZE)
Vi bi+n ph thu!c là t∋ su(t sinh l)i chng khoán, bi+n này 63)c ký hi∃u là RET. Theo 6ó, mô hình 63)c trình bày li nh3 sau:
Còn li các bi+n 6!c l,p, ROE và NPM 6o l3:ng hi∃u qu∗ hot 6!ng c−a doanh nghi∃p – kh∗ n0ng sinh l)i, CR là kh∗ n0ng thanh toán, DER 6i di∃n cho ch/ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
s∀ n), TATO là vòng quay t1ng tài s∗n, PBV giá c1 phi+u trên giá tr2 s1 sách và SIZE 6i di∃n cho quy mô công ty c−a t≅ng doanh nghi∃p 63)c ch8n trong d& li∃u quan sát.
Thu th,p d& li∃u t≅ các công ty 63)c ch8n làm 6∀i t3)ng nghiên cu, qua giao 6on kh∗o sát, ta 63)c d& li∃u dng b∗ng. Nh36ã trình bày trong ph<n c4 s. lý thuy+t, ph34ng pháp h5i quy vi d& li∃u dng s> 63)c xem xét trong ba mô hình sau:
3.2.1. Mô hình h4i quy Pool:
Trong mô hình h5i quy Pool, ∗nh h3.ng c−a các bi+n gi∗i thích và nh&ng bi+n không quan sát 6%u không 61i 6∀i vi t(t c∗ các công ty qua t≅ng n0m quan sát, và tung 6! góc c−a t(t c∗ các 64n v2 chéo quan sát 63)c gi∗62nh là gi∀ng nhau. Mô hình này 63)c bi9u diΒn nh3 sau:
RET = ϑ1 + ϑ2 ROE + ϑ3 NPM + ϑ4 CR + ϑ5 DER + ϑ6 TATO + ϑ7 PBV + ϑ8 SIZE + µ
ây là tr3:ng h)p 64n gi∗n nh(t, mô hình b qua m∗ng th:i gian, và không gian c−a d& li∃u dng b∗ng, mà ch/ 3c l3)ng mô hình h5i quy OLS thông th3:ng. Do 6ó, vi∃c s; dng mô hình này là không thích h)p, và 6òi hi ph∗i có m!t mô hình 6=c thù dùng 693c l3)ng cho d& li∃u dng b∗ng.
3.2.2. Mô hình h4i quy vi tác ∋ng c∋0nh:
Mô hình này 63)c bi9u diΒn nh3 sau:
RETit =ϑ1i + ϑ2 ROEit + ϑ3 NPMit +ϑ4 CRit +ϑ5 DERit +ϑ6 TATOit + ϑ7PBVit +
ϑ8SIZEit + µit
Trong 6ó, i 6i di∃n cho các công ty, i = 1, 2, …, 60; t 6i di∃n cho th:i gian.
Mô hình h5i quy tác 6!ng c∀ 62nh phân tích nh&ng khác bi∃t v% h∃ s∀ ch=n c−a nhóm, trong khi 6ó, gi∗ s; r∆ng các 6! d∀c là khác nhau và sai s∀ không 61i.