7. Tổng quan tài liệu tham khảo
3.2.1. Phân tích tương quan
Để xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến trong mô hình, bước
đầu tiên ta cần phân tích tương quan giữa các biến xem thử có mối liên hệ
tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc hay không. Các biến phụ
thuộc và độc lập có tương quan cao với nhau báo hiệu sự tồn tại của mối quan hệ tiềm ẩn giữa hai biến. Đồng thời, việc phân tích tương quan còn làm cơ sở để dò tìm sự vi phạm giả định của phân tích hồi quy tuyến tính: các biến độc lập có tương quan với nhau hay hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý đến vấn đềđa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Hệ số tương quan biến phụ thuộc là giá cổ phiếu với các biến độc lập ở
giá cổ phiếu (0,829). Do đó, ta có thể kết luận các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho giá cổ phiếu.
Bảng 3.2. Ma trận tương quan giữa các biến
P DIV EPS NAVPS SIZE CPI GDP
P 1.000 DIV 0.620 1.000 EPS 0.077 0.042 1.000 NAVPS 0.199 0.330 0.000 1.000 SIZE 0.829 0.620 0.032 0.098 1.000 CPI 0.062 0.014 0.035 0.064 0.014 1.000 GDP 0.243 0.039 0.001 0.011 0.169 0.254 1.000 3.2.2. Phân tích hồi quy
Phân tích tương quan cho ta biết được mối quan hệ giữa các khái niệm, tuy nhiên ta chưa thể biết được quan hệ giữa chúng là quan hệ nhân quả như
thế nào để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Vì vậy ta phải sử dụng phân tích hồi quy để xem xét mối quan hệ nhân quả giữa chúng. Phương pháp phân tích được sử dụng là sử dụng phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất (OLS), phương pháp đưa biến vào hồi quy là phương pháp Enter (đưa tất cả các biến vào cùng một lượt) do đây là nghiên cứu kiểm định nên phương pháp Enter sẽ
phù hợp hơn phương pháp Stepwise (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập bao gồm: Tỷ lệ chi trả cổ tức (DIV), Thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS), Giá trị tài sản ròng trên mỗi cổ phiếu (NAVPS), Quy mô doanh nghiệp (Size), Chỉ số giá tiêu dùng (CPI), Tổng sản phẩm nội địa (GDP). Kết quả thống kê mô tả của các biến
Bảng 3.3. Thống kê mô tả các biến phân tích hồi quy
Trung bình Độ lệch chuẩn Kích thước mẫu
Giá cổ phiếu thị trường 21,647 19,304 21,647 Tỷ lệ chi trả cổ tức 0,136 0,069 0,136 Thu nhập trên mỗi cổ phiếu 12,518 115,355 12,518 Giá trị tài sản ròng trên mỗi cổ phiếu 21,4019 10,511 21,402 Quy mô doanh nghiệp 0,77 0,592 0,77 Chỉ số giá tiêu dùng 634.817,4 216.405,96 634.817,4 Tổng sản phẩm quốc nội 926.440,345 1.594.278,36 926.440,345
Giá trị của các biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị
trung bình của các biến quan sát về giá cổ phiếu. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter. Các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận. Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Kết quả bảng 3.4 cho thấy mô hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý nghĩa 0,00. Hệ số R bình phương hiệu chỉnh=0,720 có ý nghĩa là khoảng 72% phương sai giá cổ phiếu của các công ty ngành thực phẩm được niêm yết trên sàn HOSE được giải thích bởi 6 biến độc lập là: Giá trị tài sản ròng trên mỗi cổ phiếu, Thu nhập trên mỗi cổ phiếu, Tỷ lệ chi trả cổ tức, Quy mô doanh nghiệp, Chỉ số giá tiêu dùng, Tổng sản phẩm nội địa. Còn lại 28% yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu được giải thích bằng các yếu tố khác.
Bảng 3.4. Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình
Mô hình Các biến được đưa vào Các biến bị loại bỏ Phương pháp 1 Size, CPI, EPS,
NAVPS, GDP, DIVa . Enter
Biến phụ thuộc: Giá cổ phiếu
Mô hình R
R bình phương
R bình phương
hiệu chỉnh Sai số chuẩn dựđoán
1 0,853a 0,728 0,720 10,21715
Biến dự đoán: (hằng số), Size, CPI, EPS, NAVPS, GDP, DIV
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến
độc lập. Trong bảng phân tích ANOVA, ta thấy giá trị Sig rất nhỏ (Sig = 0,00), nên mô hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 3.5. Phân tích phương sai (hồi quy) Mô hình Tổng các bình phương df Bình phương trung bình F Sig. Phần hồi quy 54.011,585 6 9.001,931 86,234 0,00a Phần dư 20.147,293 193 104,390 1 Tổng cộng 74.158,878 199
a. Biến dự đoán: (hằng số), Size, CPI, EPS, NAVPS, GDP, DIV b. Biến phụ thuộc: P
Bảng 3.6. Hệ số hồi quy sử dụng phương pháp Enter Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến Mô hình
B Sai số chuẩn Beta
t Sig.
Dung sai VIF (Hằng số) -0,578 3,321 -0,174 0,862 -0,578 3,321 DIV 40,077 14,124 0,145 2,837 0,005 40,077 14,124 EPS 0,008 0,006 0,050 2,321 0,048 0,008 0,006 NAVPS 0,155 0,074 0,085 2,101 0,037 0,155 0,074 Size 0,035 0,000 0,710 14,436 0,000 0,035 0,000 CPI -0,921 1,270 -0,028 -0,725 0,469 -0,921 1,270 1 GDP 0,001 0,000 0,111 2,815 0,005 0,001 0,000
Trong kết quả trên, nếu sig <0,05 tương đương với độ tin cậy 95% và /t/ >2 thì nhân tố đó được chấp nhận, có nghĩa là nó có sự tác động đến giá cổ
phiếu. Kết quả hồi quy cho thấy có 5 nhân tố thỏa mãn điều kiện là: Tỷ lệ chi trả cổ tức, Thu nhập trên mỗi cổ phiếu, Giá trị tài sản ròng trên mỗi cổ phiếu, Quy mô doanh nghiệp, Tổng sản phẩm nội địa.
Hệ số hồi quy thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized) và (2) chuẩn hóa (Standardized). Vì hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (B), giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ
thuộc trong cùng một mô hình được. Hệ số hồi quy chuẩn hóa (beta, ký hiệu
β) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy chúng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập. Biến độc lập
nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc.
Vì thế, phương trình hồi quy tuyến tính được thể hiện như sau:
P = 0,145 x DIV + 0,05 x EPS + 0,085 x NAVPS + 0,71 x Size + 0,111 x GDP
Kết luận:
Giá cổ phiếu của các công ty ngành thực phẩm được niêm yết trên sàn HOSE chịu tác động lớn nhất bởi nhân tố Quy mô doanh nghiệp (β = 0,71). Kế đến là nhân tố Tỷ lệ chi trả cổ tức (β = 0,145), Tổng sản phẩm nội địa (β = 0,111), Giá trị tài sản ròng trên mỗi cổ phiếu (β = 0,085) và cuối cùng là Thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS = 0,05). Nhân tố Chỉ số giá tiêu dùng không có nghĩa trong mô hình hồi quy này nên không tác động đến giá cổ phiếu của các công ty ngành thực phẩm được niêm yết trên sàn HOSE. Các kết quả phân tích trên đây sẽ là cơ sở để tác giả đưa ra những hàm ý kiến nghị cho các nhà quản trị. Nội dung này sẽ được trình bày trong chương cuối cùng của nghiên cứu này.
3.3. KIỂM ĐỊNH CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU 3.3.1. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu H1
Giả thuyết H1: Nhân tố tỷ lệ chi trả cổ tức (DIV) có ảnh hưởng tích cực
đến giá cổ phiếu thị trường. Điều này đồng nghĩa với việc ta phải kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến DIV dương. Từ kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số Beta của biến DIV bằng 40,077>0, giá trị p-value = 0,005< 0,05 (bảng 3.6). Như vậy với tiêu chuẩn hệ số tin cậy 95% có cơ sở để cho rằng hệ
số Beta của biến DIV dương. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H1. Kết quả này cho thấy nếu tỷ lệ chi trả cổ tức của các công ty trong ngành thực phẩm được niêm yết trên sàn HOSE tăng thêm 1 đơn vị thì giá cổ phiếu thị
3.3.2. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu H2
Giả thuyết H2: Nhân tố thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS) có ảnh hưởng tích cực đến giá cổ phiếu thị trường. Điều này đồng nghĩa với việc ta phải kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến EPS dương. Từ kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số Beta của biến EPS bằng 0,008 <0, giá trị p-value = 0,048 < 0,05 (bảng 3.6). Như vậy với tiêu chuẩn hệ số tin cậy 95% ta có cơ sở
khẳng định hệ số Beta của biến EPS dương. Hay nói cách khác ta bác bỏ giả
thuyết H2. Kết quả này cho thấy nếu thu nhập trên mỗi cổ phiếu của các công ty trong ngành thực phẩm được niêm yết trên sàn HOSE tăng thêm 1 đơn vị
thì giá cổ phiếu thị trường của các công ty đó tăng lên 0,008 đơn vị.
3.3.3. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu H3
Giả thuyết H3: Nhân tố giá trị tài sản ròng trên mỗi cổ phiếu (NAVPS) có ảnh hưởng tích cực đến giá cổ phiếu thị trường. Điều này đồng nghĩa với việc ta phải kiểm định giá thuyết hệ số Beta của biến NAVPS dương. Từ kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số Beta của biến NAVPS bằng 0,155 > 0, giá trị p-value = 0,037 < 0,05 (bảng 3.6). Như vậy với tiêu chuẩn hệ số tin cậy 95% ta có cơ sở để khẳng định rằng hệ số Beta của biến NAVPS dương. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H3. Điều này cho thấy mối quan hệ
giữa giá trị tài sản ròng trên mỗi cổ phiếu và giá cổ phiếu thị trường là thuận chiều với nhau. Nếu giá trị tài sản ròng trên mỗi cổ phiếu của các công ty ngành thực phẩm được niêm yết trên sàn HOSE tăng lên 1 đơn vị thì giá cổ
phiếu thị trường của các công ty này tăng lên 0,155 đơn vị.
3.3.4. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu H4
Giả thuyết H4: Nhân tố quy mô doanh nghiệp (Size) có ảnh hưởng tích cực đến giá cổ phiếu thị trường. Điều này đồng nghĩa với việc ta phải kiểm
định giả thuyết hệ số Beta của biến Size dương. Từ kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số Beta của biến Size bằng 0,035> 0, giá trị p-value =0,00 < 0,05
(bảng 3.6). Như vậy với tiêu chuẩn hệ số tin cậy 95% ta có cơ sở để cho rằng hệ số Beta của biến Size dương. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H4. Điều này cho thấy mối quan hệ giữa quy mô doanh nghiệp và giá cổ
phiếu thị trường là thuận chiều với nhau. Nếu quy mô doanh nghiệp của các công ty ngành thực phẩm được niêm yết trên sàn HOSE tăng lên 1 đơn vị thì giá cổ phiếu thị trường của các công ty này tăng lên 0,035 đơn vị.
3.3.5. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu H5
Giả thuyết H5: Nhân tố tổng sản phẩm quốc nội (GDP) có ảnh hưởng tích cực đến giá cổ phiếu thị trường. Điều này đồng nghĩa với việc ta phải kiểm định giá thuyết hệ số Beta của biến GDP dương. Từ kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số Beta của biến GDP bằng 0,001> 0, giá trị p-value =0,005 < 0,05 (bảng 3.6). Như vậy với tiêu chuẩn hệ số tin cậy 95% ta có cơ
sở để khẳng định rằng hệ số Beta của biến GDP dương. Hay nói cách khác ta chấp nhận giả thuyết H5. Điều này cho thấy mối quan hệ giữa tổng sản phẩm quốc nội và giá cổ phiếu thị trường là thuận chiều với nhau. Nếu tổng sản phẩm quốc nội của các công ty ngành thực phẩm được niêm yết trên sàn HOSE tăng lên 1 đơn vị thì giá cổ phiếu thị trường của các công ty này tăng lên 0,001 đơn vị.
3.3.6. Kiểm định giả thuyết nghiên cứu H6
Giả thuyết H6: Nhân tố chỉ số giá tiêu dùng (CPI) có ảnh hưởng tiêu cực
đến giá cổ phiếu thị trường. Điều này đồng nghĩa với việc ta phải kiểm định giá thuyết hệ số Beta của biến CPI âm. Từ kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số Beta của biến CPI bằng -0,921< 0, tuy nhiên giá trị p-value =0,469 > 0,05 (bảng 3.6). Như vậy với tiêu chuẩn hệ số tin cậy 95% ta chưa có cơ sởđể
khẳng định rằng hệ số Beta của biến CPI âm. Hay nói cách khác ta bác bỏ giả
dùng không phải là yếu tố có ảnh hưởng rõ ràng đến giá cổ phiếu thị trường của các công ty ngành thực phẩm được niêm yết trên sàn HOSE.
3.4. KIỂM TRA SỰ KHÁC NHAU THEO THỜI GIAN
Kết quả kiểm định phương sai theo thời gian:
Bảng 3.7. Phân tích phương sai theo thời gian P
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
2.657 19 180 .000 Bảng 3.8. Kiểm định ANOVA - thời gian P Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 7559.223 19 397.854 1.075 .380 Within Groups 66599.655 180 369.998 Total 74158.878 199
Kết quả này cho biết phương sai của giá cổ phiếu thị trường có bằng nhay hay khác nhau giữa các thời điểm trong năm hay không. Sig của thống kê Levene = 0,000 (< 0,05) nên ở độ tin cậy 95% bác bỏ giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau”, và chấp nhận giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau”.
Vì phương sai khác nhau nên ta không thể kết luận.
3.5. KIỂM TRA SỰ KHÁC NHAU THEO CÔNG TY
Kết quả kiểm định phương sai theo công ty:
Bảng 3.9. Phân tích phương sai theo công ty P
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
Bảng 3.10. Kiểm định ANOVA - công ty P
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 40240.374 9 4471.153 25.046 .000 Within Groups 33918.504 190 178.518
Total 74158.878 199
Kết quả này cho biết phương sai của giá cổ phiếu thị trường có bằng nhay hay khác nhau giữa các công ty không. Sig của thống kê Levene = 0,000 (< 0,05) nên ởđộ tin cậy 95% bác bỏ giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau”, và chấp nhận giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau”.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Nghiên cứu đã cho thấy có 5 nhân tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các công ty ngành thực phẩm được niêm yết trên sàn HOSE là: (1) Quy mô doanh nghiệp, (2) Thu nhập trên mỗi cổ phiếu, (3) Tỷ lệ chi trả cổ tức, (4) Giá trị tài sản ròng trên mỗi cổ phiếu, (5) Tổng sản phẩm nội địa.
Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy mức độ quan trọng đối với các nhân tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các công ty trong ngành thực phẩm được niêm yết trên sàn HOSE là khác nhau. Điều này được thể hiện thông qua tầm quan trọng của các hệ số Beta trong phương trình hồi quy. Trong đó, yếu tố
quy mô doanh nghiệp có ảnh hưởng lớn nhất, tiếp theo là yếu tố tỷ lệ chi trả
cổ tức, tổng sản phẩm nội địa, giá trị tài sản ròng trên mỗi cổ phiếu và cuối cùng là thu nhập trên mỗi cổ phiếu (phương trình này đã loại biến CPI do không có ý nghĩa thống kê khi phân tích).
Nghiên cứu chỉ ra rằng không có sự khác nhau rõ ràng về giá cổ phiếu của các công ty trong ngành thực phẩm được niêm yết trên sàn HOSE phân loại theo thời gian và công ty. Điều này cho thấy giá cổ phiếu của các công ty trong ngành thực phẩm được niêm yết trên sàn HOSE không phụ thuộc vào các yếu tố này.
Hình 3.1. Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập Có ý nghĩa thống kê *: Mức ý nghĩa 5%(0,05) Tổng sản phẩm quốc nội (GDP)
Giá trị tài sản ròng trên mỗi cổ phiếu (NAVPS) Thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS)
Tỷ lệ chi trả cổ tức (DIV) Quy mô doanh nghiệp (Size)