3. NGHIÊN CỨU THỰC TIỄN TẠI VN VỀ MỐI LIÊN HỆ GIỮA TT BCTC VÀ GIÁ
3.1.1. Mô hình kinh tế lượng
Cho tới hiện nay, có nhiều hƣớng nghiên cứu định lƣợng đã đƣợc áp dụng để kiểm chứng và đo lƣờng mối quan hệ giữa TT BCTC và giá thị trƣờng của CP trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Dữ liệu đƣợc sử dụng xoay quanh phần lớn các công ty đƣợc niêm yết trên hai sở giao dịch chứng khoán TP.HCM và Hà Nội ở từng thời kỳ khác nhau. Do mối quan hệ giữa các TT BCTC và giá CP đƣợc kỳ vọng là có mối quan hệ tuyến tính, do đó đa số bài nghiên cứu đều chạy mô hình phương pháp bình phương tối thiểu nhỏ nhất (Ordinary Least Square – OLS) nhƣ Yan Bao (2004), Nguyễn Thị Ái Nhiên (2010), Nguyễn Việt Dũng (2009),… Điểm chung giữa các bài nghiên cứu này là đều hƣớng tới mối quan hệ tuyến tính giữa biến giá CP và các biến chứa TT BCTC, tuy nhiên điểm đặc biệt trong bài nghiên cứu của Nguyễn Việt Dũng (2009) là trình bày đƣợc chặt chẽ các bƣớc kiểm định cần thiết khi lựa chọn mô hình, cũng nhƣ giải quyết đƣợc những vấn đề liến quan đến các hiện tƣợng đa cộng tuyến và phƣơng sai thay đổi trong quá trình ƣớc lƣợng, làm cho giá trị của các hệ số hồi quy là không chệch và đáng tin cậy hơn. Do đó, bài nghiên cứu của chúng tôi sẽ dựa trên phƣơng pháp định lƣợng của TS. Nguyễn Việt Dũng (2009), với mẫu dữ liệu nghiên cứu đƣợc mở rộng ra cho giai đoạn 2009 – 2012. Cụ thể là, giá CP sẽ đƣợc hồi quy tuyến tính với hai biến độc lập là giá trị sổ sách trên CP và lợi nhuận thuần trên CP. Do dữ liệu dƣới dạng bảng, ngoài phƣơng pháp OLS (hay còn gọi là hồi quy hỗn
hợp – Pooled Regression Model), mối liên hệ trên cũng sẽ đƣợc kiểm chứng bằng các mô hình ảnh hƣởng cố định (Fixed Effects Model) và ảnh hƣởng ngẫu nhiên (Random Effects Model)3.
Mô hình hồi quy hỗn hợp thông thường có dạng:
Trong đó - , , đều có kích thƣớc
(Tx1);
- T là số thời kỳ quan sát đối với đơn vị i; - là hệ số tự do;
- là vector hệ số hồi quy của các biến độc lập;
- Ma trận của các biến độc lập có kích thƣớc , K là số biến độc lập.
Mô hình ảnh hưởng cố định có dạng:
Trong đó - đại diện cho các yếu tố đặc trƣng của công ty i (ngoài TT BCTC) có ảnh hƣởng cố định đến giá CP của công ty;
- Các ký hiệu còn lại tƣơng tự nhƣ mô hình OLS trên.
Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên có dạng:
Trong đó: - là ma trận của các biến độc lập (gồm cả vector tƣơng ứng với hệ số tự do) có kích thƣớc ;
3
Các ảnh hƣởng đặc thù cố định hoặc ngẫu nhiên trong hai loại mô hình này có khả năng phản ánh “các thông tin khác không có trong BCTC” theo mô hình Ohlson (1995), điều mà phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu thông thƣờng không thực hiện đƣợc. Đặc điểm này cũng có thể làm cho việc ƣớc lƣợng theo phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu thông thƣờng bị chệch (Biased estimation) do hiện tƣợng biến tƣơng quan tiềm ẩn.
- là một biến ngẫu nhiên thỏa mãn các điều kiện sau: với mọi
Các kiểm định thống kê được thực hiện để lựa chọn mô hình phù hợp nhất. Cụ thể như sau:
Mô hình ảnh hƣởng cố định đƣợc so sánh với phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu thông thƣờng bằng kiểm định Fischer. Kiểm định này cho phép kiểm chứng sự tồn tại của ảnh hƣởng đặc thù không đồng nhất giữa các đởn vị. Giả thiết không đƣợc thể hiện nhƣ sau:
Mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên đƣợc so sánh với phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu bằng kiểm định Breuscher – Pagan (Chi - bình phƣơng) nhằm kiểm chứng sự tồn tại của các ảnh hƣởng ngẫu nhiên. Giả thiết không là phƣơng sai của các ảnh hƣởng bằng 0:
Khi các mô hình ảnh hƣởng cố định và ảnh hƣởng ngẫu nhiên vƣợt qua đƣợc các kiểm định sự tồn tại của các ảnh hƣởng đặc thù, thì chúng sẽ đƣợc so sánh với nhau thông qua kiểm định Hausman, nhằm kiểm chứng tính độc lập của các ảnh hƣởng ngẫu nhiên đối với các biến giải thích. Giả thiết không là:
: Các ảnh hƣởng ngẫu nhiên độc lập với các biến giải thích
Trong trƣờng hợp độc lập (tức không thể bác bỏ ), mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên mạnh hơn mô hình ảnh hƣởng cố định và đƣợc lựa chọn. Ngƣợc lại, khi ảnh hƣởng ngẫu nhiên tƣơng quan với biến giải thích (tức bác bỏ ), ƣớc lƣợng của mô hình ảnh hƣởng ngẫu nhiên bị chệch và do đó mô hình ảnh hƣởng cố định đƣợc lựa chọn.
Để tính tới ảnh hƣởng của giả thiết thị trƣờng hiệu quả đến mối liên hệ giữa TT BCTC và giá CP theo nghiên cứu của Aboody, Hughes và Liu (2002), biến phụ thuộc (giá CP) trong mô hình sẽ đƣợc xác định trong một số trƣờng hợp khác nhau. Trƣờng hợp thứ nhất, giả thiết thị trƣờng hiệu quả, giá CP đƣợc lấy vào thời điểm kết thúc niên độ kế toán mà BCTC phản ánh. Nhóm
các trƣờng hợp còn lại giả thiết dạng trung bình của thị trƣờng hiệu quả không đƣợc thỏa mãn và thị trƣờng tự điều chình về trạng thái hiệu quả sau một thời gian nhất định. Tuy nhiên, BCTC năm thƣờng đƣợc công bố một khoảng thời gian sau khi niên độ kế toán kết thúc, nên việc lấy giá CP vào thời điểm công bố BCTC với một độ trễ thời gian nhất định so với thời điểm kết thúc niên độ có ƣu điểm là giá CP phản ảnh đầy đủ hơn thông tin BCTC. Do đó, các độ trễ đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này là 3, 6, 9 và 12 tháng sau khi kết thúc niên độ kế toán. Trong các trƣờng hợp này, giá CP đƣợc điều chỉnh theo sai số đƣợc rút ra từ biến động giá CP tƣơng lai nhƣ sau (biến thể của công thức (11) theo nghiên cứu của Aboody, Hughes và Liu (2002)).
Trong đó: - là giá CP đƣợc điều chỉnh cho thời điểm t (thời điểm kết thúc niên độ kế toán) theo sai số đƣợc rút ra từ biến động giá CP tháng trong tƣơng lai;
- là giá CP vào thời điểm ;
- là lợi suất thị trƣờng (xác định dựa trên chỉ số chứng khoán VN-Index) cho khoảng thời gian từ đến ( = 3, 6, 9 và 12 tháng).