8. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.2. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.2.1. Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu đƣợc tổng hợp từ tất cả các giao dịch M&A diễn ra tại Việt Nam trong giai đoạn 2008 - 2016 thông qua các báo cáo định kỳ thƣờng niên của tổ chức Stoxplus; Diễn đàn M&A Forum hằng năm do Bộ Kế hoạch và Đầu tƣ kết hợp với báo đầu tƣ VIR, AVM và các đơn vị cộng tác; Báo cáo M&A Việt Nam Review; Báo cáo đánh giá hoạt động M&A của các đơn vị công ty kiểm toán quốc tế PWC, KPMG…Từ đó, lựa chọn các giao dịch M&A thỏa mãn các điều kiện sau đây:
- Tối thiểu 1 trong 2 phía công ty bên bán hoặc công ty bên mua phải niêm yết trên sàn chứng khoán HSX hoặc HNX.
- Thông tin giao dịch: Tên, địa chỉ của công ty niêm yết tham gia giao dịch M&A, tỷ lệ sở hữu sau M&A, phƣơng thức thanh toán, loại giao dịch (sáp nhập hay mua bán) phải đƣợc cung cấp đầy đủ để kiểm định giả thuyết.
- Thông tin giao dịch M&A đƣợc công bố trong giai đoạn nghiên cứu của đề tài.
Trên cơ sở các tiêu chuẩn trên và hạn chế của dữ liệu, tổng giao dịch trong nghiên cứu này là 125 giao dịch M&A và đƣợc phân loại theo các tiêu chí để đánh giá tác động của thông tin M&A nhƣ sau:
Vị thế: Bên mua (Bidders) - Bên bán (Targets)
Phƣơng thức thanh toán: Chi trả bằng tiền - Chi trả bằng cổ phiếu
Đối tác tham gia: M&A trong nƣớc - M&A xuyên biên giới. Dữ liệu về giá cổ phiếu đƣợc thu thập từ các trang
https://www.stockbiz.vn, cafef.vn và http://www.cophieu68.vn.
2.2.2. Phƣơng pháp nghiên cứu sự kiện
Với mục đích tìm câu trả lời về tác động của thông tin M&A đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, đề tài sẽ sử dụng phƣơng pháp nghiên cứu sự kiện.
Phƣơng pháp nghiên cứu sự kiện (Event Study) là một phƣơng pháp định lƣợng nhằm phân tích mức độ cũng nhƣ chiều hƣớng tác động của sự kiện đến thị trƣờng và đƣợc giới thiệu lần đầu tiên qua hai bài nghiên cứu của Ball và Brown (1968), Fama và French (1969), sau đó tiếp tục đƣợc phát triển qua các nghiên cứu của Bowman (1083), Brown và Warner (1980,1985), Fama (1991) và Mackinlay (1997). Về mặt khái niệm, phƣơng pháp nghiên cứu sự kiện phân biệt giữa lợi nhuận đƣợc kỳ vọng nếu các sự kiện không xảy ra (tỷ suất sinh lợi bình thƣờng) và lợi nhuận thực tế chịu tác động bởi các sự kiện tƣơng ứng (tỷ suất sinh lợi bất thƣờng).
Phƣơng pháp nghiên cứu sự kiện giả định rằng thị trƣờng vốn sẽ phán ánh chính xác các tác động kinh tế mà các sự kiện đƣợc phân tích ảnh hƣởng
lên công ty trong câu hỏi nghiên cứu. Mặt khác, các nghiên cứu này đƣợc thực hiện dựa trên giả định về trị trƣờng hiệu quả (efficient market hypothesis – EMH) cho rằng tất cả thông tin đƣợc công khai trên thị trƣờng đều phản ánh trong giá chứng khoán ngay khi đƣợc công bố. Ngày nay, phƣơng pháp nghiên cứu sự kiện đƣợc áp dụng rộng rãi trong việc đánh giá tác động của các sự kiện nhƣ M&A, thay đổi nhân sự cấp cao, thay đổi (tách/gộp) cổ phiếu, các sự kiện hoặc tin đồn quan trọng khác đến hoạt động của doanh nghiệp và thị trƣờng.
Dựa trên nghiên cứu của Campell & MacKinlay (1997), quy trình nghiên cứu sự kiện gồm 7 bƣớc chính sau:
Bƣớc 1: Xác định sự kiện.
Xác định xem sự kiện cần quan tâm nghiên cứu (thông báo giao dịch M&A) là bƣớc quan trọng đầu tiên trong việc áp dụng phƣơng pháp nghiên cứu sự kiện và đồng thời xác định khoảng thời gian mà giá cổ phiếu công ty bị ảnh hƣởng – gọi là cửa sổ sự kiện (event window). Trong thực tiễn, cửa sổ sự kiện có thể mở rộng thành 2 ngày - ngày công bố và ngày sau công bố, nếu thông tin đƣợc công bố vào giờ sau khi thị trƣờng cổ phiếu đã đóng cửa. Bên cạnh đó, giai đoạn trƣớc và sau sự kiện cũng đƣợc khảo sát khi tiến hành phân tích, thông thƣờng khung thời gian đƣợc lựa chọn là từ -130 đến +30 trong đó ngày 0 là ngày xảy ra sự kiện.
Việc xem xét và xác định chính xác ngày xảy ra sự kiện là điều rất quan trọng bởi theo nghiên cứu Brown & Warner (1980) việc xác định không đúng ngày sự kiện có thể ảnh hƣởng đến tính chính xác của phƣơng pháp nghiên cứu sự kiện. Để giải quyết vấn đề này,trong phạm vi đề tài, ngày sự kiện đƣợc định nghĩa là ngày xuất hiện thông tin chính thức đầu tiên từ các bên tham gia về giao dịch M&A nhƣ khuyến nghị của Dodd & Ruback (1977), gồm:
- Ngày công bố Nghị quyết Hội đồng quản trị thông qua việc chào mua công khai hay tham gia giao dịch M&A;
- Ngày công bố bắt đầu chào mua công khai hoặc bắt đầu mua tăng tỷ lệ sở hữu cổ phiếu.
- Ngày nhận đƣợc văn bản chấp thuận của các cơ quan nhà nƣớc có liên quan: Ủy ban Chứng khoán nhà nƣớc, Ngân hàng nhà nƣớc về việc tham gia giao dịch M&A.
- Ngày ký hợp đồng/văn bản ghi nhớ công khai về giao dịch M&A của 2 bên tham gia M&A.
Bƣớc 2: Xây dựng tiêu chí và lựa chọn công ty trong bộ mẫu quan sát và nghiên cứu.
Sau khi nhận diện sự kiện cần quan tâm, bƣớc tiếp theo là quyết định tiêu chí để lựa chọn các công ty trong mẫu nghiên cứu. Tiêu chí này phụ thuộc vào dữ liệu có sẵn trên thị trƣờng hoặc những quy định riêng của thị trƣờng đối với một vài ngành đặc thù (nhƣ đã trình bày tại dữ liệu nghiên cứu).
Với đề tài nghiên cứu tác động của M&A đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu các công ty niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam, mẫu đƣợc lựa chọn bao gồm 125 giao dịch M&A thỏa mãn điều kiện tối thiểu 1 trong 2 phía công ty bên bán hoặc công ty bên mua phải niêm yết trên sàn chứng khoán HSX hoặc HNX. Căn cứ tiêu chí này, sau khi loại trừ các công ty không niêm yết tại Việt Nam hoặc không có ý nghĩa thống kê khi thực hiện ƣớc lƣợng TSSL theo mô hình thị trƣờng, mẫu nghiên cứu về tác động của phƣơng thức thanh toán đến các công ty tham gia giao dịch M&A gồm:
- Công ty bên bán: 11 công ty bên bán tham gia M&A thanh toán bằng cổ phiếu và 64 công ty bên bán tham gia M&A thanh toán bằng tiền mặt ( loại trừ 4 công ty bên bán là công ty nƣớc ngoài, 30 công ty bên bán là công ty
chƣa niêm yết, 16 công ty bên bán khi thực hiện ƣớc lƣợng TSSL không có ý nghĩa thống kê).
- Công ty bên mua: 27 công ty bên mua thanh toán bằng cổ phiếu và 50 công ty tham gia M&A thanh toán bằng tiền mặt ( loại trừ 33 công ty bên mua là đối tác nƣớc ngoài, 10 công ty chƣa niêm yết và 5 công ty bên mua khi thực hiện ƣớc lƣợng TSSL không có ý nghĩa thống kê).
Tƣơng tự cách loại trừ nêu trên, mẫu nghiên cứu về tác động của M&A đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty khi có sự khác biệt về đối tác tham gia gồm:
- Công ty bên bán: 42 công ty bên bán thực hiện M&A với bên mua là các công ty trong nƣớc, 33 công ty bên bán thực hiện M&A với bên mua là các công ty nƣớc ngoài.
- Công ty bên mua: 73 công ty bên mua thực hiện M&A với bên bán là các công ty trong nƣớc, 4 công ty bên mua thực hiện M&A với bên bán là các công ty nƣớc ngoài
Bƣớc 3: Lựa chọn mô hình ƣớc lƣợng
Ảnh hƣởng của sự kiện lên giá cổ phiếu đƣợc đo lƣờng bằng tỷ suất sinh lợi bất thƣờng (AR - Abnormal returns), chính là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi thực tế đã xảy ra của một cổ phiếu tại một cửa sổ sự kiện nhất định và tỷ suất sinh lợi bình thƣờng của cổ phiếu tại cửa sổ sự kiện đó (trong điều kiện không xảy ra sự kiện).
Tỷ suất sinh lợi thực tế :
TSSL của các cổ phiếu và thị trƣờng đƣợc tính theo công thức: (2.1)
Trong đó:
- Rt: TSSL riêng rẽ của cổ phiếu tại thời điểm t.
- Pt: Giá đóng cửa của cổ phiếu hoặc chỉ số thị trƣờng tại thời điểm t.. Tỷ suất sinh lợi thông thường:
Tỷ suất sinh lợi thông thƣờng (TSSL kỳ vọng) là tỷ suất sinh lợi của các cổ phiếu đƣợc khảo sát trong điều kiện không xảy ra sự kiện nghiên cứu.
Hiện nay có rất nhiều phƣơng pháp và mô hình đƣợc xây dựng để ƣớc lƣợng TSSL thông thƣờng của cổ phiếu nhƣ: Mô hình thị trƣờng (Market Model); Mô hình suất sinh lợi điều chỉnh trung bình (Mean Adjusted Returns); Mô hình suất sinh lợi điều chỉnh theo thị trƣờng (Market Adjusted Returns); Mô hình CAPM; Mô hình ba nhân tố của Fama và French. Tuy nhiên, mô hình thị trƣờng đƣợc sử dụng rộng rãi bởi các nghiên cứu lớn trƣớc đây về tác động của giao dịch M&A đối với giá trị cổ phiếu. Bên cạnh đó, các nghiên cứu thực nghiệm của nhóm tác giả Brown và Warner (1980, 1985); Franks và Harries (1989); Parkinson (1991); Gregory (1997) đã đƣa ra kết luận: Không có bằng chứng nào cho thấy những mô hình phức tạp hơn sẽ đem lại kết quả tốt hơn; nói cách khác, khả năng để phát hiện ra tỷ suất sinh lợi bất thƣờng không đƣợc cải thiện bởi những mô hình tinh vi hơn. Do đó đề tài này sẽ sử dụng mô hình thị trƣờng để xác định TSSL thông thƣờng. Sharp (1963) and Fama et al (1969) cho thấy rằng đối với bất kỳ cổ phiếu i nào, thống kê theo phƣơng pháp số dƣ nhỏ nhất OLS đều có thể sử dụng:
(2.2)
Trong đó:
- Rmt: TSSL của danh mục thị trƣờng tại thời điểm t - εit: Sai số bình quân.
- α i và βi: Hệ số đo lƣờng của mô hình thị trƣờng.
Trong phạm vi nghiên cứu, đề tài sẽ xem xét tác động của các thông báo giao dịch M&A đối với các công ty tại thị trƣờng Việt Nam, do đó thang đo tiêu chuẩn của thị trƣờng sẽ đƣợc đo lƣờng thông qua chỉ số VN-Index, HNX- Index.
Tỷ suất sinh lợi bất thường (Abnormal Return - AR)
TSSL bất thƣờng ARt của cổ phiếu i là sự khác biệt giữa TSSL thực tế quan sát và TSSL ƣớc lƣợng thông qua mô hình:
(2.3)
Trong đó: α i và βi đƣợc xác định thông qua mô hình hồi quy OLS ở công thức số (2.2) thông qua sử dụng bộ dữ liệu từ giai đoạn ƣớc lƣợng.
Công thức số (2.3) cho thấy TSSL bất thƣờng và sai số dự báo trong mô hình thị trƣờng là giống nhau bởi vì hệ số này là 1 phần của TSSL cổ phiếu đƣợc hình thành từ thông báo giao dịch M&A. Nói cách khác, là sự khác biệt giữa tỷ suất sinh lợi phụ thuộc vào sự kiện và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng không phụ thuộc vào sự kiện. Vì thế, đo lƣờng tỷ suất sinh lợi bất thƣờng có nghĩa là đo lƣờng sự thay đổi (không kỳ vọng) trong giá trị tài sản của nhà đầu tƣ có liên quan đến sự kiện.
Tỷ suất sinh lợi bất thường trung bình (Average Abnormal Returns – AAR)
Tỷ suất sinh lợi bất thƣờng của từng công ty sẽ đƣợc tập hợp và chia cho số lƣợng mẫu để đạt đƣợc tỷ suất sinh lợi bất thƣờng bình quân (AAR):
Trong đó:
N là số lƣợng các công ty trong mẫu.
Tỷ suất sinh lợi bất thường trung ình tích lũy (Cumulative Average Abnormal Returns – CAAR)
Một phƣơng pháp đƣợc sử dụng khá phổ biến để khám phá biểu hiện bất thƣờng của chứng khoán khi thông tin về thời điểm xuất hiện của tỷ suất sinh lợi bất thƣờng không thể xác định rõ ràng, là sử dụng phƣơng pháp tỷ suất sinh lợi bất thƣờng trung bình tích lũy.
Khoản tích lũy tỷ suất sinh lợi bất thƣờng trung bình tích lũy đƣợc biểu thị bằng CAAR(T1,T2) và đƣợc tính toán bằng cách cộng những phần lợi nhuận bất thƣờng trong giai đoạn tham chiếu từ ngày T1 đến ngày T2 theo công thức:
Bƣớc 4: Quy trình ƣớc lƣợng
Sau khi lựa chọn mô hình xác định tỷ suất sinh lợi bình thƣờng, đề tài cần lựa chọn cửa sổ ƣớc lƣợng (estimation period/window) nghĩa là khoảng thời gian cần thiết để ƣớc lƣợng các thông số. Trong nghiên cứu sự kiện sử dụng dữ liệu hằng ngày và mô hình thị trƣờng, cửa sổ ƣớc lƣợng đƣợc lấy thƣờng là 100-300 ngày trƣớc khi xảy ra sự kiện theo khuyến nghị của Peterson (1989) và Armitage (1995). Thông thƣờng cửa sổ sự kiện phải tách rời ra khỏi của sổ ƣớc lƣợng nhằm tránh hiện tƣợng sự kiện tự bản thân nó ảnh hƣởng đến các chỉ tiêu đo lƣờng.
Hình 2.3. Khung thời gian kiểm định đối với phư ng pháp nghiên cứu sự kiện (MacKinlay, 1997)
Trong đó:
T0 – T1: Cửa sổ ƣớc lƣợng. Thời gian ƣớc lƣợng là cần thiết đối với mô hình ƣớc lƣợng các tham số với ý nghĩa là khoảng thời gian cơ sở để ƣớc lƣợng TSSL kỳ vọng trong điều kiện thông thƣờng của các công ty khi không xảy ra sự kiện và đƣợc xem là độc lập đối với các sự kiện cụ thể liên quan đến cổ phiếu. Thông thƣờng, thời gian ƣớc lƣợng kết thúc trƣớc khi giai đoạn kiểm định: (T1 - T2). Cửa sổ ƣớc lƣợng đƣợc chọn là ngày [-130;-31] kéo dài 100 ngày trƣớc khi bắt đầu Event window. Chiều dài này dựa trên nghiên cứu của Peterson (1989) and Armitage (1995) cho rằng khoảng thời gian cần thiết để xem xét giá cổ phiếu từ 100-300 ngày là phù hợp để thỏa mãn việc đánh giá các chỉ tiêu thống kê trong mô hình. Bên cạnh đó, MacKinley (1997) cho thấy cửa sổ sự kiện (event window) cần phải tách ra khỏi giai đoạn ƣớc lƣợng (estimation window) nhằm tránh hiện tƣợng sự kiện tự bản thân nó ảnh hƣởng đến các chỉ tiêu đo lƣờng.
T1 - T2: là giai đoạn diễn ra sự kiện M&A hay còn gọi là cửa sổ sự kiện.Trong thị trƣờng hiệu quả, thông tin đƣợc công bố sẽ ảnh hƣởng lập tức lên giá cổ phiếu do tác động từ kỳ vọng của nhà đầu tƣ. Nhiều nghiên cứu xem xét lợi nhuận ngắn hạn, thang thời gian rất ngắn, khoảng 3 ngày trƣớc và 3 ngày sau (Huang &Walkling, 1987) hay nhƣ nghên cứu Brown và Warner (1985), Franks (1991), Shaheen (2006) đã thiết kế khoảng thời gian nghiên
tiếp nhận và phản ứng với công bố M&A. Tuy nhiên, vài tác giả đã sử dụng cửa sổ kiểm định dài hơn nhƣ Eckbo và Thorburn (2000); Leeth và Borg (2000) sử dụng 40 ngày, Maquieira và các cộng sự (1998) đã khảo sát khoảng 120 ngày. Việc lựa chọn khoảng thời gian sự kiện phụ thuộc nhiều vào thị trƣờng, thị trƣờng càng hiệu quả thì phản ứng của thông tin càng nhanh và tức thời do đó khoảng thời gian tác động có thể ngắn hơn. Dựa trên lập luận này, tác giả mở rộng hơn khoảng thời gian lên tổng số 41 ngày: [-20,20] để ghi nhận lợi nhuận bất thƣờng tạo ra bởi sự kiện thông tin M&A đƣợc công bố. Tác giả kỳ vọng rằng khoảng thời gian này sẽ ghi nhận ảnh hƣởng của hiệu ứng tin đồn và các phản ứng chậm trễ của thị trƣờng lên lợi nhuận bất thƣờng của cổ phiếu. Bên cạnh đó, để có cơ sở phân tích và đánh giá đầy đủ hơn các tác động của sự kiện thông tin M&A đƣợc công bố đến TSLL cổ phiếu của các công ty tham gia thƣơng vụ, đề tài sẽ thực hiện khảo sát các cửa sổ sự kiện khác nhau [t - 10, t + 10], [t - 5, t + 5], [t - 3, t + 3], [t - 2, t + 2] [t - 1, t + 1], ... trong khoảng thời gian [t -20, t + 20] với t = 0 chính là ngày sự kiện.
Cuối cùng, T2 - T3: Là cửa sổ sau sự kiện dùng để nghiên cứu tác động sau sự kiện M&A.
Bƣớc 5: Thực hiện kiểm định
Đề tài kiểm định trên cơ sở nguyên tắc thống kê để xem xét giả thuyết khi nào TSSL bất thƣờng khác biệt giá trị zero thông qua mô hình tính toán tỷ suất sinh lợi bất thƣờng ở bƣớc 3 và thiết kế quy trình kiểm định thống kê tỷ suất sinh lợi bất thƣờng này.
Kiểm định t-Student đƣợc sử dụng nhằm xem xét có hay không TSSL bất thƣờng trung bình và TSSL bất thƣờng trung bình tích lũy có sự khác biệt đáng kể với giá trị zero:
Trong đó:
- Độ lệch chuẩn của AAR đƣợc xác định theo công thức: (2.7) - Độ lệch chuẩn của CAAR đƣợc xác định theo công thức: