3.2.1 Mẫu nghiên cứu
Đề tài thực hiện nghiên cứu trong giới hạn thời gian là trong vòng 10 năm, từ năm 2007-2016. Mẫu quan sát gồm 102 doanh nghiệp trong số 327 doanh nghiệp niêm yết trên SGDCK TP. HCM từ 10 lĩnh vực khác nhau dựa trên “Danh sách phân ngành các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE năm 2016” của SGDCK TP. HCM làm đại diện cho tổng thể các doanh nghiệp niêm yết trên SGDCK TP. HCM. Mẫu nghiên cứu gồm 102 doanh nghiệp do: (1) số lượng doanh nghiệp niêm yết trên SGDCK TP. HCM là khá lớn, trong khi thời gian nghiên cứu là 10 năm, với dữ liệu bảng, kích thước của mẫu nghiên cứu được nhân lên nhiều lần, trong phạm vi thời gian nghiên cứu có hạn, việc thu thập toàn bộ số liệu của các doanh nghiệp là vô cùng khó khăn; (2) mô hình sử dụng dữ liệu bảng cân bằng để ước lượng tuy nhiên trong giai đoạn nghiên cứu có một số doanh nghiệp không thu thập được đủ số liệu do thời gian nghiên cứu không trùng với năm doanh nghiệp bắt đầu niêm yết, doanh
nghiệp hủy niêm yết trong khoảng thời gian nghiên cứu, hoặc dữ liệu cần cho nghiên cứu của doanh nghiệp không được thể hiện đầy đủ... do vậy, số lượng doanh nghiệp thu thập được giới hạn là 102 doanh nghiệp.
Do đề tài sử dụng biến trể của giá cổ phiếu làm biến phụ thuộc nên làm mất quan sát đầu tiên của mỗi doanh nghiệp, số quan sát trong mô hình hồi quy bị giảm, tổng kích thước mẫu chỉ còn 918 đơn vị quan sát. Dữ liệu mẫu là dữ liệu bảng cân bằng.
3.2.2 Thu thập và xử lý dữ liệu
Dữ liệu về giá cổ phiếu, về tỷ lệ vốn đầu tư nước ngoài được thu thập thông qua kết xuất dữ liệu từ trang web www.cafef.vn, các dữ liệu còn lại như: tỷ lệ cổ tức, thu nhập trên mỗi cổ phiếu, hệ số P/E, khả năng sinh lời ROE, quy mô doanh nghiệp được tính toán dựa trên số liệu từ báo cáo tài chính các năm của doanh nghiệp từ năm 2007 – 2016. Dữ liệu về các nhân tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng GPD, lãi suất tiền gửi qua các năm được thu thập thông qua trang web https://data.worldbank.org/.
3.3 Xác định mô hình hồi quy, lựa chọn phương pháp ước lượng và các kiểm định định
3.3.1 Xác định mô hình hồi quy
Trên cơ sở kế thừa và phát triển những nghiên cứu trước, đề tài xây dựng mô hình dựa trên bài nghiên cứu của Afolabi Emmanuel Olowookere and Taiwo Phebe Fadiran (2016), tuy nhiên mô hình bổ sung thêm biến trễ của giá cổ phiếu và tỷ lệ vốn đầu tư của nước ngoài trong mỗi doanh nghiệp để thực hiện hồi quy.
Mô hình hồi quy tổng quát mà đề tài thực hiện như sau:
(3.1) Để đơn giản trong hồi quy, mô hình được ký hiệu lại như sau:
0 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 IR EPS PE DIV it it it it it it it it it it it Y Y GDP FN ROE LNSIZE e
0 1 2 3IR 4 5EPS 6PE 7 8DIV+ 9
Y LAGY GDP FN ROE LNSIZEe
(3.2) Trong đó:
Y: Giá cổ phiếu
LAGY: biến trễ bậc 1 của giá cổ phiếu. GDP: Tỷ lệ tăng trưởng GDP
IR: lãi suất
FN: tỷ lệ vốn đầu tư của nước ngoài trong mỗi doanh nghiệp EPS: tỷ số thu nhập trên mỗi cổ phiếu
PE: hệ số P/E
ROE: tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu DIV: tỷ lệ cổ tức trên mỗi cổ phần
LNSIZE: giá trị logarit của tổng tài sản doanh nghiệp
3.3.2 Lựa chọn phương pháp hồi quy
Theo Damodar N. Gujarati, có nhiều cách tiếp cận hồi quy dữ liệu bảng, trong đó hai cách tiếp cận được ưa chuộng là cách tiếp cận các ảnh hưởng cố định FEM hay còn gọi là mô hình hồi quy biến giả bình phương tối thiểu (LSDV) và cách tiếp cận các ảnh hưởng ngẫu nghiên hay còn gọi là mô hình các thành phần sai số (ECM). Đề tài thực hiện hồi quy theo cách tiếp cận các ảnh hưởng cố định FEM và mô hình các ảnh hưởng ngẫu nhiên REM, dùng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp. Thực hiện một số kiểm định quan trọng đối với mô hình hồi quy được lựa chọn như kiểm định tự tương quan, kiểm định phương sai sai số thay đổi… sau đó tiếp tục sử dụng phương pháp hồi quy ước lượng dữ liệu bảng động (General Method of Moments - GMM) nhằm khắc phục một số khuyết tật của mô hình và hiện tượng nội sinh.
3.3.2 Một số kiểm định được thực hiện trong mô hình 3.3.2.1 Kiểm định Hausman 3.3.2.1 Kiểm định Hausman
Dùng kiểm định Hausman để lựa chọn mô hình hồi quy phù hợp hơn giữa hai mô hình FEM và mô hình REM, với giả thuyết:
H0: Hai mô hình có ý nghĩa tương đương.
H1: Mô hình FEM có ý nghĩa hơn mô hình REM.
Điều kiện bác bỏ H0: Với mức ý nghĩa 5%, giá trị P-value của thống kê Chi bình phương (2) <0.05.
3.3.2.2 Kiểm định đa cộng tuyến
Theo Hoàng Ngọc Nhậm (2007), một trong những dấu hiệu để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến là mức độ tương quan cặp giữa các biến lớn (trong đó mức độ tương quan cặp lớn hơn 0.8 thì các biến đa cộng tuyến gần như hoàn hảo), và dấu của các biến ngược với dấu của ma trận tương quan.
Một trong những hậu quả của đa cộng tuyến là làm sai số của ước lượng lớn, dẫn đến việc ước lượng các khoảng tin cậy không chính xác. Để tránh làm giảm tính chính xác của mô hình, trong quá trình thực hiện và kiểm định, tác giả sẽ loại bỏ những biến có khả năng làm mô hình gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến.
3.3.2.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Kiểm định phương sai sai số thay đổi được sử dụng đối với mô hình hồi quy theo cách tiếp cận FEM hoặc REM là kiểm định Wald với giả thuyết:
H0: Phương sai các sai số không đổi H1: Phương sai các sai số thay đổi
Điều kiện bác bỏ H0: Với mức ý nghĩa 5%, giá trị P-value của thống kê Chi bình phương (2) <0.05, nói cách khác, mô hình gặp hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
3.3.2.4 Kiểm định tự tương quan
Kiểm định tự tương quan của dữ liệu bằng kiểm định Wooldridge với giả thuyết: H0: Không có tự tương quan bậc nhất
H1: Có tự tương quan bậc nhất trong mô hình
Điều kiện bác bỏ H0: Với mức ý nghĩa 5% giá trị thống kê F có P value <0.05.
3.3.2.5 Kiểm định Sargan
Mục đích của kiểm định Sargan là nhằm kiểm tra tính phù hợp của biến công cụ trong mô hình GMM với giả thuyết:
H0: Biến công cụ là ngoại sinh H1: Biến công cụ là nội sinh
Điều kiện để bác bỏ H0 với mức ý nghĩa 5%: khi thống kê chi bình phương ((2) có giá trị P value <0.05.
3.3.2.6 Kiểm định AR (2) kiểm tra tự tương quan
Trong mô hình GMM, kiểm định AR (1) có thể bỏ qua do mô hình sử dụng sai phân bậc 1 của dữ liệu để hồi quy. Kiểm định AR(2) kiểm tra tự tương quan sai phân bậc 2 của mô hình có ý nghĩa hơn cả. Giả thuyết của kiểm định AR (2):
H0: Mô hình không có tự tương quan sai phân bậc 2. H1: Mô hình có tự tương quan sai phân bậc 2.
Điều kiện bác bỏ H0: Với mức ý nghĩa 5%,giá trị P value < 0.05.
3.4 Giả thuyết về sự tác động của các nhân tố và phương pháp đo lường các nhân tố trong mô hình nhân tố trong mô hình
Bên cạnh việc dựa trên cơ sở những bằng chứng thực nghiệm và lý thuyết của nhiều nghiên cứu trước, tác giả sử dụng chỉ số Vn-Index làm đại diện chung cho giá cổ phiếu để xem xét mối liên hệ giữa giá cổ phiếu và các nhân tố ảnh hưởng để đưa ra
giả thuyết cho mô hình nghiên cứu, đồng thời chỉ ra phương pháp đo lường các biến trong mô hình nghiên cứu ở phần sau đây.
3.2.4.1 Biến phụ thuộc
Giá thị trường của cổ phiếu được sử dụng là giá đóng cửa đã điều chỉnh tại ngày giao dịch cuối cùng của năm dương lịch, tức là giá khớp lệnh sau cùng của năm. Cách lựa chọn tham số này giống với nhiều nghiên cứu của các tác giả trước như nghiên cứu của Arslan Iqbal và các tác giả (2015), Ali Raza Arshaad và các tác giả (2015)
3.2.4.2 Biến trễ của giá cổ phiếu và giá cổ phiếu
Trên thực tế, rất khó để đưa ra giả thuyết chính xác về mức độ ảnh hưởng của biến trễ của giá cổ phiếu đến chính nó, bởi vì quyết định tài chính của các nhà đầu tư Việt Nam thường dựa trên việc phân tích giá cổ phiếu kỳ trước, thông qua giá kỳ trước mà quyết định lượng mua vào hay bán ra kỳ này. Các nhà quản trị nắm vai trò kiểm soát sẽ xem xét giá trị thị trường của cổ phiếu để có chính sách điều chỉnh phù hợp. Nếu giá cổ phiếu quá thấp, các doanh nghiệp có thể thực hiện việc mua cổ phiếu quỹ để điều chính giá cổ phiếu tăng như mong đợi, và ngược lại. Hơn nữa, thị trường cổ phiếu Việt Nam chưa phải là thị trường hiệu quả, trong việc ra quyết định đầu tư, giá cổ phiếu kỳ trước thường được sử dụng khá phổ biến để phân tích kỹ thuật. Nếu giá cổ phiếu kỳ trước đã đạt mức quá cao, và cao hơn giá kỳ vọng của phần lớn các nhà đầu tư vào sự phát triển của doanh nghiệp, giá kỳ nghiên cứu của cổ phiếu có thể được điều chỉnh giảm, tức có mối quan hệ ngược chiều (-) giữa giá kỳ trước và kỳ nghiên cứu. Ngược lại, trong trường hợp giá kỳ trước của cổ phiếu thấp hơn so với kỳ vọng của phần lớn nhà đầu tư, giá cổ phiếu kỳ nghiên cứu có thể tăng lên tương đối, tức là có mối quan hệ cùng chiều (+). Do chưa có cơ sở để xác định sự tác động của biến trễ giá cổ phiếu đến giá cổ phiếu là cùng chiều hoặc
ngược chiều, nên trong trường hợp này tác giả chỉ đặt giả thuyết biến trễ của giá cổ phiếu có ảnh hưởng đến giá cổ phiếu.
Giả thuyết H1: Biến trễ c a giá cổ phiếu (LAGY) có tác động đến giá cổ phiếu (Y)
3.2.4.3 Tăng trưởng kinh tế và giá cổ phiếu
Tốc độ tăng trưởng kinh tế như đề cập ở chương 2 có thể được đo lường bẳng tốc độ tăng trưởng GNP hoặc tốc độ tăng trưởng GDP. Trong đó, tốc độ tăng trưởng GDP thực là chỉ tiêu thường được sử dụng để đo lường tốc độ tăng trưởng kinh tế:
Tốc độ tăng trưởng GDP = (GDPt-GDPt-1)/GDPt-1 x 100(%)
Chương 2 cũng chỉ ra mối quan hệ cùng chiều giữa tăng trưởng kinh tế và giá cổ phiếu. Tăng trưởng kinh tế góp phần làm tăng lượng vốn cho đầu tư vào thị trường chứng khoán tăng làm giá cổ phiếu có xu hướng tăng lên. Bảng 3.1 thể hiện tốc độ tăng trưởng GDP và chỉ số VNINDEX qua các năm.
Bảng 3.1 Tốc độ tăng trưởng GDP và chỉ số VNINDEX từ 2008-2016
Năm Chỉ số VNINDEX (cuối năm) trưởng GDP (%) Tốc độ tăng
2008 315.62 5.66 2009 494.80 5.40 2010 484.7 6.42 2011 351.6 6.24 2012 413.7 5.25 2013 504.6 5.42 2014 545.6 5.98 2015 579 6.68 2016 664.87 6.21
Quan sát số liệu từ bảng 3.1, dễ thấy tốc độ tăng trưởng GDP của Việt Nam và chỉ số VNINDEX biến động tương đối cùng chiều. Tốc độ tăng trưởng GDP dương qua các năm trong khi xu hướng chính của chỉ số VNIDEX từ 2008-2011 biến động không đồng đều. Mặc dù giai đoạn 2009-2011 chỉ số VINDEX có lúc giảm mạnh, song xu hướng chung của cả giai đoạn 2008-2016 vẫn là tăng trưởng, do đó tác giả kỳ vọng dấu (+) cho tác động của tốc độ tăng trưởng GDP lên giá cổ phiếu.
Giả thuyết H2: tốc độ tăng trưởng GDP (GDP) tác động cùng chiều (+) đến giá cổ phiếu (Y).
3.2.4.4 Lãi suất và giá cổ phiếu
Lãi suất được đo lường bằng tỷ lệ phần trăm (%) trên năm. Việc lựa chọn tham số đại diện cho lãi suất dựa trên quan điểm nhà đầu tư có thể lựa chọn việc đầu tư vào cổ phiếu hoặc gửi tiền tại ngân hàng với lãi suất tiền gửi. Trong trường hợp này, lãi suất tiền gửi đóng vai trò là sản phẩm thay thế đối với cổ phiếu, có quan hệ trực tiếp với cổ phiếu, do vậy trong bài nghiên cứu, tác giả sẽ sử dụng lãi suất tiền gửi bình quân qua các năm của Việt Nam được thu thập dựa trên số liệu từ website https://data.worldbank.org/ làm đại diện cho nhân tố lãi suất. Việc lựa chọn này cũng giống với nghiên cứu của Afolabi Emmanuel Olowookere và Taiwo Phebe Fadiran (2016), lãi suất tiền gửi cố định được sử dụng làm đại diện cho nhân tố lãi suất trong mô hình hồi quy.
Chính sách tiền tệ nhằm kích thích đầu tư của Việt Nam thường sử dụng công cụ chính là lãi suất, thông qua việc kích thích đầu tư mà thúc đẩy sự phát triển của kinh tế thị trường. Lãi suất tăng thường hạn chế đầu tư, và ngược lại. Kỳ vọng về sự tác động của lãi suất tiền gửi đến giá cổ phiếu được đặt ra trên cơ sở những phân tích ở chương 2, theo đó lãi suất đóng vai trò là sản phẩm thay thế phổ biến của cổ phiếu, do vậy lãi suất thường tác động ngược chiều đến giá cổ phiếu.
Khảo lược thực tế một số mốc thời gian đáng chú ý tại Việt Nam, dựa trên dữ liệu tác giả thu thập được trong giai đoạn nghiên cứu, tác giả sử dụng chỉ số VINDEX và lãi suất tiền gửi qua các năm để phân tích sự biến động giữa hai yếu tố này.
Biểu đồ 3.1 Lãi suất tiền gửi và chỉ số VNINDEX từ năm 2008 -2016 0 100 200 300 400 500 600 700 Năm 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Chỉ số VN INDEX Lãi suất tiền gửi
Nguồn: thu thập từ cafef.vn và worldbankdata.co
Quan sát biểu đồ 3.1, dễ nhận thấy trong hầu hết thời gian quan sát, chỉ số VINDEX biến động ngược chiều với lãi suất tiền gửi. Một số mốc thời gian đáng chú ý như giai đoạn 2007 -2008 khủng hoảng tài chính toàn cầu bắt đầu với những ảnh hưởng không nhỏ đến kinh tế Việt Nam, lãi suất tiền gửi tăng cao. Thị trường chứng khoán cũng phải gánh chịu nhiều ảnh hưởng nặng nề, giá cổ phiếu không ngừng lao dốc, chỉ số Vnindex giảm mạnh từ 927.02 điểm năm 2007 xuống chỉ còn 315.62 điểm vào năm 2008, giảm gần 3 lần so với năm 2007. Từ năm 2013 đến 2016 lãi suất tiền gửi có xu hướng giảm, trong khi chỉ số VNINDEX không ngừng tăng, tăng từ gần 505 đến gần 645 điểm. Sự dịch chuyển ngược chiều của lãi suất và chỉ số Vnindex trong hầu hết thời gian nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa hai nhân tố này. Do vậy tác giả kỳ vọng dấu (-) khi đánh giá tác động của lãi suất (IR) đến Y.
3.2.4.5 Vốn đầu tư nước ngoài và giá cổ phiếu
Thay vì đo lường tỷ lệ vốn đầu tư nước noài hàng năm thông qua chỉ số FDI mà nghiên cứu của Prof. S Pardhasaradhi và Syed Tabassum Sultana (2012) đã sử dụng, tác giả sử dụng tỷ lệ vốn cổ phần nước ngoài trên tổng số cố phần tại mỗi doanh nghiệp. Để tương đồng với dữ liệu giá cổ phiếu, số liệu này được lấy vào phiên giao dịch cuối cùng của năm dương lịch. Vì rủi ro thị trường là rủi ro không thể tránh khỏi, nên cái mà mỗi doanh nghiệp thực sự quan tâm là rủi ro cá biệt. Việc thay chỉ số FDI bằng tỷ lệ vốn đầu tư nước ngoài trong từng doanh nghiệp đồng thời làm dịch chuyển rủi ro từ rủi ro thị trường sang hướng rủi ro cá biệt, do vậy có ý nghĩa thiết thực hơn đối với các doanh nghiệp trong thị trường,
Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về ảnh hưởng của tỷ lệ đầu tư nước ngoài đến giá cổ phiếu, nhưng thực tế vẫn chưa có nghiên cứu nào sử dụng biến tỷ lệ vốn đầu tư nước ngoài của từng doanh nghiệp, do vậy rất khó để đưa ra giả thuyết về tác động của nó đến giá cổ phiếu. Dựa trên quan sát diễn biến giá cổ phiếu của thị trường, tác