CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Kết quả hồi quy Pooled OLS về các yếu tố tác động đến TSLN của cổ phiếu giá
hợp giữa chỉ tiêu BM và F_Score là một danh mục đầu tư có hiệu quả.
4.3 Kết quả hồi quy Pooled OLS về các yếu tố tác động đến TSLN của cổ phiếu giá trị trị
Bảng 4.11 trình bày sơ lược kết quả thống kê mô tả các biến quan sát trong mô hình hồi quy, nhìn chung giữa các biến quan sát có độ chênh lệch tương đối lớn. Cụ thể đối với biến tỷ suất lợi nhuận trung bình đã điều chỉnh so với thị trường có giá trị thấp nhất là -0.7059, cao nhất là 3.698, độ lệch chuẩn là 0.54099, điều này chứng tỏ có sự khác biệt tương đối lớn về lợi nhuận của các cổ phiếu nghiên cứu, có những cổ phiếu có TSLN rất cao tuy nhiên cũng có cổ phiếu có TSLN âm trong giai đoạn nghiên cứu. Tương tự như vậy có sự chênh lệch khá lớn giữa các quan sát đối với biến giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu (MVE) giá trị nhỏ nhất là 19.887 tỷ đồng trong khi đó giá trị lớn nhất là 6,317 tỷ đồng, độ lệch chuẩn là 617.33. Quán tính giá (Moment) và tích lũy (Accural) có độ lệch chuẩn lần lượt là 0.3399 và 0.1448 cũng tương đối lớn so với giá trị trung bình của các quan sát.
Bảng 4.11 Kết quả thống kê mô tả các biến số trong mô hình hồi quy Biến Số quan sát Trung bình Trung vị Độ lệch chuẩn nhất Nhỏ nhất Lớn ma_ret 605 0.1676 0.0728 0.54099 -0.7059 3.698 bm 605 2.0161 1.85 1.054 0.33 11.01 mve 605 368.16 184 617.33 19.887 6,317 moment 605 0.0626 0.00513 0.3399 -0.6098 2.1615 accural 605 -0.00299 0.00513 0.1448 -0.575 0.9952 eq_offer 605 0.8446 1 0.36256 0 1 f_score 605 5.1355 5 1.6928 1 9
Nguồn: Kết quả thống kê từ phần mềm Stata
Trước khi phân tích kết quả hồi quy, nghiên cứu sẽ xem xét mức độ tương quan giữa các biến trong mô hình (Bảng 4.12) nhằm 2 mục đích, (i) kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến, thông thường nếu hệ số tương quan giữa hai biến độc lập lớn hơn hoặc bằng 0.8 thì đó là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến (2) chiều tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Kết quả cho thấy là không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình do hệ số tương quan giữa các biến tương đối nhỏ. Dấu của hệ số tương quan cho thấy TSLN của cổ phiếu có tương quan âm với quy mô doanh nghiệp và quán tính về giá của cổ phiếu. Tương quan dương với biến BM, tích lũy (accural), phát hành (eq_offer) và điểm số f_score. Ngoài ra, sau khi chạy mô hình hồi quy, nghiên cứu cũng sẽ tiến hành kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến một lần nữa thông qua hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor - VIF).
Bảng 4.12 Ma trận hệ số tương quan của các biến trong mô hình hồi quy
ma_ret lnbm lnmve accural moment eq_offer f_score y78 ma_ret 1.0000 0.1048 -0.0517 0.0545 -0.0305 0.0388 0.0881 0.0548 lnbm 0.1048 1.0000 -0.4542 0.0843 0.1573 0.3741 -0.0339 -0.4338 lnmve -0.0517 -0.4542 1.0000 -0.0821 -0.1125 -0.1956 0.0193 0.1021 accural 0.0545 0.0843 -0.0821 1.0000 0.0901 0.1405 0.3903 -0.0492 moment -0.0305 0.1573 -0.1125 0.0901 1.0000 0.0071 0.0912 0.0027 eq_offer 0.0388 0.3741 -0.1956 0.1405 0.0071 1.0000 0.2664 -0.3481 f_score 0.0881 -0.0339 0.0193 0.3903 0.0912 0.2664 1.0000 -0.1334 y78 0.0548 -0.4338 0.1021 -0.0492 0.0027 -0.3481 -0.1334 1.0000
Nguồn: Kết quả tính toán từ phần mềm Stata
Như đã trình bày ở phần trên, nghiên cứu này sẽ sử dụng hồi quy OLS dữ liệu gộp để kiểm tra xem những biến số nào có thể sử dụng để giải thích tỷ suất lợi nhuận của các cổ phiếu trong danh mục bên cạnh biến số f_score. Mô hình này dựa trên nghiên cứu của Piotroski (2000) và một số nghiên cứu trước đây đã áp dụng. Tuy vậy nghiên cứu cũng sẽ đưa ra những thay đổi trong mô hình cho phù hợp với thực tế ở Việt Nam hơn. Cụ thể, nghiên cứu đưa biến kiểm soát Y78 vào mô hình hồi quy để kiểm soát cho những biến động bất thường của thị trường trong hai năm 2007 và 2008. Do trong năm 2007 và 2008 số lượng quan sát lần lượt là 36 và 50, tuy nhiên số lượng công ty có điểm số F_Score cao (từ 7 – 9) tương đối thấp với 3 công ty cho mỗi năm. Bên cạnh đó giai đoạn từ 2007 - 2009 được xem là một trong những giai đoạn biến động rất lớn của TTCK Việt Nam. Trong giai đoạn này chỉ số VNindex sau khi đạt mức đỉnh cao nhất trong lịch sử (1,171 điểm) thì sụt giảm rất nhanh (còn 236 điểm) sau đó bắt đầu phục hồi lại. Chính vì những biến động như vậy, việc đưa biến kiểm soát Y78 vào mô hình cần thiết để giữ ở trạng thái ổn định của dữ liệu nghiên cứu trong quá trình thực nghiệm. Biến kiểm soát Y78 là một biến giả, biến này sẽ lấy giá trị là 1 trong trường hợp các quan sát rơi vào năm 2007 hoặc 2008, các trường hợp còn lại Y78 sẽ lấy giá trị là 0.
Để đưa ra mô hình hồi quy cuối cùng (mô hình 1), nghiên cứu lần lượt xem xét sự tác động của một số yếu tố đến TSLN của các cổ phiếu nghiên cứu. Đầu tiên là xem xét ảnh hưởng của biến quy mô doanh nghiệp (mve) và biến tỷ lệ giá thị trường và giá trị sổ sách của cổ phiếu (bm). Trong các nghiên cứu trước đây cũng như trong nghiên cứu này, BM là một trong những chỉ tiêu phổ biến được sử dụng để xác định cổ phiếu giá trị, bên cạnh đó nhiều nghiên cứu trước cũng chỉ ra ảnh hưởng của quy mô doanh nghiệp đến TSLN của cổ phiếu. Do đó, nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình 1.1 dựa trên hai biến số cơ bản là bm và mve để giải thích TSLN của các cổ phiếu giá trị.
1 2
_ i ln( i) ln( i) i
Ma ret mve bm (1.1)
Kết quả kiểm định thống kê ở phần trước đã cho thấy DMĐT cổ phiếu có điểm số F_Score cao có TSLN cao hơn các danh mục có điểm số F_Score thấp và danh mục thị trường, do đó nghiên cứu sẽ bổ sung thêm biến f_score để kiểm tra xem việc đưa thêm biến f_score có giải thích tốt hơn cho TSLN của các cổ phiếu nghiên cứu hay không, mô hình 1.1 được mở rộng như sau:
1 2 3
_ i ln( i) ln( i) _ i i
Ma ret mve bm f score (1.2)
Sau khi hồi quy theo mô hình 1.1 và 1.2, nghiên cứu tiếp tục bổ sung thêm 3 biến: quán tính về giá (moment), tích luỹ (accural) và phát hành thêm cổ phiếu (eq_offer). Những yếu tố này cũng đã được một số nghiên cứu trước đây sử dụng trong việc giải thích TSLN của cổ phiếu (Chan, Jegadeesh, và Lakonishok (1996); Carhart (1997); Sloan (1996); Loughran and Ritter (1995); Spiess và cộng sự (1995), do đó các mô hình sau sẽ bổ sung thêm ba biến trên để kiểm tra vai trò của các biến số này trong việc giải thích TSLN của các cổ phiếu nghiên cứu. Đồng thời nghiên cứu cũng xem xét ảnh hưởng của biến số f_score trong việc giải thích TSLN của cổ phiếu. Với việc bổ sung thêm biến vào mô hình ta được mô hình sau:
1 2 3 4 5
_ i ln( i) ln( i) i i _ i i
Ma ret mve bm moment accural eq offer (1.3)
1 2 3 4 5 6 _ ln( ) ln( ) _ _ i i i i i i i i
Ma ret mve bm moment accural
eq offer f score
Như đã trình bày ở phần trên, do sự biến động lớn của TTCK Việt Nam trong năm 2007 và 2008, nghiên cứu sẽ đưa thêm biến kiểm soát Y78 vào mô hình để hạn chế ảnh hưởng của những biến động bất thường của thị trường trong năm 2007 và 2008. Sau khi bổ sung biến Y78 ta được mô hình hồi quy sau:
1 2 3 4 5 6 7 _ ln( ) ln( ) _ _ 78 i i i i i i i i
Ma ret mve bm moment accural
eq offer f score Y
(1.5)
Kết quả hồi quy của các mô hình được tổng hợp ở Bảng 4.13
Bảng 4.13: Bảng kết quả hồi quy
Biến Mô hình 1.1 Mô hình 1.2 Mô hình 1.3 Mô hình 1.4 Mô hình 1.5 Hệ số chặn 0.1244 -0.02656 0.1396 0.00876 -0.1730 bm 0.1008** 0.1036** 0.1084** 0.1254* 0.1901* mve -0.0026 -0.002877 -0.0028 -0.0048 0.0044 moment - - -0.0843 -0.0987 -0.1146*** accural - - 0.1903 0.0513 0.0262 eq_offer - - -0.0153 -0.0594 -0.0186 f_score - 0.02932** - 0.0331** 0.0389* y78 - - - - 0.2325* R2 Hiệu chỉnh 0.0077 0.0145 0.0076 0.0143 0.0296 Prob (F- Statistic) 0.0357 0.0081 0.0880 0.0234 0.0008
Nguồn: Kết quả hồi quy từ phần mềm Stata Ghi chú: *, **, *** biểu thị mức ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
Bảng 4.13 tổng hợp kết quả hồi quy bằng các mô hình khác nhau từ 1.1 đến 1.5. Trong 5 mô hình hồi quy trên, biến độc lập bm có ý nghĩa ở tất cả mô hình. Cụ thể ở mức ý nghĩa 1% trong mô hình 1.4 và 1.5; mức ý nghĩa 5% đối với các mô hình còn lại. Tương tự như vậy biến số f_score là có ý nghĩa khi đưa vào các mô hình, cụ thể f_score có ý nghĩa ở mức 1% cho mô hình 1.5 và 5% cho mô hình 1.2 và 1.4. Đối với biến mve và accural kết quả hồi quy trong trong các mô hình đều cho ra kết quả là không có ý nghĩa
về mặt thống kê ở mức 1% và 5%. Biến moment trong mô hình 1.5 có ý nghĩa ở mức 10%.
Như vậy trong các kết quả của mô hình hồi quy giải thích lợi nhuận đã điều chỉnh so với thị trường của các cổ phiếu giá trị (ma_ret) với các biến độc lập theo các mô hình đề xuất trên thì mô hình 1.5 là tốt nhất so với các mô hình còn lại. Với kết quả hồi quy của mô hình 1.5, ý nghĩa các biến độc lập trong mô hình được giải thích như sau:
Tỷ lệ giá trị sổ sách vốn chủ sở hữu trên giá trị thị trường (biến bm) mang dấu dương với mức ý nghĩa 1%, kết quả này phù hợp với kết thống kê về hệ số tương quan ở trên. Cổ phiếu có BM càng cao thì có TSLN cao hơn các cổ phiếu có BM thấp hơn, điều này khẳng định lại một lần nữa BM là một chỉ tiêu phù hợp dùng để lựa chọn cổ phiếu giá trị. Hệ số hồi quy từ mô hình cho thấy với sự gia tăng 1% trong tỷ lệ BM thì sẽ mang lại sự gia tăng 0.0019% lợi nhuận cho cổ phiếu đó. Điều này cũng phù hợp với kết quả của Piotroski (2000), Kang & Ding (2005), Galdi và cộng sự (2013); Mohr (2012) khi đều chỉ ra rằng BM có ý nghĩa trong việc giải thích TSLN của cổ phiếu giá trị trong mô hình hồi quy.
Biến điểm số f_score mang dấu dương với mức ý nghĩa 1%, kết quả này cũng phù hợp với kết quả thống kê, cổ phiếu có điểm số F_score cao thì sẽ có TSLN cao hơn các cổ phiếu có F_Score thấp. Hệ số hồi quy trong mô hình cho thấy nếu F_Score tăng thêm 1 điểm thì TSLN của cổ phiếu sẽ tăng lên 3.886%. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với nghiên cứa của Piotroski (2000), Kang & Ding (2005), Galdi và cộng sự (2013); Mohr (2012).
Bên cạnh 2 biến số quan trọng dùng để lựa chọn và giải thích cho TSLN của cổ phiếu là bm và f_score thì biến số moment và biến kiểm soát Y78 cũng có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức 10% và 1% điều này cho thấy quán tính về giá có ảnh hưởng tới TSLN của cổ phiếu, ảnh hưởng này là âm đồng nghĩa nếu trong thời gian sáu tháng trước cổ phiếu tăng thì khả năng những tháng sau này cổ phiếu sẽ có khả năng giảm (với mức ý nghĩa 10%). Kết quả này tương tự với kết quả mà Piotroski (2000) và Mohr (2012) tìm được. Trong khi đó, sự không ổn định của thị trường chứng khoán Việt Nam sau khi đạt
mức đỉnh là 1,171 điểm vào ngày 12/3/2007 và rớt xuống mức thấp nhất 236 điểm ngày 24/2/2009 sau đó phục hồi lên mức 624 điểm vào ngày 22/10/2009, mức điểm cao nhất từ tháng 10/2009 này tới nay VNindex vẫn chưa lấy lại được. Do vậy, biến Y78 có vai trò quan trọng khi đưa vào mô hình để giảm sự ảnh hưởng của các cổ phiếu trong giai đoạn này. Kết quả hồi quy cũng chứng minh được vai trò của biến số này với mức ý nghĩa 1%.
Đối với biến giá trị vốn hóa của vốn chủ sở hữu (mve) kết quả hồi quy cho thấy biến này không có ý nghĩa thống kê, điều này khác với kết quả của Piotroky (2000) chứng minh biến mve có hệ số hồi quy âm và có ý nghĩa thống kê thể hiện biến quy mô này ảnh hưởng ngược chiều tới TSLN của cổ phiếu, tuy nhiên kết quả nghiên cứu này tương tự với kết quả mà Kang & Ding (2005) và Mohr (2012) tìm được, bên cạnh đó Galdi và cộng sự (2013) cũng chỉ ra ý nghĩa của biến số này tuy nhiên mức ý nghĩa là 10%.
Đối với hai biến còn lại trong mô hình là accural và eq_offer, cơ bản hai biến số này cũng đã được phản ánh qua điểm số F_Score, kết quả tìm được là phù hợp với nghiên cứu của Piotroski (2000) tuy nhiên khác với kết quả Mohr (2012) tìm được khi chỉ ra cả biến số này có ý nghĩa thống kê. Trong khi đó Galdi và cộng sự (2013) cho thấy biến eq_offer có ý nghĩa ở mức 5% trong khi biến accural thì không có ý nghĩa về mặt thống kê.
Nhìn chung R2 hiệu chỉnh của các mô hình là không cao, tuy nhiên kết quả này tương đồng với các kết quả nghiên cứu trước đây. Theo nghiên cứu của Piotroski(2000), trong các mô hình hồi quy của biến phụ thuộc ma_ret với các biến độc lập, R2 hiệu chỉnh của các mô hình dao động từ 0.0096 (mô hình 1.1) 0.0146 (mô hình 1.2), 0.0119 (mô hình 1.3) và 0.0149 cho mô hình 1.4. Trong khi đó nghiên cứu của Mohr (2012) thì R2 hiệu chỉnh bằng 0.0381 và 0.0502 cho mô hình 1.3 và 1.4. Galdi và cộng sự (2013) thì R2 bằng 0.0174 (mô hình 1.1) 0.0238 (mô hình 1.3) 0.0316 (mô hình 1.4) và cao nhất là 0.0403 cho mô hình 1.2. Mặt khác giá trị p value của thống kê F trong mô hình có ý nghĩa với mới p (F-Statistic) = 0.0008 <1%, điều này chứng tỏ mô hình là phù hợp.
Tóm lại, kết quả hồi quy dữ liệu gộp Pooled OLS của mô hình 1.5 cho thấy các biến tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (bm), f_score, biến kiểm soát (Y78), moment là có ý nghĩa trong việc giải thích TSLN của cổ phiếu nghiên cứu. Các biến mve, accural và eq_offer không có ý nghĩa về mặt thống kê. R2 hiệu chỉnh của mô hình là khác không. Kết quả tìm được phù hợp với các nghiên cứu trước đây ở các thị trường khác nhau trên thế giới như Mỹ, Châu Âu, Braxin, Hồng Kông, Singapore, Thái Lan, Đài Loan.