Mẫu quan sát 169 353 326 353 361 EBIT (Tr VNĐ) Nhỏ nhất -1.347.875 -107.633 -55.489 -55.342 -70.139 Lớn nhất 2.084.707 2.108.500 1.649.60 9 827.166 795.504 Trung bình 37.996 49.464 51.126 37.418 33.846 Độ lệch chuẩn 163.280 153.790 143.365 82.813 79.872
EBITDA (Tr VNĐ) Nhỏ nhất -143.068 -106.200 -53.621 240 -11.821 Lớn nhất 8.036.614 7.854.502 6.654.32 4 356.947 2.065.24 6 Trung bình 162.303 164.806 157.123 120.390 114.245 Độ lệch chuẩn 607.799 603.787 570.426 310.579 264.801 EC (Tr VNĐ) Nhỏ nhất 25 11 35 16 27 Lớn nhất 5.709.909 6.082.192 2.927.85 2 2.503.04 3 1.285.97 3 Trung bình 49.319 53.486 54.741 42.524 27.409 Độ lệch chuẩn 313.652 338.372 235.390 177.100 100.704
Nguồn: Tập thể tác giả tổng hợp và phân tích.
EC
• Giá trị nhỏ nhất: Giá trị nhỏ nhất của EC dao động mạnh trong giai đoạn này. Giá trị
nhỏ nhất là 11 triệu VNĐ vào năm 2011 và cao nhất là 35 triệu VNĐ vào năm 2008. • Giá trị lớn nhất: Nhìn chung, giá trị của tiền và tương đương tiền cuối kì tăng từ năm
2008 đến 2012. Với giá trị gần 1,2 tỷVNĐ trong năm 2008 được ghi nhận là thấp nhất trong khi cao nhất là xấp xỉ 5,7 tỷ VNĐ trong năm 2012.
• Giá trị trung bình: Có biến động mạnh trong giá trị trung bình của EC từ năm 2008
đến năm 2012. Giá trị cao nhất trong các giá trị trung bình của EC là 27 tỷ VNĐ vào năm 2011, trong khi nhỏ nhất là 55 tỷ VNĐ trong năm 2008.
• Độ lệch chuẩn: Độ lệch chuẩn càng cao, càng có nhiều sự khác biệt giữa EC của các
công ty. Sự chênh lệch của tiền và tương đương tiền cuối kì giữa các công ty trở nên càng ngày càng lớn hơn. Độ lệch chuẩn cao nhất trong giai đoạn này là 338 tỷ VNĐ vào năm 2012 và nhỏ nhất là 101 tỷ VNĐ trong năm 2008.
EBIT
Trong giai đoạn năm 2008-2012, giá trị EBIT có sự biến động hoàn toàn phù hợp với sự thay đổi của nền kinh tế và thị trương chứng khoán Việt Nam.
• Giá trị nhỏ nhất: Nhìn chung trong giai đoạn 2008-2012, tất cả các giá trị nhỏ nhất
của EBIT đều âm. Giá trị nhỏ nhất trong năm 2012 là –1,348 tỷ VNĐ, một chuỗi giá trị EBIT âm tiếp diễn trong các năm trước đó.
• Giá trị lớn nhất: Chỉ tiêu EBIT có xu hướng giảm đi về giá trị lớn nhất từ năm 2008
• Giá trị trung bình: Nhìn chung không có nhiều sự khác biệt của giá trị EBIT của các
công ty phi tài chính. Giá trị thấp nhất là 33 tỷ VNĐ năm 2008 và giá trị cao nhất là 51 tỷ VNĐ năm 2010. Khoảng cách giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất là 1,5 lần. So sánh giữa hai Sở giao dịch chứng khoán, quy mô kinh doanh cũng như lợi nhuận của công ty trong TP. Hồ Chí Minh là lớn hơn nhiều lần.
• Độ lệch chuẩn: Độ lệch chuẩn càng lớn thì khoảng cách của chỉ tiêu EBIT giữa các
công ty càng lớn. Độ lệch chuẩn lớn nhất trong giai đoạn này là 163 tỷ VNĐ năm 2012 trong khi đó giá trị thấp nhất thuộc về năm 2008 với giá trị là gần 80 tỷ VNĐ. Điều đó có ý nghĩa là trong năm 2008 giá trị EBIT giữa các công ty là tương đối bằng nhau, không có sự khác biệt quá lớn, ở trương hợp ngược lại cho năm 2012.
EBITDA:
• Giá trị nhỏ nhất: Giá trị thấp nhất của EBITDA trong các giá trị nhỏ nhất là vào năm
2008 với -143 tỷVNĐ. Con số này là rất thấp so với giá trị cao nhất trong năm 2009 với 239 triệu VNĐ.
• Giá trị lớn nhất: Trong giai đoạn 2008-2012, mức cao nhất của EBITDA là vào năm
2012 với gần 8 tỷ VNĐ. Con số 2 tỷ VNĐ được ghi nhận là giá trị nhỏ nhất trong các giá trị lớn nhất của EBITDA vào năm 2008.
• Giá trị trung bình: Giá trị cao nhất và nhỏ nhất của giá trị trung bình EBITDA là
trong năm 2011 và năm 2005 với 165 tỷVNĐ và 114 tỷ VNĐ.
• Độ lệch chuẩn: Độ lệch chuẩn càng cao, càng có nhiều sự khác biệt giữa EBITDA của
các công ty. Trong giai đoạn 2008-2012, độ lệch chuẩn cao nhất là 608 tỷVNĐ, điều này rõ ràng cho thấy rằng có một khoảng cách lớn giữa giá trị EBITDA của công ty, trong khi thấp nhất là vào năm 2008 với giá trị 265 tỷVNĐ.
4.2 Thảo luận và phân tích kết quả thực nghiệm 4.2.1. Kiểm định mô hình thực nghiệm
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích tối ưu (Stepwise) để tìm ra biến kế toán có tác động mạnh nhất đến giá cổ phiếu.Phương pháp sẽ phân tích hồi quy từng bước, mỗi lần loại bỏ các biến có tương quan yếu nhất.Cuối cùng biến có khả năng giải thích tốt nhất sẽ được giữ lại.
Sau khi xem xét các hệ số tương quan, các tác giả xây dựng 4 mô hình cho từng thị trường chứng khoán ở Việt Nam. Do đó, nhóm tác giả có thể đánh giá tác động của các biến trên giá cổ phiếu, cũng như mức độ ảnh hưởng trên MPS khi thêm mỗi biến theo thứ tự.
• Các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch Chứng khoán TP.Hồ Chí Minh Mô hình : MPS = f (EPS, EBIT, BVS, EBITDA)
• Các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch Chứng khoán Hà Nội Mô hình : MPS = f (EPS, EC, BVS, EBITDA)
Tác giả đã tiến hành chạy mô hình hồi quy đa biến và thêm lần lượt từng biến vào mô hình hồi quy, từ đó kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, giả thiết về sự phù hợp của mô hình và hiện tượng tự tương quan.
4.2.1.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến:
Khi chạy mô hình tuyến tính với phần mềm SPSS, hiện tượng đa cộng tuyến có thể xảy ra khi hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến liên quan trong mô hình lớn hơn 10.
Bảng 10 Hệ số phóng đại phương sai của các biến trong mô hình ở SGDCK TP.HCM
Biến số Thông số thống kê đa cộng tuyến Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
EPS 1,000 EPS EBIT 1,4061,406 EPS EBIT BVS 1,477 1,064 1,412 EPS EBIT BVS EBITDA 1,506 8,906 1,416 9,501
Có thể quan sát thấy rằng thấy tất cả các giá trị hệ số phóng đại phương sai trong mô hình tại SGDCK TP.HCM đều nhỏ hơn 10. Điều này chứng tỏ rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra ở trong mô hình của Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh
Bảng 11 Hệ số phóng đại phương sai của các biến trong mô hình ở SGDCK HN
Biến số Thông số thống kê đa cộng tuyến Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
EPS 1,001 EPS EBIT 1,5062 1,603 EPS EBIT BVS 1,278 1,063 1,502 EPS EBIT BVS EBITDA 1,206 8,726 1,436 9,401
Nguồn: Nhóm tác giả phân tích và tổng hợp
Có thể quan sát thấy rằng thấy tất cả các giá trị hệ số phóng đại phương sai trong mô hình tại SGDCK HN đều nhỏ hơn 10. Điều này chứng tỏ rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra ở trong mô hình của Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội.
4.2.1.2. Kiểm định giả thiết về độ phù hợp của mô hình
Để kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình, nhóm tác giả đã đặt giả thiết sau đây:
H0 : R2 của tổng thể = 0 (mô hình đã xây dựng không phù hợp với tổng thể) Đại lượng F được sử dụng trong kiểm định này. Nếu xác suất của đại lượng F nhỏ, thì giả thiết H0 bị bác bỏ. Phương pháp phân tích phương sai (ANOVA) - một kiểm định thống kê đã được dùng trong bài nghiên cứu này để tìm ra đại lượng F và mức ý nghĩa.
Nguồn: Nhóm tác giả phân tích và tổng hợp
Dựa vào bảng ANOVA, ở Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh, đại lượng F của mô hình (khi thêm các biến theo thứ tự) lần lượt là 535,17; 335,364, 237,567 và 183,005; mô hình đều có cùng một mức ý nghĩa thống kê là 0,000. Vì vậy,
nhóm nghiên cứu đưa ra kết luận rằng mô hình đã xây dựng ở SGDCK TP.HCM phù hợp với tổng thể.
Bảng 13: Bảng ANOVA của mô hình ở SGDCK HN
Nguồn: Nhóm tác giả phân tích và tổng hợp
Tương tự như Sở giao dịch thành phố Hồ Chí Minh, trong bảng ANOVA ở Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội, đại lượng F của mô hình (khi thêm các biến theo thứ
Biến số trong mô hình F Sig.
EPS 535,17 0,000 EPS EBIT 335,364 0,000 EPS EBIT BVS 237,567 0,000 EPS EBIT BVS EBITDA 183,005 0,000
Các biến số trong mô hình F Sig.
EPS 218,794 0,000 EPS EBIT 129,320 0,000 EPS EBIT BVS 88,928 0,000 EPS EBIT BVS EBITDA 68,050 0,000
tự) lần lượt là 218,8; 129,32; 88,928 và 68,050; mô hình đều có cùng một mức ý nghĩa thống kê là 0,000. Vì vậy, nhóm nghiên cứu đưa ra kết luận rằng mô hình đã xây dựng ở SGDCK HN phù hợp với tổng thể.
4.2.1.3. Kiểm định hiện tượng tự tương quan
Thống kê Durbin-Watson được sử dụng để kiểm định hiện tượng tự tương quan.
• Tại Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh, giá trị d của mô hình (khi thêm lần lượt từng biến) lần lượt là 1,84; 1,86; 1,89 và 1,94. Nhóm nghiên cứu dựa vào bảng Durbin-Watson để lấy giá trị dL và dU cho bốn mô hình như sau: với k’:1→3 và 1090 quan sát, ở mức ý nghĩa 5%, dU ≈ 1,8; dL≈ 1,79.
Do đó, dU ≈ 1,8< 1,84<4; dU = 2,2 =>Không có tự tương quan bậc 1 trong mô hình tại SGDCK TP.HCM.
• Tại Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội, giá trị d của các mô hình từ (khi thêm lần lượt từng biến) lần lượt là 1,91; 1,963; 1,96 và 1,98. Nhóm nghiên cứu dựa vào bảng Durbin-Watson để lấy giá trị dL và dU cho bốn mô hình như sau: với k’:1→3 và 1403 quan sát, ở mức ý nghĩa 5%, dU ≈ 1,8; dL≈ 1,79.
Do đó, dU ≈ 1,8< 1,91<4; dU = 2,2 =>Không có tự tương quan bậc 1 trong mô hình ở SGDCK HN.
4.2.2. Kết quả thực nghiệm
4.2.2.1. Kết quả thực nghiệm mô hình của Sở giao dịch Chứng khoán TP.Hồ Chí Minh
Bảng 14 Kết quả phân tích thực nghiệm tác động của EPS đến MPS của các công ty phi tài chính niêm yết trên SGDCK TPHCM giai đoạn 2008-2012. Mô
hình Biến độclập Hệ số góc(Beta) Giá trị p Hệ số hồi quy điều chỉnhR2
1 EPS 2,794 0,000 0,330
Nguồn: Tập thể tác giả tổng hợp và phân tích.
Bảng kết quả phân tích hồi quy về tác động của EPS đến giá trị thị trường của cổ phiếu (MPS) của các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán TP.Hồ Chí Minh đã chỉ ra rằng:
• Tác động của chỉ tiêu thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS) đối với giá trị thị trường trên mỗi cổ phiếu (MPS): Tác động của EPS đối với MPS ở nghiên cứu này là 2,791
chứng tỏ EPS có tác động dương, hay tác động cùng chiều với MPS, có nghĩa là khi giá trị EPS biến động tăng 1.000 VNĐ thì giá trị thị trường của cổ phiếu sẽ biến động tăng gần đến 2.791 VNĐ.
• Giá trị p: là 0,000. Vì giá trị này nhỏ hơn 0,01 do đó EPS có ý nghĩa đáng kể đến giá
trị Thị trường của cổ phiếu Việt Nam.
• Hệ số hồi quy điều chỉnh R²: bằng 0,330, có nghĩa là chỉ tiêu lãi cơ bản trên mỗi cổ
phiếu có thể giải thích được 33% cho biến phụ thuộc trong mô hình này đó là chỉ tiêu MPS.
Kết quả phân tích thực nghiệm hoàn toàn đúng với các lý thuyết đã trình bày ở các phần trên và đúng theonghiên cứu của các thị trường khác trên thế giới. Theo kết quả nghiên cứu của Malcolm Smith về thị trường chứng khoán ở Malaysia trong giai đoạn từ năm 1987 đến 1996 thì chỉ tiêu EPS tác động mạnh mẽ đến chỉ tiêu MPS. Cụ thể: hệ số hồi quy điều chỉnh R² bằng 0,2848, có nghĩa là chỉ tiêu EPS có thể giải thích được 28,48% cho biến phụ thuộc trong mô hình này đó là chỉ tiêu MPS, ở mức ý nghĩa thống kê 1%. Qua đó, nghiên cứu này là hoàn toàn phù hợp với giả thuyết nghiên cứu và đúng với nghiên cứu của các nước khác. Khi EPS tăng lên thì kéo theo MPS cũng sẽ tăng lên.
Bảng 15 Kết quả phân tích thực nghiệm tác động của chỉ tiêu EPS và BVS đến MPS của các công ty phi tài chính niêm yết trên SGDCK TPHCM giai đoạn
2008-2012. Mô hình Biến độc lập Hệ số góc (Beta) Giá trị
P Hệ số hồi quy điều chỉnh R2
2 EPS 2,557 0,000 0,382
EBIT 4,730 x 10-9 0,000
Nguồn: Tập thể tác giả tổng hợp và phân tích
Các kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, biến số lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu và biến số lợi nhuận trước thuế và lãi vay có liên quan với nhau và là hai biến số có sức giải thích đáng kể cho giá cổ phiếu của các công ty phi tài chính niêm yết trên Thị trường chứng khoán TP.Hồ Chí Minh. Cụ thể:
• Tác động của chỉ tiêu lợi nhuận trước thuế và lãi vay (EBIT) đối với giá trị thị trường trên mỗi cổ phiếu (MPS): Tác động của EBIT đối với MPS ở nghiên cứu này
là 4,730 x 10-9, chứng tỏ EBIT có tác động dương , hay tác động cùng chiều với MPS. Cụ thể khi giá trị EBIT biến động tăng 1 tỷ VNĐ thì giá trị thị trường của cổ phiếu sẽ biến động tăng 4,730 VNĐ. Kết quả phân tích thực nghiệm hoàn toàn đúng với lý thuyết đã trình bày ở các phần trên. Vậy kết luận rằng, chỉ tiêu EBITcó tác động cùng chiều với chỉ tiêu MPS. Khi EBIT tăng lên thì kéo theo MPS cũng sẽ tăng lên.
• Tác động chỉ tiêu lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS) đối với giá trị thị trường trên mỗi cổ phiếu (MPS): Tác động của EPS đối với MPS ở nghiên cứu này là 2,557,
chứng tỏ EPS cũng có tác động dương, hay tác động cùng chiều với MPS, có nghĩa là khi giá trị EPS biến động tăng 1.000 VNĐ thì giá trị MPS sẽ biến động tăng 2.557 VNĐ. Kết quả phân tích thực nghiệm hoàn toàn đúng với lý thuyết đã trình bày ở các phần trên và đúng theo nghiên cứu của các nước. Theo kết quả nghiên cứu của Malcolm Smith thì chỉ tiêu EPS cũng tác động đến chỉ tiêu MPS là 0,466, với ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Qua đó nghiên cứu này là hoàn toàn phù hợp với giả thuyết nghiên cứu và đúng với nghiên cứu của các nước khác. Phân tích trên đã chỉ ra rằng tác động của EPS đến MPS cao hơn EBIT nên xu hướng chung của các nhà đầu tư, không chỉ các nhà đầu tư Việt Nam là tập trung vào chỉ tiêu EPS nhiều hơn chỉ tiêu EBIT, tức là tập trung vào lợi nhuân trên mỗi cổ phiếu hơn là lợi nhuận trước thuế và lãi vay. Do đó, yêu cầu đặt ra đối với kế toán các công ty là phải tính toán lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu, lợi nhuận trước thuế và lãi vay thật chính xác vì sẽ ảnh hưởng đáng kể đến quyết định của các nhà đầu tư.
• Giá trị P: Cả hai chỉ tiêu EPS và EBIT đều có tác động đáng kể đến chỉ tiêu MPS.
• Hệ số hồi quy điều chỉnh R²: có kết quả là 0,382 có nghĩa là hai chỉ tiêu EBIT và EPS
giải thích được 38,2% chỉ tiêu MPS. Kết quả phân tích thực nghiệm phù hợp với giả thuyết. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng khi phân tích đơn lẻ mỗi chỉ tiêu này thì chỉ tiêu EPS chỉ giải thích được 33% thấp hơn so với 38,2% là sức mạnh giải thích của các biến khi sử dụng mô hình kết hợp. Vì vậy, tác động gia tăng của biến EBIT đã làm tăng sức mạnh giải thích của mô hình lên 5,2%.
Bảng 16 Kết quả phân tích thực nghiệm tác động của EPS, EBIT và BVS đến MPS của các công ty phi tài chính niêm yết trên SGDCK TPHCM
giai đoạn 2008 – 2012.
Mô hình Biến độc lập Hệ số góc (Beta) Giá trị p tiêuchuẩn (RHệ số hồi quy2)
3
EPS 2,170 0,000
0,395
BVS 0,211 0,000
EBIT 5,064 x 10-9 0,000
Nguồn: Tập thể tác giả tổng hợp và phân tích
Kết quả mô hình (3) cho thấy ba biến EPS, EBIT và BVS có sức ảnh hưởng đáng kể đến giá cổ phiếu của các công ty phi tài chính niêm yết trên Sở giao dịch