Mẫu quan sát ban đầu của tác giả bao gồm tất cả các công ty niêm yết trên HOSE trong suốt giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2016 mà có dữ liệu báo cáo tài chính hàng năm, báo cáo thường niên, dữ liệu giá trong suốt giai đoạn quan sát đó. Sở dĩ tác giả lựa chọn như vậy là vì một số lý do sau:
i) Thứ nhất, HOSE được thành lập cách đây khoảng 17 năm. Tính đến cuối năm 2016, HOSE có khoảng 357 mã cổ phiếu niêm yết với giá trị vốn hóa thị trường lớn vào khoảng 1,491,778 tỷ đồng cũng như chỉ số VN – Index đạt 664.87
điểm (Nguồn số liệu trên được tác giả thu thập từ báo cáo thường niên 2016 của HOSE, đăng tải tại website http://www.hsx.vn). Trong khi đó, tính đến cuối năm 2016, giá trị vốn hóa thị trường của HNX chỉ vào khoảng 151,813 tỷ đồng và chỉ số HNX – Index đạt 80.12 điểm (nguồn số liệu trên được tác giả thu thập từ báo cáo thường niên 2016 của HNX, đăng tải tại website http://hnx.vn). Vì vậy HOSE có thể là một đại diện tốt cho thị trường chứng khoán Việt Nam khi tác giả nghiên cứu mối quan hệ này.
ii) Thứ hai, số lượng công ty niêm yết trên HOSE khá ít vào cuối năm 2005 nhưng sau đó tăng mạnh trong 2 năm tiếp theo, và đến cuối năm 2007 số lượng công ty niêm yết vào khoảng 105.
Một vài hạn chế được áp dụng trong mẫu quan sát ban đầu:
iii) Thứ nhất, các công ty phải có dữ liệu giá, báo cáo tài chính đủ năm tài chính (12 tháng). Bên cạnh đó, tác giả cũng loại đi các quan sát có vốn cổ phần theo
giá trị sổ sách âm như Fama và French (1992), các quan sát có giá trị vốn cổ phần
theo giá trị sổ sách âm thể hiện công ty rủi ro hơn và có thể xảy ra thất bại hay phải hợp nhất, sáp nhập dẫn đến tỷ suất sinh lợi bất thường làm ảnh hướng đến các kết quả nghiên cứu ước lượng được.
iv) Thứ hai, tác giả loại đi các công ty tài chính (STB – Ngân hàng thương mại cổ phần Sài Gòn Thương Tín, SSI – Công ty cổ phần (CTCP) Chứng khoán Sài Gòn) trong nhóm ngành hoạt động tài chính, ngân hàng, bảo hiểm. Việc loại đi các công ty tài chính này là bởi vì việc sử dụng đòn bẩy cao là bình thường đối với các công ty tài chính, nhưng đối với các công ty phi tài chính thì việc sử dụng đòn bẩy cao lại chỉ ra khả năng kiệt quệ cao hơn và tác động đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu, dẫn đến có thể làm cho tác giả đưa ra các suy luận thống kê sai lệch.
v) Trong nghiên cứu này, tác giả có sử dụng mô hình hồi quy riêng phần để đo lường biến đòn bẩy tương đối. Do đặc điểm của mô hình hồi quy riêng phần bao gồm biến phụ thuộc có độ trễ nên tác giả cũng loại đi các công ty có dữ liệu không liên tiếp trong hai năm. Từ đó, tác giả đã chọn ra được mẫu quan sát bao gồm 94 công ty.
Trong luận văn này, tác giả đã sử dụng biến giá trị trung vị của đòn bẩy ngành nên việc phân ngành của các công ty niêm yết cũng cần được quan tâm trong phần dữ liệu. Tại website của Sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí minh (http://www.hsx.vn) có đăng tải bảng phân ngành năm 2017 (bảng phân ngành này được cập nhật vào khoảng tháng 7/2017), chi tiết về tiêu chí và cách thức phân ngành. Tiêu chí phân ngành dựa vào hoạt động kinh doanh chính của công ty (hoạt động kinh doanh mang lại doanh thu lớn nhất trong tổng doanh thu của một công ty niêm yết). Theo đó, tác giả đã sử dụng bảng phân ngành này và phân ngành cho 94 công ty trong mẫu quan sát thành 09 nhóm ngành khác nhau như sau: công nghiệp (26 công ty), hàng tiêu dùng thiết yếu (16 công ty), chăm sóc sức khỏe (3 công ty), năng lượng (4 công ty), hàng tiêu dùng (13 công ty), nguyên vật liệu (21 công ty), dịch vụ tiện ích (5 công ty), bất động sản (5 công ty), công nghệ thông tin (1 công ty). Danh sách chi tiết các công ty trong mẫu quan sát được phân chia theo nhóm ngành sẽ được trình bày cụ thể trong phần phụ lục.
3.3.1.2. Nguồn dữ liệu
Để tìm kiếm bằng chứng định lượng nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu, luận văn tiến hành khai thác và sử dụng bộ dữ liệu của 94 công ty được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2007 – 2016.
Thứ nhất, dữ liệu để tính suất sinh lợi theo tháng là số liệu thứ cấp, tác giả sử dụng phần mềm FireAnt Metakit Professional để lấy giá cổ phiếu cho tất cả các mã cổ phiếu niêm yết trên HOSE trong suốt giai đoạn khảo sát (2006 – 2016), tất cả đều được lấy theo dữ liệu giá đã được điều chỉnh theo lịch sự kiện. Do dữ liệu từ phần mềm là dữ liệu giá theo ngày, tác giả sử dụng phần mềm Microsoft Excel 2013 để lọc dữ liệu giá cuối tháng của mỗi cổ phiếu phục vụ cho việc tính tỷ suất sinh lợi vượt trội, quán tính giá và giá cổ phiếu cuối năm để xác định giá trị vốn hóa thị trường.
Thứ hai, để tính toán các biến đặc trưng của công ty, tác giả sử dụng dữ liệu nêu tại báo cáo tài chính, báo cáo thường niên của các công ty được đăng tải trên
website của Sở giao dịch chứng khoán TP Hồ Chí Minh (https://www.hsx.vn/). Báo cáo tài chính hàng năm của công ty cung cấp các dữ liệu về tài sản ngắn hạn, tài sản cố định, khấu hao, tổng tài sản, nợ ngắn hạn, vay và nợ thuê tài chính ngắn hạn, nợ dài hạn, vay và nợ thuê tài chính dài hạn, vốn chủ sở hữu (thuộc bảng cân đối kế toán), lãi vay, lợi nhuận kế toán trước thuế, thuế thu nhập (thuộc bảng kết quả kinh doanh) và số lượng cổ phiếu đang lưu hành tại cuối mỗi năm (thuộc thuyết minh tài chính). Từ dữ liệu này, tác giả tính được các biến đòn bẩy thị trường quan sát được, thu nhập, khấu hao tài sản, tổng tài sản, tài sản cố định, thuế thu nhập, thanh khoản, và kết hợp với dữ liệu giá cổ phiếu nêu trên để xác định biến tỷ số M/B, quy mô công ty, tỷ số B/M.
Thứ ba, đối với các biến liên quan đến sở hữu vốn, tác giả sử dụng dữ liệu nêu tại báo cáo thường niên của công ty. Báo cáo thường niên cung cấp các dữ liệu về số lượng cổ phần nắm giữ của các cổ đông nắm giữ trên 5% vốn điều lệ, số lượng cổ phần nắm giữ của nhà đầu tư nước ngoài, số lượng cổ phần nắm giữ của tổ chức. Từ đó, tác giả xác định được các biến mức độ tập trung của vốn chủ sở hữu, tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài, tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư là tổ chức.
Thứ tư, tác giả thu thập tỷ lệ lạm phát hàng năm và lãi suất phi rủi ro từ Tổ chức thống kê tài chính quốc tế (IFS) trên website http://www.imfstatistics.org