Kết quả nghiên cứu giả thuyết H4: Hiệu quả tài chính - đo lường dựa trên thông tin kế toán của các công ty giảm sau niêm yết.
Bảng 4.6: Thống kê mô tả hiệu quả tài chính -đo lường dựa trên thông tin kếtoán (ROE, ROA)
ROE Số quan sát Trung bình Trung vị Giá trị nhỏ nhất lớn nhấtGiá trị Độ lệch chuẩn,
ROE(t-1) 189 0,2185 0,1685 0,0052 1,587 0,2118
ROE(t) 189 0,2150 0,1850 0,0009 0,7358 0,1448
ROE(t+1) 189 0,1597 0,1430 -0,3178 0,6996 0,1330
ROE(t+2) 189 0,1206 0,1031 -0,1813 0,6187 0,1240
ROA Số quan sát Trung bình Trung vị Giá trị nhỏ nhất lớn nhấtGiá trị Độ lệch chuẩn,
ROA(t-1) 189 0,0991 0,0745 0,0015 0,7426 0,0970
ROA(t) 189 0,1069 0,0806 0,0005 0,62181 0,0905
ROA(t+1) 189 0,0860 0,0648 -0,0688 0,5934 0,0904
ROA(t+2) 189 0,0667 0,0423 -0,0856 0,5360 0,0857
Bảng 4.6 trình bày thống kê mô tả về hiệu quả tài chính đo lường bằng chỉ số ROE được tính cho 4 năm: năm trước niêm yết, năm niêm yết và 2 năm sau niêm yết. Kết quả cho thấy trung bình ROE đạt giá trị cao nhất trong năm trước niêm yết (t-1), sau đó xu hướng giảm dần trong năm niêm yết và 2 năm sau niêm yết. Giải thích từ kết quả cho thấy, vì điều kiện niêm yết về chỉ số ROE khiến cho các công ty có thểcó có động cơ thực hiện điều chỉnh lợi nhuận tăng để đáp ứng yêu cầu này. Tương tự, với hiệu quả tài chính đo lường bằng ROA, trong quy định về niêm yết không có quy định cụ thể về chỉ số này, do vậy trung bình và trung vị ROA cao trong năm t và năm t-1, giảm trong năm t+1 và năm t+2.
Kết quả từ 2 kiểm định Wilcoxon Signed-Rank và Matched - pairs t test được trình bày tại bảng 4.7, cho thấy trung bình ROE cao nhất trong năm trước niêm yết, cụ thể trung bình ROE của năm trước niêm yết cao hơn so với 2 năm sau niêm yết với mức ý nghĩa 1%. Trong khi đó, mặc dù trung bình ROE tại năm trước niêm yết cao hơn so với năm niêm yết, tuy nhiên kết quảkhông có ý nghĩa thống kê, hay nói cách khác không thể khẳng định ROE năm t-1 cao hơn so với năm t và ngược lại.
Với ROA, trung bình ROA năm t cao hơn so với năm t-1 với mức ý nghĩa thống kê 10%, đồng thời ROA năm t+1 và năm t+2 đều nhỏ hơn so với năm t-1 với mức ý nghĩa thống kê 1%.
Bảng 4.7: So sánh trung bình ROE, ROA giữa các năm sử dụng kiểm định
Matched - pairs t test
ROE T
Kết quả H1 (giả thuyết đối lập) P- value mean(diff)<0 P- value mean(diff)=0 P- value mean(diff)>0 ROE(t-1) và ROE(t) 0,2544 0,6003 0,7994 0,3997 ROE(t-1) và ROE (t+1) 4,0418 1,0000 0,0001 0,0000 ROE(t-1) và ROE (t+2) 6,5878 1,0000 0,0000 0,0000 ROA T
Kết quả H1 (giả thuyết đối lập) P- value mean(diff)<0 P- value mean(diff)=0 P- value mean(diff)>0 ROA(t-1) và ROA(t) (1,7620) 0,0399 0,0797 0,9601 ROA(t-1) và ROA (t+1) 2,7748 0,9970 0,0061 0,0030 ROA(t-1) và ROA (t+2) 6,1516 1,0000 0,0000 0,0000 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả
Bảng 4.8 thể hiện kết quảtương tự về trung vị ROE, ROA giữa các năm, giá trị trung vị ROE, ROA cao nhất ở các năm trước niêm yết và năm niêm yết. Sau đó, thể hiện sự suy giảm đáng kể sau 2 năm niêm yết. Xu hướng sụt giảm trong trung vị này hoàn toàn phù hợp với kết quảở bảng 4.5 về trung bình.
Tóm lại, bằng chứng cho thấy rằng hiệu quả tài chính - đo lường dựa trên thông tin kếtoán được tìm thấy cao nhất tại các năm trước niêm yết và năm niêm yết, và sau đó giảm trong 2 năm tiếp theo (được thể hiện thông qua cả trung bình và trung vị của 2 năm sau niêm yết đều nhỏhơn so với năm trước niêm yết), đặc biệt là trong năm thứ hai sau niêm yết sẽ có giá trị thấp nhất với mức ý nghĩa thống kê 1% (kết quả chi tiết các kiểm định tại phụ lục 02).
Bảng 4.8: So sánh trung vịROE, ROA giữa các năm sử dụng kiểm định Wilcoxon Signed-Rank test
ROE Xếp hạng dương Xếp hạng âm p-value Z-score
ROE(t-1) và ROE(t) 89 100 0,5157 -0,650
ROE(t-1) và ROE (t+1) 116 73 0,0001 4,052
ROE(t-1) và ROE(t+2) 139 50 0,000 7,2270
ROA Xếp hạng dương Xếp hạng âm p-value Z-score
ROA(t-1) và ROA(t) 90 99 0,0992 -1,6490
ROA(t-1) và ROA (t+1) 115 74 0,0053 2,7910
ROA(t-1) và ROA(t+2) 136 53 0,0000 6,314
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả
Kết quả nghiên cứu giả thuyết H5:Hiệu quả tài chính - đo lường dựa trên thông tin thịtrường của các công ty giảm sau niêm yết.
Hiệu suất cổ phiếu được đo lường bằng chỉ số CAR và BHAR được tính cho các giai đoạn 12 tháng, 24 tháng, 36 tháng. Tại phần đo lường hiệu suất cổ phiếu đã đề cập cách thức tính toán các chỉ sốđược tính trễ bắt đầu từ tháng thứ 4 sau khi kết thúc năm tài chính của năm niêm yết. Do vậy, việc tính toán các chỉ số hiệu suất cổ phiếu trong giai đoạn 3 năm đầu bắt đầu từ tháng thứ4 đến tháng 40 sau khi kết thúc năm tài chính của năm niêm yết. Với các công ty niêm yết tại năm 2017 sẽ không có đủ số liệu đểtính CAR36 và BHAR36. Như vậy, với phần hiệu quảtài chính đo lường góc độ thị trường, nghiên cứu loại bỏ 28 công ty niêm yết tại năm 2017, mẫu nghiên cứu còn lại là 161 quan sát.
Bảng 4.9 trình bày kết quả thống kê mô tả trung bình và trung vị của hai chỉ số CAR, BHAR trong 3 giai đoạn nắm giữ cổ phiếu cho 161 công ty niêm yết trên sàn HOSE. Kết quảđều cho thấy hiệu quả tài chính (hiệu suất cổ phiếu) đều thấp hơn đáng kể trong cả hai chỉ số(đều mang giá trị âm), hay lợi suất cổ phiếu của công ty đều thấp hơn so với lợi suất kỳ vọng – lợi suất thịtrường trong cả3 giai đoạn nắm giữ.
Với chỉ số CAR, khi so sánh trong 3 giai đoạn cả trung bình và trung vịđạt mức hiệu quả cao nhất vào giai đoạn 1, và mức kém hiệu quả nhất vào giai đoạn nắm giữ thứ 2 (CAR24) với trung bình giá trị thấp nhất là -0,1485, trung vị giá trị thấp nhất là -0,1756. BHAR cho thấy xu hướng tương tự, cả trung bình và trung vị giá trị cao nhất trong giai đoạn nắm giữ 1, và giảm dần qua các năm và đạt mức thấp nhất trong giai đoạn 2 và giai đoạn 3 với trung bình thấp nhấtgiai đoạn 2 là -0,1207 và trung vị thấp nhấtgiai đoạn 3 là -0,3573. Để đánh giá xem liệu rằng hiệu suất cổ phiếu có khác 0 và nhỏ hơn0 có ý nghĩa thống kê, nghiên cứu này áp dụng cả hai kiểm định T-test và Wilcoxon signed - rank để xác định trung bình và trung vị. Kết quả cho thấy, trung bình và trung vị của cả hai chỉ số CAR và BHAR cho cả 3 giai đoạn nắm giữđều khác 0 và nhỏ hơn 0 với mức ý nghĩa thống kê. Kết quả này ủng hộquan điểm cho rằng sự tồn tại của hiệu suất cổ phiếu kém sau niêm yết, cho thấy cổ phiếu mà các nhà đầu tư nắm giữcó đều có lợi suất thấp hơn so với lợi suất thịtrường trong dài hạn sau niêm yết, đặc biệt là giai đoạn 2.
Bảng 4.9: Thống kê mô tả hiệu quảgóc độ thịtrường (CAR, BHAR) cho 3 giai đoạn nắm giữ Biến quan Số sát Trung bình T (One- sample t test Trung vị Z (Wilcoxon signed- rank test) Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất CAR CAR12 161 -0,0774** (2,0063) -0,1652*** (3,5390) (1,1183) 2,2431 CAR24 161 -0,1485*** (2,9785) -0,1756*** (3,2720) (1,7351) 2,4121 CAR36 161 -0,1084* (1,9020) -0,1686** (2,2780) (2,2495) 2,7963 BHAR BHAR12 161 -0,0839** (2,1530) -0,1943*** (4,3440) (0,8714) 2,2084 BHAR24 161 -0,1207** (2,1104) -0,2892*** (4,0550) (1,4870) 2,5294 BHAR36 161 -0,1148* (1,7781) -0,3573*** (3,1740) (1,4274) 2,2223
***, ** và * lần lượt thể hiện các mức ý nghĩa tại 1%, 5% và 10%
Với mục tiêu so sánh hiệu suất cổ phiếu qua các giai đoạn trong dài hạn sau niêm yết, kiểm định Matched-Pairs t-Test và Wilcoxon Signed-Rank được sử dụng trong nghiên cứu này. Bảng 4.10 và 4.11, trình bày kết quả so sánh trung bình (trung vị) của CAR và BHAR giữa giai đoạn nắm giữ 2 và 3 so với giai đoạn 1. Với CAR, kết quả kiểm định trung bình tại bảng 4.10 hoàn toàn tương đồng với kiểm định trung vị tại bảng 4.11, cả trung bình và trung vị của CAR12 đều lớn hơn CAR24 với mức ý nghĩa 5%, tuy nhiên không thể khẳng định CAR12 lớn hơn CAR36. Với BHAR, trung bình của BHAR giai đoạn 12 cao hơn so với giai đoạn 24 và 36 nhưng không có ý nghĩa thống kê. Ngược lại đối với trung vị thì các giá trị của BHAR12 đều cao hơn so với BHAR24,36 ở mức ý nghĩa thống kê 10%.
Điều này có thể kết luận rằng, đối với CAR cả trung bình và trung vị cho thấy nhất hiệu suất cổ phiếu giảm trong năm thứ 2 nắm giữ, nhưng không thể khẳng định giảm trong năm thứ3. Trong khi đó đối với BHAR, giá trị trung vị BHAR của giai đoạn nắm giữ thứ 2 và 3 đều thấp hơn so với năm 1.
Bảng 4.10: So sánh trung bình CAR và BHAR dựa trên Matched-Pairs t-Test
Các biến T Kếtquả H1( giả thuyết trái lập)
CAR mean(diff)<0P- value mean(diff)=0P- value mean(diff)>0P- value
So sánh CAR12 và CAR 24 2,2211 0,9861 0,0278 0,0139 So sánh CAR 12 và CAR 36 0,6908 0,7547 0,4907 0,2453 BHAR So sánh BHAR12 và BHAR 24 0,9837 0,8366 0,3267 0,1634 So sánh BHAR 12 và BHAR 36 0,5899 0,7220 0,5561 0,2780
Chênh lệch: Chênh lệch giữa biến đứng trước và biến đứng sau
Bảng 4.11: So sánh trung vịCAR và BHAR dựa trên sử dụng kiểm định
Wilcoxon Signed-Rank
Mô hình Xếp hạng dương (Positive rank)
Xếp hạng âm
(Negative rank) p-value Z-score
CAR So sánh CAR12 và CAR 24 92 69 0,0388 2,067 So sánh CAR 12 và CAR 36 79 82 0,6602 0,440 BHAR So sánh BHAR12 và BHAR 24 99 62 0,0946 1,672 So sánh BHAR 12 và BHAR 36 96 65 0,0983 1,653 Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu của tác giả
Nhìn chung, kết quả thu được (kết quả chi tiết các kiểm định tại phụ lục 02) từ các kiểm định về hiệu quả tài chính - hiệu suất cổ phiếu (CAR, BHAR), cho thấy mức kém hiệu quả tài chính sau niêm yết được thể hiện thông qua các chỉ sốđều nhỏ hơn 0, đặc biệt thấp nhất trong giai đoạn nắm giữ thứ 2.
4.5. Kết quả nghiên cứu vềảnh hưởng của điều chỉnh lợi nhuận tới hiệu quả tài chính
Dựa trên kết quả nghiên cứu từ giả thuyết 1, các công ty niêm yết trên HOSE cho thấy việc sử dụng mạnh mẽ các khoản dồn tích có thểđiều chỉnh ngắn hạn trong năm trước niêm yết hơn là trong năm niêm yết với mục tiêu đạt được yêu cầu niêm yết. Đồng thời kết quả nghiên cứu của giả thuyết 2 cho thấy rằng hiệu quả tài chính của doanh nghiệp giảm sau niêm yết. Do vậy, trong phần này, nghiên cứu sẽđiều tra thực nghiệm về mối quan hệ giữa điều chỉnh lợi nhuận trước niêm yết và hiệu quả tài chính sau niêm yết.
Các bước chạy mô hình hồi quy được thực hiện đúng quy trình, sau khi chạy mô hình hồi quy sử dụng phương pháp OLS, tác giả thực hiện kiểm tra khuyết tật mô hình.
- Kết quả kiểm tra bỏ sót biến và xác định sai dạng hàm (tương ứng các mô hình từ phụ lục 03 đến phụ lục 12).
- Kết quả kiểm tra phương sai sai số thay đổi: Kết quả cho thấy một số mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Khi mô hình bị phương sai sai số thay đổi thì
việc ước lượng làm sai lệch các sai số chuẩn, từ đó dẫn tới việc kết luận không còn chính xác. Với các mô hình gặp phải hiện tượng này, luận án đã khắc phục bằng cách thêm lệnh “robust” vào cuối câu lệnh hồi quy.
- Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến: Kế thừa các nghiên cứu trước, luận án sử dụng phương pháp nhân tử phóng đại phương sai (Varianace Inflation Factor – VIF). Không có quy tắc chính thức vềngưỡnghệ số VIF, cũng như không có cơ sở nào để khẳng định ngưỡng nào tốt hơn (Craney và Surles (2002)), nhưng nhìn chung các nghiên cứu truyền thống thường chấp nhận rằng với hệ số VIF lớnhơn 10 thì hiện tượng đa cộng tuyến có khả năng xảy ra cao (O’brien, 2007; Vittinghoff & cộng sự, 2012; James & cộng sự, 2014; Jongh & cộng sự, 2015). Kết quả kiểm tra cho thấy, hệ số VIF của các mô hình đều nhỏ hơn 10, do vậy hiện tượng đa cộng tuyến ở mức chấp nhận được(phụ lục 3 đến phụ lục 12).3