Khái niệm về GDP: GDP (Gross Domestic Product), là tổng sản phẩm nội địa hay tổng sản phẩm quốc nội. Đây là một chỉ tiêu dùng để đo lường tổng giá trị
Bước 2: Thu thập và xử lý số liệu Bước 3: Phân tích và thống kê mô tả
thị trường của tất cả các hàng hoá và dịch vụ cuối cùng được sản xuất ra trong phạm vi một lãnh thổ quốc gia trong một thời kỳ nhất định (thường là 1 năm hoặc 1 quý).
Tốc độ tăng trưởng GDP là tỷ lệ phần trăm tăng lên của tổng sản phẩm nội địa của kỳ này hoặc của năm nay so với của cùng kỳ năm trước.
Thước đo: , ____ ( GDPt-GDPt_1 )xl0 0 Tốc độ tẫng trưởng GDP =--- ' GDPt-1 Trong đó: GDPt: là GDP năm thứ t GDPt-1: là GDP năm thứ t-1
Tăng trưởng GDP làm cho mức thu nhập của dân cư tăng, tạo điều kiện giải quyết công việc làm ăn cho người lao động. Ngoài ra, chỉ tiêu này còn là tiền đề vật chất củng cố an ninh chính trị, tăng uy tín và vai trò của nhà nước đối với xã hội. Từ đó tăng mức độ tín nhiệm của nhà đầu tư vào tình hình kinh tế của đất nước. Tâm lý lạc quan dẫn đến đẩy giá thị trường của các loại cổ phiếu tăng mạnh qua đó gián tiếp tác động đến tỷ số P/E.
=> Giả thiết 7: Tốc độ tăng trưởng GDP có tác động vào tỷ số P/E. KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Chương 2 nêu trên đã chỉ ra một số cơ sở lý thuyết liên quan đến chỉ số P/E cũng như nêu ra cái nhìn tổng quan về các nhân tố có khả năng tác động đến chỉ số này. Ngoài ra, tác giả liệt kê, đề cập một số nghiên cứu trong và ngoài nước về các yếu tố tác động tỷ số giá trên thu nhập, từ đó đưa ra các biến có thể nghiên cứu cho mô hình.
32
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 3.1. Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1: Các bước trong quy trình nghiên cứu
Bước 1: Xác định các nhân tố cần phân tích
r. ——G Bước 4: Kiểm tra dữ liệu thông qua mô hình nghiên cứu í________. Bước 5: Nhận xét rút ra từ mô hình — Bước 6: Kết luận, đưa giải pháp và kiến nghị
Từ sơ đồ trên, ta sẽ tiến hành nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến tỷ số P/E qua 6 bước:
Bước 1: Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ số P/E của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết trên sàn giao dịch HOSE.
Theo những dẫn chứng đã nêu ở chương 2, tác giả chọn ra 6 nhân tố ảnh hưởng, cụ thể là: Quy mô công ty (Size), Giá trị sổ sách của doanh nghiệp (BV), Khả năng sinh lời (ROA), Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DE), Khả năng thanh toán ngắn hạn (CR) và Tăng trưởng doanh thu (Egrowth).
Khi xác định được các nhân tố phù hợp, tác giả sẽ thu thập dữ liệu một cách nhanh chóng, rõ ràng và loại trừ được các biến không phù hợp hoặc không cần thiết đối với mô hình.
Bước 2: Thu thập và xử lý số liệu
Từ các nhân tố đã chọn được tại Bước 1, tác giả tiến hành thu thập số liệu tương ứng của 10 doanh nghiệp thép được niêm yết trên sàn giao dịch HOSE theo quý trong giai đoạn 2016 - 2020 trên các trang web uy tín như CafeF, vietstock.vn và cophieu68.vn. Số liệu này lấy từ các báo cáo tài chính đã được kiểm toán nên đảm bảo được độ chính xác và tin cậy khi nghiên cứu. Dựa vào đó tác giả tiến hành chạy phần mềm Stata để phân tích, xử lý số liệu theo công thức từ các nhân tố đã nêu trên để xác định mức độ ảnh hưởng đến tỷ số P/E.
Tỷ suất lợi nhuận trên ,---, VCSH Tỷ lệ nợ (ROE) trên VCSH (DE) C_________ _________√ r Tỷ lệ tăng trưởng thu
Bước 3: Thống kê mô tả
Thống kê mô tả trong nghiên cứu này dùng để chỉ ra những đặc điểm, tính chất của những nhân tố ảnh hưởng đến chỉ số P/E của doanh nghiệp ngành thép. Từ đó đưa ra cái nhìn tổng quát về tình hình hoạt động của doanh nghiệp ngành thép trong giai đoạn 5 năm từ 2016 đến 2020.
Bước 4: Kiểm tra dữ liệu
Trước khi đưa vào sử dụng, ta cần phải kiểm tra độ tin cậy của dữ liệu để đảm bảo việc sử dụng được tin cậy và chính xác cao. Trong nghiên cứu sẽ sử dụng phân tích tương quan Pearson kiểm định đa cộng tuyến để phán đoán xem liệu các biến độc lập có mối liên hệ gì với nhau hay không.
Tiếp theo, tác giả sẽ sử dụng mô hình hồi quy OLS, mô hình nhân tố ảnh hưởng cố định FEM, mô hình nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên REM. Sau đó kiểm tra sự phù hợp giữa các mô hình bằng kiểm định Pearson và chọn ra mô hình tối ưu nhất.
Bước 5: Nhận xét rút ra từ mô hình
Sau khi đã có mô hình hồi quy và kiểm định, tác giả rút ra nhận xét về sự tác động của từng biến độc lập vào biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy.
Bước 6: Kết luận và đưa ra giải pháp, kiến nghị.
Sau khi đã có kết quả và nhận xét từ mô hình, tác giả rút ra những kết luận về ưu, nhược điểm của bài nghiên cứu. Đồng thời, đưa ra một số kiến nghị và giải pháp dành cho doanh nghiệp ngành thép cũng như cho nhà nước và Chính phủ
3.2. Chọn mẫu và xử lý số liệu
Dữ liệu được lấy của 10 doanh nghiệp ngành thép được niêm yết trên sàn HOSE.
Thời gian nghiên cứu: Giai đoạn 5 năm từ 2016 đến 2020.
3.3. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu định lượng: Sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính và phân tích dữ liệu dạng bảng, phần mềm STATA 14 và bảng tính Excel.
34
Mô hình hồi quy hai biến thường không giải thích đầy đủ được hành vi của biến phụ thuộc. Vì thế ta cần bổ sung thêm biến độc lập để thành lập mô hình hồi quy bội.
Ta có mô hình hồi quy bội tổng thể như sau: Yi = βo + βιXii + β2X2i + ... + βkXki + Ui
Trong đó:
Yi: Giá trị của biến phụ thuộc Y trong lần quan sát thứ i
X1i; X2i; ...; Xki: Giá trị của biến độc lập X trong lần quan sát thứ i β0: Hệ số chặn
β1; β2; ...; βk: Hệ số chỉ độ dốc
ui: Sai số ngẫu nhiên của lần quan sát thứ i
3.4. Các nghiên cứu và đo lường các biến nghiên cứu
3.4.1. Mô hình nghiên cứu
Hình 3.2: Các nhân tố ảnh hưởng tỷ số P/E
Khả năng thanh toán ngắn hạn ,. (CR) y ' Giá trị sổ ' sách của cổ phiếu I (BV) >
< (Egrowth) > Quy mô
công ty (Size)
Dựa vào cơ sở lý thuyết, các yếu tố có tiềm năng và sơ đồ trên ta có phương trình:
Log(PEi) = βo + βι Iog(Sizei) + β2 log(BVi) + β3 CRi + β4 ROEi + β5DEi + β6
Egrowthi + β7 GDPi+ Ui
Nhân tố Chiều tác động
3.4.2. Các biến, giả thiết nghiên cứu và số liệu3.4.2.1. Biến phụ thuộc 3.4.2.1. Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc là biến mà kết quả của nó được tạo ra hoặc gây ra bởi một hoặc nhiều biến độc lập. Từ mô hình nghiên cứu và các thông tin đã tổng hợp, tác giả chọn biến phụ thuộc là hệ số giá trên thu nhập P/E của 10 công ty ngành thép niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE.
3.4.2.2. Biến độc lập và giả thiết nghiên cứu
Trong bài nghiên cứu, tác giả đề xuất 6 biến độc lập và 1 biến kiểm soát, tương ứng với 7 nhân tố đề xuất có khả năng tác động đến chỉ số P/E của các doanh nghiệp ngành thép.
i. Quy mô công ty (Size)
Giả thiết 1
H0: Không có mối quan hệ giữa quy mô công ty và chỉ số P/E H1: Có mối quan hệ nghịch biến giữa quy mô công ty và chỉ số P/E
ii. Giá trị sổ sách (BV)
Giả thiết 2
H0: Không có mối quan hệ giữa giá trị sổ sách và tỷ số P/E H1: Có mối quan hệ giữa giá trị sổ sách và tỷ số P/E
iii. Khả năng thanh toán ngắn hạn (CR)
Giả thiết 3
H0: Không có mối quan hệ giữa khả năng thanh toán ngắn hạn và tỷ số P/E H1: Có mối quan hệ đồng biến giữa khả năng thanh toán ngắn hạn và tỷ số P/E
iv. Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Giả thiết 4
H0: Không có mối quan hệ giữa tỷ suất lợi nhuận trên VCSH và tỷ số P/E H1: Có mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ suất lợi nhuận trên VCSH và tỷ số P/E
v. Tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu (D/E)
Giả thiết 5
36
H0: Không có mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ trên VCSH và tỷ số P/E H1: Có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ lệ nợ trên VCSH và tỷ số P/E
vi. Tỷ lệ tăng trưởng thu nhập trên cổ phần (Egrowth)
Giả thiết 6
H0: Không có mối quan hệ giữa tỷ lệ tăng trưởng thu nhập trên cổ phần và tỷ số P/E H1: Có mối quan hệ giữa tỷ lệ tăng trưởng thu nhập trên cổ phần và tỷ số P/E
vii. Tỷ lệ tăng trưởng thu nhập trên cổ phần (Egrowth)
Giả thiết 7
H0: Không có mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ số P/E H1: Có mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ số P/E
Quy mô công ty Ngược chiều
Giá trị sổ sách Có tác động
Khả năng thanh toán ngắn hạn Cùng chiều
Tỷ suất lợi nhuận trên VCSH Ngược chiều
Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu Cùng chiều
Tỷ lệ tăng trưởng thu nhập trên cổ phần Có tác động
Variabl
e Obs . Mean Dev.Std. Min Max
IogP E 162 1.926373 .9246811 .3987761 6.275195 IogSize 200 8.353693 1.428103 5.025743 11.78685 IogB V 200 9.712609 .2707716 8.730368 10.3898 C R 200 1.30105 .3910627 .82 3.63 RC E 200 3.7664 5.965113 -24 30.38 D E 200 1.894369 1.077416 .3526786 5.997886 Egrowth 200 106.141 1339.177 -521.2264 18868.75 GD 200 .265717 1.32757 -.8940217 5.897436 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Chương 3 tác giả đã nêu khái quát phương pháp nghiên cứu và trình bày các bước cũng như cung cấp mô hình, dữ liệu chi tiết cho bài nghiên cứu. Trong chương này, tác giả nêu ra biến độc lập, biến phụ thuộc của mô hình hồi quy đa biến, nêu ra các giả thiết nghiên cứu nhân tố tác động đến chỉ số P/E của các doanh nghiệp thép niêm yết trên sàn HOSE.
38
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Phân tích tổng quan dữ liệu
Bảng 4.1: Thống kê giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ phần mềm STATA 14
Trước tiên, ta cùng nhìn vào nhân tố cần phân tích P/E, giá trị logarit P/E trung bình của các công ty thép trong vòng 5 năm qua là 1.926373. Trong đó, log(PE) có giá trị lớn nhất là 6.275 vào quý 3/2016 của CTCP Kim khí Thành phố Hồ Chí Minh (HMC). Giá trị này đột ngột tăng mạnh là do giá trung bình của cổ phiếu tăng từ 7,200 đồng vào quý 2/2016 lên trung bình là 8,500 đồng vào quý 3/2016. Ngoài ra, EPS của công ty trong giai đoạn giữa hai quý này cũng có một sự thay đổi đáng kể. Nếu quý 2/2016 EPS chỉ đạt mức số âm (-520 đồng) thì quý 3 đã tăng lên 16 đồng, kèm theo thị giá tăng do đó P/E tăng. Giá trị nhỏ nhất của log(PE) là 0.39877. Độ lệch chuẩn của P/E là 0.9246811 một lần nữa chỉ ra rằng có một sự chênh lệch lớn và rõ ràng giữa hệ số giá trên lợi nhuận một cổ phiếu giữa các công ty cùng ngành thép. Trên thực tế, chỉ số P/E của các công ty ngành thép không quá cao, phần lớn P/E < 30, thậm chí có những công ty có P/E âm như: CTCP Đại Thiên Lộc (DTL), CTCP Thép Tiến Lên (TLH) và CTCP Thép Việt Ý (VIS) có chỉ số P/E âm trong suốt giai đoạn 2019 - 2020 và chưa thấy có xu hướng tăng quá rõ rệt, đặc biệt là trong giai đoạn nền kinh tế khủng hoảng vì đại dịch Covid-19. Từ những thông tin trên, tác giả dùng phương pháp “làm sạch dữ liệu” bằng thuật toán
Winsorization trên phần mềm STATA 14 để tránh kết quả nghiên cứu bị sai lệch và không tốt.
Từ kết quả của bảng 4.1 ta thấy nhân tố phản ánh quy mô (là tổng tài sản) của 10 công ty thép niêm yết trên sàn giao dịch HOSE có sự dao động khá lớn với giá trị logarit quy mô nhỏ nhất là 5.0257 vào quý 4/2016 của CTCP Kim khí Thành phố Hồ Chí Minh (HMC) và giá trị logarit quy mô lớn nhất là 11.78685 vào quý 4/2020 của CTCP Tập đoàn Hòa Phát. Sai lệch giữa giá trị trung bình và giá trị thực tế là 1.428103. Từ đó ta thấy có sự chênh lệch và khác biệt rất lớn giữa quy mô của các công ty thép trong vòng 5 năm vừa qua. Dựa vào số liệu thu được, ta thấy phần lớn các công ty ngành thép trên sàn HOSE đều có tổng tài sản trên 1000 tỷ đồng, chỉ có số ít các công ty có tổng tài sản dao động dưới 500 - 900 tỷ đồng.
Khi đánh giá nhân tố tác động đến tỷ số P/E, ta không thể không xét đến chỉ tiêu Giá trị sổ sách cổ phiếu (BV) của doanh nghiệp. Theo bảng 4.1, giá trị BV trung bình đạt 17108.09 đồng/1 cổ phiếu trong giai đoạn 2016 - 2020. BV đạt giá trị lớn nhất: 32526 đồng/1 cổ phiếu của CTCP Đầu tư Thương mại (SMC) vào quý 2/2018 và đạt giá trị nhỏ nhất: 6188 đồng/1 cổ phiếu của CTCP Thép Việt Ý (VIS) vào quý 1/2020. Với độ lệch chuẩn 4440.761 đồng, ta thấy được sự khác nhau khá rõ ràng về chênh lệch giữa giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất vào khoảng 26,338 đồng/1 cổ phiếu.
Xét tiếp đến khả năng thanh toán ngắn hạn, theo thống kê, công ty có khả năng thanh toán ngắn hạn lớn nhất 3.63 lần thuộc về CTCP Thép Nam Kim (NKG) vào quý 2/2019. Tuy nhiên, 0.82 lần là mức thấp nhất vào cùng kì nói trên thuộc về CTCP Tập đoàn Hoa Sen (HSG). Khả năng thanh toán ngắn hạn trung bình của 10 công ty ngành thép trên sàn HOSE trong giai đoạn 5 năm 2016 - 2020 là 1.301 lần. Độ lệch chuẩn của chỉ tiêu này là 0.39 lần, cho thấy không có sự khác biệt quá lớn giữa khả năng thanh toán ngắn hạn giữa các công ty.
Từ bảng thống kê ta thấy tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) trung bình của 10 công ty nghiên cứu là 3.766%, nói cách khác, cứ 100 đồng vốn chủ sở hữu sẽ tạo ra 3.766 đồng lợi nhuận sau thuế. Trong khoảng thời gian 5 năm nghiên cứu, ROE đạt mức cao nhất tại 30.38% vào quý 2/2016 của CTCP Đầu tư Thương mại (SMC), ROE thấp nhất tại -24% vào quý 4/2018 của CTCP Thép Việt Ý (VIS).
IogSiz e IogB V C R ROE DE Egrowt h GDP IogSiz e 1.0000 IogBV 0.2174 1.0000 CR -0.4206 0.0323 1.0000 RO E DE 0.09460.1079 -0.07230.4405 -0.59360.0514 1.00000.0763 1.0000 Egrowt h -0.1711 -0.0093 0.0360 0.0766 -0.0305 1.0000
Độ lệch chuẩn giữa giá trị ROE trung bình và thực tế là 5.965%, một con số không quá lớn, cho thấy không có sự khác biệt quá lớn trong hiệu quả sử dụng VCSH của các công ty ngành thép này. Trên thực tế, giai đoạn 2016 - 2020 có sự dao động mạnh về ROE của các công ty, đặc biệt vào giai đoạn cuối năm 2019 và năm 2020, ROE của các công ty thép đều có xu hướng tích cực mặc cho sự tác động tiêu cực của Covid-19 đến toàn bộ nền kinh tế.
Một nhân tố có thể cần được xét tới khi đánh giá chỉ số P/E đó là tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DE). Như đã nói ở phần lý thuyết, tỷ số này cho ta thấy tỷ lệ nợ mà công ty đang sử dụng để tài trợ cho hoạt động của mình so với các quỹ thuộc sở hữu hoàn toàn bởi công ty. Từ bảng thống kê, tỷ số DE lớn nhất tại mức 5.9978