tức đến giá cổ phiếu niêm yết
Ở Việt Nam, giả thuyết thị trường hiệu quả EMH đã được tiến hành kiểm định
khác nhau và sử dụng các phương pháp nghiên cứu khác
nhau, do đó kết quả của nó
có thể gây trái ngược.
Trương Đông Lộc và cộng sự (2010) ủng hộ quan điểm rằng thị trường chứng khoán Việt Nam không phải là thị trường hiệu quả dạng yếu. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu giá hàng ngày và hàng tuần của VN-Index và các cổ phiếu REE, SAM, HAP, TMS và LAF27 từ ngày 28 tháng 7 năm 2000 đến ngày 31 tháng 12 năm 2004. Một nghiên cứu khác của Vinh và cộng sự (2010) đã tiến hành một cuộc điều tra dài hơn về dữ liệu giá hàng ngày và hàng tuần của VN-Index và 8 cổ phiếu riêng lẻ (CII, ITA,
SJS, TDH, ABT, AGF, TS4, FMC) từ năm 2007 đến năm 2010. Tất cả kết quả kiểm tra của nghiên cứu đều không hỗ trợ cho giả thuyết về thị trường hiệu quả dạng yếu với dữ liệu hàng ngày. Tuy nhiên, với dữ liệu hàng tuần, các kết quả thu được và kiểm
tra tự tương quan không hoàn toàn bác bỏ giả thuyết về thị trường hiệu quả dạng yếu.
Đỗ Thị Thanh Nhàn và cộng sự (2014) áp dụng số liệu thu nhập hàng ngày và hàng tuần của chỉ số VN-index và HNX-index tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh và Hà Nội, từ 2000 đến 2013, kết quả tương đối phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Lộc và cộng sự (2010) và Vinh và cộng sự (2010), theo đó họ bác bỏ hình thức EMH yếu của thị trường chứng khoán Việt Nam. Việc loại bỏ EMH dạng yếu cho thấy sự sai lệch đáng kể so với giả thuyết ngẫu nhiên về tỷ suất lợi nhuận của cổ phiếu tại thị trường Việt Nam, trong đó phần lớn lịch sử dữ liệu là tương
quan tích cực.
Phạm Cường Khoa và Jian (2014) đã kiểm tra lý thuyết bước đi ngẫu nhiên (RWH) cho giá chứng khoán hàng tuần của thị trường chứng khoán Việt Nam sử dụng ba kỹ thuật thống kê là kiểm tra tự tương quan, kiểm tra tỷ lệ sai lệch và chạy mô hình hồi quy. Dữ liệu phân tích được thu thập từ ngày 28 tháng 7 năm 2000 (phiên
giao dịch đầu tiên) đến ngày 28 tháng 7 năm 2013 (13 năm hoạt động trên thị trường).
Kết quả từ kiểm tra tự tương quan chỉ ra rằng RWH bị bác bỏ trên cả mẫu nghiên cứu
và hai chu kì đầu tiên của thị trường. Nó chứng minh rằng những thay đổi giá cả trên thị trường không phải là ngẫu nhiên. Tuy nhiên kết quả từ chu kì thứ ba của thị trường
chứng khoán Việt Nam (từ ngày 24 tháng 2 năm 2009 đến ngày 28 tháng 7 năm 2013)
cho thấy sự hiệu quả của thị trường chứng khoán Việt Nam
đã được cải thiện dần
trong gần 10 năm hoạt động.
Bằng phương pháp nghiên cứu sự kiện, Trần Thị Xuân Anh và cộng sự (2017)
đã nghiên cứu về tác động của công bố thông tin lợi nhuận và cổ tức đến biến động giá của các cổ phiếu niêm yết sàn HOSE từ năm 2014 đến năm 2015. Kết quả nghiên
cứu chỉ ra rằng không có phản ứng rõ ràng của giá cổ phiếu đối với thông tin cổ tức được công bố vào ngày CBTT và các ngày xung quanh đó. Trong khi đó, trước cả hai
thông tin cổ tức và lợi nhuận, thị trường có phản ứng mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, những
thay đổi về cổ tức tiền mặt giúp truyền tải thông tin hữu ích hơn tới thị trường. Giữa thông tin lợi nhuận cao hơn và thấp hơn, nghiên cứu chỉ ra vẫn còn tồn tại sự khác biệt về lợi nhuận bất thường tích lũy (CAAR) trong trường hợp công ty công bố cổ tức giảm. Vì vậy, thị trường đối với các cổ phiếu niêm yết tại sàn HOSE chưa hoàn toàn đạt được mức độ hiệu quả trung bình.
Chương II. SỐ LIỆU SỬ DỤNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Mầu nghiên cứu
Tính đến thời điểm 28/2/2019, tổng cộng có 50 doanh nghiệp ngành tài chính - ngân hàng niêm yết trên trên TTCK trong đó có 28 công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE). Bài nghiên cứu lựa chọn các công ty ngành tài chính - ngân hàng niêm yết trên sàn HOSE đã thông báo chi trả cổ tức bằng tiền trong khoảng thời gian từ 1/6/2016 đến hết ngày 29/2/2019. Số liệu sử dụng trong bài nghiên cứu bao gồm giá cổ phiếu được thu thập từ website của HOSE ( www.hsx.vn) và thông tin công bố về cổ tức được lấy từ website của các công ty niêm yết.
Doanh nghiệp được lựa chọn thu thập phải đảm bảo ba yếu tố:
- ÍThứ nhất, trong giai đoạn quan sát (10 ngày trước và sau khi thông tin cổ tức được thông báo) không có thông tin nào khác liên quan đến công ty được công bố.
- Thứ hai, công ty đó phải có thông tin cổ tức được công bố trước khoảng thời gian nghiên cứu từ 1/6/2016 đến 29/2/2019 nhằm đủ thông tin về cổ tức để so sánh với mức chi trả cổ tức trong khoảng thời gian trên.
- Thứ ba, thông tin về biến động giá của các công ty niêm yết phải có sẵn để tác giả có thể thu thập.
Trong số các doanh nghiệp tài chính - ngân hàng niêm yết trên HOSE, có 13 doanh nghiệp thỏa mãn ba yêu cầu trên. Trong số các doanh nghiệp được lựa chọn, trong khoảng thời gian nghiên cứu, có tất cả 33 lần công bố thông tin cổ tức. Tuy nhiên sau khi lọc và loại đi các sự kiện bị nhiễu do các sự kiện khác không phải thông tin cổ tức tác động đến giá cổ phiếu xung quanh ngày CBTT sự kiện chính, còn lại 16 sự kiện phù hợp với nghiên cứu. Trong đó, có 4 lần chi trả cổ tức tăng, 7 lần chi trả cổ tức giảm và 5 lần chi trả cổ tức không đổi so với cổ tức năm trước đó.
2.2. Phương pháp nghiên cứu
2.2.1. Tổng quan phương pháp Event study
Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu sự kiện (Event study) - một phương pháp định lượng nhằm đo lường mức độ và chiều hướng phản ứng của thị
trường trước tác động của một sự kiện và thông tin nào đó được công bố. Phương pháp nghiên cứu sự kiện được áp dụng phổ biến trong việc đánh giá tác động của các sự kiện như mua bán sát nhập, thay đổi nhân sự cao cấp, thay đổi (tách/gộp) cổ phiếu, các sự kiện hoặc tin đồn quan trọng khác đến hoạt động của doanh nghiệp và thị trường. Event Study được giới thiệu trong nghiên cứu của Dolley (1933) về sự thay đổi của giá trị cổ phiếu khi tách cổ phẩn, tuy nhiên cho đến khi Event study chuẩn tắc được sử dụng trong hai bài nghiên cứu của Ball và Brown (1968) và Fama và French (1969), phương pháp mới được biết đến rộng rãi trong nhiều nghiên cứu về thị trường vốn. Chính vì vậy, phương pháp nghiên cứu này hoàn toàn phù hợp cho đề tài khi nghiên cứu chuyên sâu về tác động của việc công bố thông tin cổ tức đến giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Giả thuyết của phương pháp Event study
- Theo giả thuyết hiệu quả thị trường, tác động của một sự kiện sẽ được phản ánh ngay lập tức trong giá cổ phiếu. Do đó, phản ứng của thị trường đối với sự kiện này có thể được đo lường bằng mức sinh lời của cổ phiếu trong khoảng thời gian nghiên cứu.
- Sự kiện không được dự đoán trước. Lợi nhuận bất thường của chứng khoán cho thấy phản ứng của thị trường đối với sự kiện không lường trước được.
- Trong cửa sổ sự kiện, không có hiệu ứng gây nhiễu, có nghĩa là hiệu ứng của các sự kiện khác bị loại bỏ.
Các bước thực hiện phương pháp Event study:
Thực hiện Event study bao gồm 6 bước chính sau đây:
Bước 1: Xác định sự kiện quan tâm
Sự kiện chính cần quan tâm và đánh giá trong bài nghiên cứu này là việc doanh nghiệp công bố thông tin chi trả cổ tức cho cổ đông sẽ có tác động ảnh hưởng như thế nào đến giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán.
Bước 2: Xây dựng chuỗi thời gian sự kiện
Trong mỗi khung thời gian sự kiện, nhà nghiên cứu cần xác định khung thời gian sự kiện (TP - test period) và khung thời gian dự báo (EP - estimation period).
Khung thời gian sự kiện còn được gọi là cửa sổ sự kiện. Ảnh hưởng của sự kiện đến giá cổ phiếu và lợi nhuận được kiểm tra trong cửa sổ sự kiện này được tính từ ngày - T2 đến T3 xung quanh ngày CBTT sự kiện (t =0) theo biểu đồ 1. Khung dự báo, từ ngày -T1 đến -T2, là khoảng thời gian được dùng để ước tính lợi nhuận kì vọng. Khoảng thời gian này thường khá dài, tuy nhiên, số ngày/ tuần/ tháng được lựa chọn trong khoảng thời gian này sẽ phản ánh tần suất xuất hiện kì vọng của sự kiện. Trong một vài trường hợp như một sự kiện thâu tóm doanh nghiệp (takeover), thời gian dự toán thường diễn ra sau cửa sổ sự kiện.
Khung thời gian dự báo Cửa sổ sự kiện (EP) (TP) t = -T1 t = -T2 t = 0 t = T3 ---- - -b---F- -- - -1---► ▲ Ngày CBTT
Biểu đồ 1. Chuỗi thời gian của một event study
Bước 3: Xác định lợi nhuận kì vọng
Bài nghiên cứu phân tích sự chênh lệch giữa những lợi nhuận thông thường hay lợi nhuận kì vọng (trong trường hợp không có sự kiện xảy ra) và phần lợi nhuận thực tế nhận được khi xảy ra sự kiện. Để ước tính lợi nhuận kì vọng, tác giả chọn sử dụng mô hình lợi nhuận điều chỉnh theo thị trường (Market - adjusted returns model), được xây dựng dựa trên các lợi nhuận thực tế của chỉ số thị trường (chỉ số tham chiếu) và lợi nhuận của cổ phiếu.
Bước 4: Tính toán giá trị lợi nhuận bất thường
Bao gồm: các khoản lợi nhuận bất thường (AR - Abnormal Return), lợi nhuận bất thường bình quân (AAR - Average Abnormal Return), lợi nhuận bất thường trung bình tích lũy (CAAR - Cumulative Average Abnormal Return)
Bước 5: Sắp xếp và phân nhóm lợi nhuận bất thường theo các trường hợp thay đổi thông tin công bố
Bài nghiên cứu chia ra 3 trường hợp thông tin cổ tức được công bố bao gồm: cổ tức tăng, cổ tức giảm và cổ tức không đổi.
Bước 6: Kiểm định và phân tích tác động của sự kiện
Trình bày các kết quả nghiên cứu, dữ liệu nghiên cứu sau khi được phân tích, đồng thời so sánh với một số nghiên cứu tương tự để có những kết luận chính xác về kết quả nghiên cứu.
Hạn chế của phương pháp Event study
Thứ nhất, các giả thuyết sử dụng trong phương pháp không các giá trị trong
một số trường hợp. Do sự thiếu hiệu quả của thị trường, giá cổ phiếu không thể phản ánh đầy đủ và lập tức tất cả các thông tin. Hơn nữa, ngoài các sự kiện có thể dự đoán được trước trong một số trường hợp, các sự kiện khác mà không thể dự đoán trước được cũng có thể tác động đến giá cổ phiếu, từ đó gây sai lệch mức sinh lời của cổ phiếu. Do đó, lợi nhuận bất thường không hoàn toàn là kết quả của phản ứng của thị trường đối với sự kiện quan tâm cụ thể.
Thứ hai, để xác định cửa sổ sự kiện (TP) và khung dự báo (EP) chính xác là
rất khó. Độ dài của thời gian dự toán bị tác động bởi sự đánh đổi giữa độ cải thiện tính chính xác và sự thay đổi của các tham số. Hơn nữa, thời gian dự toán sẽ rất khó để kiểm soát các hiệu ứng gây nhiễu nếu họ lựa chọn thời gian thử nghiệm dài hay cửa sổ sự kiện dài.
Thứ ba, việc lựa chọn mô hình để ước tính lợi nhuận dự kiến sẽ có ảnh hưởng
đến kết quả về mức độ ý nghĩa của lợi nhuận bất thường. Ví dụ, sử dụng phương pháp mức sinh lời trung bình sẽ tạo ra lợi nhuận bất thường tăng hoặc giảm theo chiều hướng tương ứng trong thị trường tăng và giảm. Ritter (1991) cũng chứng minh rằng sử dụng các chỉ số thị trường khác nhau để tính lợi nhuận điều chỉnh theo thị trường (Market - adjusted returns) có thể cho thấy sự khác biệt về kết quả trong dài hạn. Quan trọng hơn, nếu lợi nhuận kì vọng được ước tính không chính xác, các yếu tố khác không được kiểm soát đúng cách có thể dẫn đến thông tin sai lệch trong kết quả nghiên cứu sự kiện.
Thứ tư, không phải tất cả các cổ phiếu giao dịch mỗi ngày. Giao dịch ít khoảng
thời gian dự toán và thời gian thử nghiệm gây khó khăn cho các nghiên cứu sự kiện. Ví dụ, lợi nhuận chứng khoán và thị trường có thể không xuất hiện vào những ngày
đã chọn trong suốt thời gian dự toán nếu các nhà nghiên cứu áp
dụng mô hình thị
trường hoặc mô hình ba yếu tố Fama-French.
2.2.2. Giải thích mô hình và các biến giải thích
Baharuddin và cộng sự (2010) đã đưa ra các giả định về sự thay đổi của công bố thông tin cổ tức. Dựa trên nghiên cứu ấy, tác giả đưa ra ba giả định tượng tự sau để đánh giá mức độ ảnh hưởng của công bố thông tin:
- Cổ tức tăng (DI) - bao gồm các doanh nghiệp công bố thông tin trả cổ tức tăng so với cổ tức đã được chi trả năm trước.
- Cổ tức giảm (DD) - bao gồm các doanh nghiệp công bố thông tin trả cổ tức giảm so với cổ tức đã được chi trả năm trước.
- Cổ tức không đổi (DU) - bao gồm những doanh nghiệp chi trả cổ tức với lượng không đổi so với cổ tức đã được chi trả năm trước.
Đồng thời, trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng mô hình cổ tức đơn thuần và lợi nhuận kì vọng của Aharony và Swary (1988):
E(Dit) = Di, t-1
Trong đó: E(Dit) : cổ tức kì vọng của doanh nghiệp i trong năm t Di, t-1 : Cổ tức trả trong năm (t-1)
Đối với mô hình về cổ tức cho rằng: Nếu Dit > Di, t-1 ,tức là cổ tức chi trả tăng (DI) Nếu Dit < Di, t-1 , tức là cổ tức chi trả giảm (DD)
Nếu Dit = Di, t-1 , tức là cổ tức chi trả không đổi so với kìtrước đó. Xác định khung sự kiện (TP) và khung dự báo (EP):
- Khung thời gian sự kiện có thể là ngày sự kiện hoặc làtrước và saungàysự kiệnvài ngày, vài tuần hoặc vài tháng. Tại một số thị trường tàichính mớipháttriển,
các thông tin có thể bị rò rỉ trước khi được công bố chính thức và tác động lên giá cổ phiếu trước ngày công bố chính thức. Chính vì vậy tại các thị trường này, khung thời gian sự kiện được mở rộng ra để có thể bao quát được sự rò rỉ thông tin nếu có. Để
nghiên cứu mang tính phù hợp với thị trường Việt Nam, tác giả lựa
chọn chuỗi ngày
sự kiện cần quan sát là 21 ngày bao gồm 10 ngày trước, 10 ngày sau
khi sự kiện thông
tin cổ tức được công bố, cụ thể là [-10;+10].
- Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng độ dài thời gian là 70 ngày, cụ thể là [- 100;-30] làm khung thời gian dự báo (khung ước lượng).
Để đo lường mức sinh lời vượt trội, tác giả sử dụng mô hình lợi nhuận bất thường điều chỉnh theo thị trường (Market-adjusted Abnormal Return Model - MAR). Theo Brown và Warner (1980), MAR cũng giúp tránh khỏi các hạn chế của mẫu nghiên cứu nhỏ và các cổ phiếu không được giao dịch thường xuyên.
Mức sinh lời vượt trội (AR- Abnormal Return) của mỗi cổ phiếu, tại mỗi ngày được tính bằng sự chênh lệch giữa mức sinh lời thực tế của cổ phiếu và mức sinh lời kì vọng của cổ phiếu trong cửa sổ sự kiện:
ARi,t = Ri,t — E(Ri)
Trong đó: ARi,t là mức sinh lời bất thường của cổ phiếu i tại thời điểm t Ri,t là mức sinh lời thực tế của cổ phiếu i tại thời điểm t E(Ri,t) là mức sinh lời kì vọng của cổ phiếu i tại thời điểm t