2. Tổng quan các kết quả nghiên cứu trƣớc đây
2.2.2. Tỷ suất sinh lợi kì vọng trong tƣơng lai
Nghiên cứu của chúng tôi về dự đoán tỷ suất sinh lợi gồm có hai phần chính (1) nghiên cứu về mối quan hệ giữa các khoản kế toán dồn tích và tỷ suất sinh lợi trong tƣơng lai, và (2) các nghiên cứu về việc dùng các biến khác báo cáo tài chính để dự đoán tỷ suất sinh lợi trong tƣơng lai.
Các khoản trích trước và tỷ suất sinh lợi trong tương lai
Richard G. Sloan (1996) nghiên cứu giá của chứng khoán có phản ánh đƣợc thông tin về thu nhập tƣơng lai đƣợc chứa đựng trong các khoản kế toán dồn tích và dòng tiền của thu nhập hiện tại hay không. Từ đó, mở rộng ra đo lƣờng các thành phần này trong thu nhập
hiện tại và tính dai dẳng của thu nhập có mối quan hệ nhƣ thế nào. Tuy nhiên, nếu nhà đầu tƣ thất bại trong việc xác định chính xác những tính chất khác nhau của hai thành phần này thì giá chứng khoán sẽ đƣợc dùng để thay thế.
Trong bài, Sloan (1996) sử dụng dữ liệu từ báo cáo tài chính và giá chứng khoán của 40.679 mẫu quan sát của các công ty theo năm trên sàn NYSE và AMEX trong 30 năm (1962 – 1991). Ba biến chính của báo cáo tài chính đƣợc sử dụng trong bài là biến thu nhập, kế toán dồn tích và dòng tiền từ hoạt động. Do phân tích thực nghiệm yêu cầu so sánh theo thời gian và không gian nên các biến này sẽ đƣợc chuẩn hóa theo quy mô công ty để thuận tiện hơn cho việc so sánh. Bên cạnh đó, để trả lời các câu hỏi nghiên cứu đƣợc đặt ra, Sloan (1996) đã xây dựng các giả thuyết:
H1: Tính dai dẳng của thu nhập hiện tại sẽ giảm đối với độ lớn của các khoản kế
toán dồn tích và tăng đối với yếu tố dòng tiền.
H2(i): Thu nhập kỳ vọng đƣợc thể hiện trong giá chứng khoán thất bại trong việc
phản ánh đầy đủ việc thu nhập cao hơn đƣợc quy cho yếu tố dòng tiền và thấp hơn đƣợc quy cho các khoản kế toán dồn tích.
H2 (ii): Một chiến lƣợc giao dịch mua dài hạn cổ phiếu của các công ty có liên
quan đến mức kế toán dồn tích thấp và một chiến lƣợc bán khống liên quan đến các khoản kế toán dồn tích cao sẽ đi kèm với những tỷ suất sinh lợi bất thƣờng dƣơng.
H2 (iii): Các khoản sinh lợi bất thƣờng đƣợc dự đoán trong H2 (ii) đƣợc gom lại
vào ngày thông báo thu nhập tƣơng lai.
Sau khi kiểm định các giả thuyết, kết quả cho thấy rằng các công ty có các khoản kế toán dồn tích cao hơn sẽ tạo ra các khoản tỷ suất sinh lợi thấp hơn những công ty có các khoản kế toán dồn tích thấp hơn. Ngoài ra, cũng bằng chứng cho rằng khả năng dự báo của các khoản kế toán dồn tích xuất phát từ thực tế là các khoản thu nhập dựa trên dòng tiền sẽ có tính dai dẳng hơn các khoản thu nhập dựa trên yếu tố kế toán dồn tích, vì vậy việc sử
dụng yếu tố dòng tiền để dự đoán thu nhập trong tƣơng lai sẽ ít chính xác hơn do ảnh hƣởng từ các khoản thu nhập trong hiện tại.
David Hirshleifer và các cộng sự (2009) nghiên cứu ảnh hƣởng mở rộng của các khoản kế toán dồn tích và dòng tiền đến tổng thể thị trƣờng chứng khoán. Tƣơng phản rõ ràng với các nghiên cứu trƣớc đây, nghiên cứu này tìm thấy tổng thể các khoản kế toán dồn tích sẽ là một công cụ dự báo dƣơng cho tỷ suất sinh lợi trong tƣơng lai trong khi dòng tiền là một công cụ dự đoán âm. Thêm vào đó, việc cải thiện các khoản kế toán dồn tích cũng đồng thời có tƣơng quan âm với tổng thể tỷ suất sinh lợi trong khi việc cải thiện dòng tiền lại có tƣơng quan dƣơng. Những phát hiệm này chỉ ra rằng việc cải thiện trong các khoản kế toán dồn tích và dòng tiền bao hàm các thông tin về sự thay đổi trong tỷ lệ chiết khấu, hoặc công ty quản trị lợi nhuận nhằm báo cáo dƣới giá trị cho thị trƣờng.
Các nghiên cứu về việc dùng các biến khác báo cáo tài chính để dự đoán tỷ suất sinh lợi trong tương lai .
Năm 1989, nghiên cứu của Ou và Penman cho rằng sẽ có một tỷ suất sinh lợi vƣợt trội đáng kể đối với một chiến lƣợc giao dịch dựa trên việc dự đoán dấu hiệu của thu nhập trên mỗi cổ phần kỳ vọng hàng năm. Dựa vào nghiên cứu này, Robert W. Holthausen (1992) tiếp tục mở rộng nghiên cứu để kiểm tra khả năng của các thông tin kế toán trong việc tạo ra một chiến lƣợc giao dịch có lợi bằng việc phát triển một mô hình để dự đoán trực tiếp dấu hiệu của các phƣơng pháp đo lƣờng tỷ suất sinh lợi vƣợt trội trong một năm tiếp theo. Mô hình đƣợc tác giả xây dừng là mô hình logit, dựa trên các tỷ lệ kế toán để dự đoán ba phƣơng pháp đo lƣờng khác nhau của tỷ suất sinh lợi 12 tháng tích lũy từ 4 tháng sau khi năm tài chính kết thúc. Ba chuẩn đo đƣợc sử dụng để đo lƣờng tỷ suât sinh lợi là : (i) tỷ suất sinh lợi đƣợc điều chỉnh theo thị trƣờng, (ii) tỷ suất sinh lợi vƣợt trội đƣợc tính dựa trên việc sử dụng mô hình CAPM và (iii) tỷ suất sinh lợi đƣợc điều chỉnh theo quy mô. Các biến dự đoán đƣợc sử dụng là 68 tỷ số kế toán giống nhƣ trong bài nghiên cứu của Ou và Penman (1989) đã sử dụng.
Sau khi chạy mô hình và kiểm định, kết quả ƣớc lƣợng một chiến lƣợc giao dịch dựa trên mô hình hình logit đƣợc thiết kế để dự đoán khả năng sinh sinh lợi vƣợt trội của 12 tháng tiếp theo từ các tỷ lệ kế toán cho thấy trong suốt thời kỳ từ năm 1978 – 1988, tỷ suất sinh lợi vƣợt trội hàng năm nằm trong khoảng từ 4,3% đến 9,5% dựa vào một chiến lƣợc giao dịch cụ thể kết hợp với tỷ trọng phù hợp. Khi các quan sát công ty theo năm đƣợc xây dựng chiến lƣợc dựa trên tỷ trọng đều qua các năm (không phụ thuộc vào tỷ trọng) thì tỷ suất sinh lợi trung bình điều chỉnh theo thị trƣờng 12 tháng là 4,3%, tỷ suất sinh lợi vƣợt trội dùng CAPM là 5,9% và tỷ suất sinh lợi đƣợc điều chỉnh theo quy mô là 8,0%. Trong khi đó, chiến lƣợc giao dịch dựa vào tỷ trọng của các quan sát qua các năm có ba tỷ suất sinh lợi lần lƣợt là 7,3%; 9,5% và 7,9%.
Bên cạnh đó, Holthausen (1992) cũng sử dụng dữ liệu của mình để kiểm tra chiến lƣợc giao dịch trong bài nghiên cứu của Ou và Penman (1989). Tổng thể kết quả của bài hỗ trợ cho luận điểm của Ou và Penman rằng các thông tin trong báo cáo tài chính có thể đƣợc tổng hợp lại trong một phƣơng pháp chung để đem lại một hiểu biết sâu sắc đối với sự thay đổi trong giá chứng khoán sau này. Song, kết quả cũng cho thấy chiến lƣợc này đem lại một tỷ suất sinh lợi cao hơn so chiến lƣợc giao dịch của Ou và Penman.
Jonathan Lewellen (2004) cũng kiểm tra các chỉ số tài chính nhƣ thu nhập cổ tức (dividen yield – ký hiệu là DY) có thể dự đoán tập hợp tỷ suất sinh lợi của chứng khoán hay không. Nghiên cứu cho thấy thu nhập cổ tức dự đoán tỷ suất sinh lợi thị trƣờng trong suốt giai đoạn từ 1946 – 2000, cũng nhƣ trong các mẫu phụ. Giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng (book to market – ký hiệu là B/M) và thu nhập trên giá (earnings – price – ký hiệu là E/P) dự đoán tỷ suất sinh lợi trong mẫu nhỏ hơn từ năm 1963 – 2000.
Lewellen (2004) đƣa ra một phƣơng pháp kiểm tra mới để dự đoán tỷ suất sinh lợi, nhấn mạnh vào bốn điểm:
(1) Các nghiên cứu trƣớc đây tập trung vào việc phân phối biên của độ dốc khả năng dự đoán. Phân phối này nói chung là phù hợp với suy luận về khả năng dự báo, nhƣng nó bỏ
qua những thông tin hữu ích khi sự tự tƣơng quan của các biến dự đoán gần bằng một. Do đó, nó có thể giảm bớt đáng kể ý nghĩa của các biến nhƣ DY, B/M và E/P.
(2) Các kiểm tra điều kiện trong bài nghiên cứu này thiên về trực giác. Nếu chúng ta biết
; dự toán tốt nhất của là ƣợc lƣợng đã điều chỉnh sự thiên lệch : ̂ ̂ ( ̂ ). Trong thực tế, chúng ta không thể biết chính xác hệ số tự tƣơng quan, nhƣng miễn là biến DY không thay đổi thì 1 là giả thuyết thận trọng nhất có thể đƣợc đƣa ra vì nó mang lại một ƣớc lƣợng thấp nhất. Tử đó, các kiểm tra có điều kiện dễ dàng đƣợc áp dụng, số liệu thống kê cần thiết có thể đƣợc ƣớc tính từ OLS. Khi gần bằng một, độ dốc có điều kiện đã đƣợc điều chỉnh sự thiên lệch sẽ cao hơn so với ƣớc tính không điều kiện. Hơn nữa, khi ̂ ̂ liên quan chặt chẽ, phƣơng sai có điều kiện sẽ thấp hơn nhiều so với phƣơng sai vô điều kiện. Cả hai tác dụng giúp mang lại những kiểm tra mạnh mẽ hơn cho việc dự đoán .
(c) Theo kinh nghiệm, việc kết hợp các thông tin trong ̂có thể khá quan trọng. Tác giả tìm thấy bằng chứng mạnh mẽ rằng DY dự đoán đƣợc tỷ suất sinh lợi của chứng khoán cho cả danh mục đều và theo tỷ trọng tại sàn NYSE trong giai đoạn 1946 – 2000. Trong mẫu đầy đủ và các mẫu phụ khác nhau, DY thƣờng có ý nghĩa ở mức 0,001với nhiều giá trị t lớn hơn 3.0 hoặc 4.0. Các bằng chứng cho B/M và E/P có phần yếu hơn và bị giới hạn về khả năng dự báo.
(4) Một vài năm cuối của mẫu có một ảnh hƣởng lớn đến kết quả. Đối với chỉ số tính theo giá trị tỷ trọng, việc thêm dữ liệu từ năm 1995 – 2000 vào mẫu hiện tại làm độ nghiêng của hồi quy OLS theo DY giảm 59%, theo B/M giảm 61% và theo E/P giảm 28%. Tuy nhiên, các ƣớc lƣợng đã hiệu chỉnh việc thiên lệch ít nhạy hơn đối với dữ liệu hiện tại. Việc ƣớc lƣợng đối với các chỉ số tỷ trọng đều thì ngƣợc lại.
Georgios Papanastasopoulos và các cộng sự (2011) cũng tìm hiểu về mối quan hệ giữa những thông tin chi tiết trong bảng cân đối kế toán và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trong tƣơng lai cũng nhƣ là tập trung tìm hiểu vào nguyên nhân sâu xa gây ra NOA bất
thƣờng. Cụ thể, Papanastasopoulos tiến hành một chuỗi các kiểm tra để đƣa ra giá trị của động lực chính trong bài nghiên cứu (để phân biệt với các giải thích khác) và lọc sạch ảnh hƣởng tự nhiên của NOA đối với tỷ suất sinh lợi của chứng khoán. Đầu tiên, Papanastasopoulos kiểm tra các dạng khác nhau của tài sản hoạt động rồng có mối quan hệ với tỷ suất sinh lợi trong tƣơng lai hay không. Để làm điều này, Papanastasopoulos đã hồi quy chéo tỷ suất suất sinh lợi của cổ phiếu các công ty theo NOA và các thành phần của NOA sau khi kiểm soát tổng các khoản kế toán dồn tích và tỷ suất sinh lợi bất thƣờng trong danh mục. Sau đó, tách NOA và các thành phần của NOA thành các phần đƣợc kỳ vọng và không đƣợc kỳ vọng để nghiên cứu tỷ suất sinh lợi của các danh mục. Tiếp theo, tính toán tỷ suất sinh lợi của danh mục theo ngành dựa trên NOA và các thành phần của NOA bằng cách sử dụng phƣơng pháp phân loại của Fama và French (1997). Cuối cùng, tác giả xem xét tỷ suất sinh lợi của các danh mục đầu tƣ theo NOA có thay đổi với sự tăng trƣởng của tài sản và tỷ suất sinh lợi trong quá khứ theo nguồn vốn.
Các phát hiện của Georgios Papanastasopoulos và các cộng sự (2011) có thể tóm tắt nhƣ sau: nhƣ nghiên cứu của Hirshleifer và các cộng sự (2004), có một mối quan hệ âm giữa mức độ tài sản hoạt động thuần (net operating assets – NOA) và tỷ suất sinh lợi trong tƣơng lai. Thêm vào đó, có một sự kết hợp ngƣợc chiều giữa tổng các khoản kế toán dồn tích tích lũy và các khoản đầu tƣ tích lũy, điều mà trong nghiên cứu của Hirshleifer và các cộng sự (2004) không đƣợc phát hiện. Việc dự đoán tỷ suất sinh lợi chỉ đáng kể với các phần không đƣợc kỳ vọng (không liên quan đến việc tăng trƣởng doanh thu trong quá khứ) và thay đổi theo các ngành khác nhau. Tác giả cũng tìm thấy chỉ những công ty có NOA cao kết hợp với việc mở rộng tài sản và có tình trạng lợi nhuận đầu tƣ yếu sẽ cho ra một tỷ suất sinh lợi bất thƣờng âm và ngƣợc lại. Kết quả này chỉ ra rằng NOA bất thƣờng có thể là do việc một sự kết hợp giữa quản trị thu nhập khi có cơ hội và trung gian có liên quan đến việc đầu tƣ quá mức.
Bảng 2: Tổng hợp các nghiên cứu trước đây về việc sử dụng các thông tin trong báo cáo tài chính để dự đoán tỷ suất sinh lợi
STT Bài nghiên cứu Tác giả Năm Vấn đề nghiên cứu Kết quả nghiên cứu 1 Do Stock Prices Fully Reflect Information in Accruals and Cash Flows about Future Earnings? Richard G. Sloan 1996 Khả năng phản ánh thông tin về thu nhập tƣơng lai đƣợc chứa dựng trong các khoản kế toán dồn tích và dòng tiền của thu nhập hiện tại của giá chứng khoán. Các công ty có các khoản kế toán dồn tích cao hơn sẽ tạo ra các khoản tỷ suất sinh lợi thấp hơn những công ty có các khoản kế toán dồn tích thấp hơn. 2 Accruals, cash flows, and aggregate stock returns David Hirshleifer, Kewei Hou, Siew Hong Teoh. 2009 Khả năng dự báo của các khoản kế toán dồn tích và dòng tiền đến tổng thể tỷ suất sinh lợi của chứng khoán.
Tổng thể các khoản kế toán dồn tích sẽ là một công cụ dự báo dƣơng cho tỷ suất sinh lợi trong tƣơng lai trong khi dòng tiền là một công cụ dự đoán âm 3 Financial statement analysis and the prediction of stock
Jane A. Ou 1989 Phân tích báo cáo tài chính để chỉ báo cho hƣớng thay đổi của lợi nhuận trong một
Trong giai đoạn từ 1973- 1983, tỷ suất sinh lợi sau khi hiệu chỉnh ảnh hƣởng của quy
returns năm sau đó. mô là 7%. Bên cạnh đó, những tỷ suất sinh lợi này không thể đƣợc giải thích bởi đặc điểm rủi ro của công ty. 4 The prediction of stock returns using financial statement information Robert W Holthausen, David F Larcker 1992 Khả năng dự đoán tỷ suất sinh lợi bằng việc sử dụng thông tin trong báo cáo tài chính thông qua một chiến lƣợc giao dịch dựa trên mô hình logit
Trong suốt thời kỳ từ năm 1978- 1988, tỷ suất sinh lợi vƣợt trội hàng năm nằm trong khoảng từ 4,3% đến 9,5% dựa vào một chiến lƣợc giao dịch dựa trên mô hình hình logit kết hợp với tỷ trọng phù hợp. 5 Predicting returns with financial ratios Jonathan Lewellen 2004 Kiểm tra khả năng dự đoán của các chỉ số tài chính nhƣ DY, B/M và E/P đối với tập hợp tỷ suất sinh lợi của chứng khoán
DY dự đoán tỷ suất sinh lợi thị trƣờng trong suốt giai đoạn từ 1946- 2000, cũng nhƣ trong các mẫu phụ. B/M và E/P dự đoán tỷ suất
sinh lợi trong mẫu nhỏ hơn từ năm 1963-2000. 6 Information in balance sheets for future stock returns: Evidence from net operating assets Georgios Papanastaso poulos, Dimitrios Thomakos, Tao Wang
2011 Mối quan hệ giữa những thông tin chi tiết trong bảng cân đối kế toán và tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trong tƣơng lai cũng nhƣ là tập trung tìm hiểu nguyên nhân sâu xa gây ra NOA bất thƣờng. Có một mối quan hệ âm giữa mức độ tài sản hoạt động thuần NOA và tỷ suất sinh lợi trong tƣơng lai. NOA bất thƣờng có thể là do sự kết hợp giữa quản trị thu nhập khi có cơ hội và trung gian có liên quan đến việc đầu tƣ quá mức.