Các nghiên cứu tiếp theo có thể tiếp tục khảo sát mẫu rộng hơn, nghiên cứu liên ngành và tìm ra thêm các nhân tố mới hoàn thiện mô hình nghiên cứu hiện tại. Luận văn khảo sát, tham khảo thêm các ý kiến của các chuyên gia, doanh nghiệp niêm yết để hoàn thiện hơn mô hình nghiên cứu. Ý nghĩa của nghiên cứu này là quan trọng đối với các nước đang phát triển. Những phát hiện có cũng có một số tác động tốt đối với quyết định của các nhà đầu tư. Họ có thể đánh giá các nhân tố ảnh
hưởng đến giá cổ phiếu của công ty một cách chính xác hơn. Các nhà quản trị doanh nghiệp cũng có thể xem xét các kết quả của nghiên cứu này khi hoạch định chiến lược kinh doanh, nâng cao chất lượng báo cáo tài chính nhằm thu hút dòng vốn trên thị trường vốn và gia tăng sức cạnh tranh của doanh nghiệp. Đối với hướng nghiên cứu, luận văn sẽ tập trung đánh giá thêm tác động của các biến liên quan đến quản trị công ty (ví dụ, quyền sở hữu quản trị và hội đồng quản trị độc lập) và chính sách chi trả cổ tức có thể được đưa vào mô hình. Phân tích dữ liệu bảng mô hình GMM hệ thống luôn là công cụ chủ yếu để trích xuất kết quả nghiên cứu.
TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT
1. Nguyễn Thị Mỹ Dung (2013). Nhân tố ảnh hưởng đến giá chứng khoán của Việt Nam Một số điểm cần lưu ý. Tạp chí Phát triển và Hội nhập, 8, 42-45.
2. Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dương Phương Thảo (2013). Phân tích tác động của các nhân tố kinh tế vĩ mô đến thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Phát triển và Hội nhập, 8, 34-41.
3. Trương Đông Lộc (2014). Các nhân tố ảnh hưởng đến sự thay đổi giá của cổ phiếu: Các bằng chứng từ Sở Giao dịch Chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 72-78.
4. Nguyễn Minh Kiều và Nguyễn Văn Điệp (2013). Quan hệ giữa các nhân tố kinh tế vĩ mô và biến động thị trường chứng khoán: Bằng chứng nghiên cứu từ thị trường Việt Nam. Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ, 16, 86-100.
5. Nguyễn Chí Cường và Đinh Bảo Ngọc (2016). Các nhân tố tác động đến dao động giá cổ phiếu của các công ty niêm yết trên Thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Phát triển Kinh tế, số 228 - 2016.
6. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), “Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS,” Nxb. Thống kê.
7. Bùi Kim Yến (2013). Thị trường chứng khoán. NXB Lao động xã hội.
8. Võ Xuân Vinh (2014). Chính sách cổ tức và dao động giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Kinh tế & Phát triển, 203, 48-55.
9. Nguyễn Văn Ngọc (2006). Từ điển Kinh tế học. NXB Đại học Kinh tế Quốc Dân.
TIẾNG ANH
1. Aboody, D., Hughes, J. and Liu, J. (2002). Measuring value relevance in a (possibly) ineffecient market. Journal of Accounting Research, 40, 965-986
2. Adefila, J. J., Oladipo, J. A., & Adeoti, J. O. (2004), The Effect of Dividend Policy on the Market Price of Shares in Nigeria: Case Study of Fifteen Quoted Companies, International Journal of Accounting, 2.
3. Agostino, M., Drago, D., & Silipo, D. B. (2011). The value relevance of IFRS in the European banking industry. Review of Quantitative Finance and Accounting, 36(3), 437-457. http://dx.doi.org/10.1007/s11156-010-0184-1 4. Ahmed, S. (2008). Aggregate economic variables and stock market in India.
International Journal of Finance &Economics, 14, pp 144-64.
5. Al - Tamimi Alwan, Rahman (2007). Factors Affecting Stock Prices in the UAE Financial Markets. Journal of Transnational Management, 16:1–18.
6. AL- Shubiri (2010). Analysis the Determinants of Market Stock Price Movements: An Empirical Study of Jordanian Commercial Banks. International Journal of Business and Management, Vol. 5 (10), 137-147.
7. Allen, D.E. & Rachim, V.S. (1996), Dividend policy and stock price volatility: Australian evidence, Applied Financial Economics, 6, pp 175-88.
8. Almumani, M. A. (2014). Determinants of equity share prices of the listed banks in Amman stock exchange: Quantitative approach. International Journal of Business and Social Science, 5(1), 91-104.
9. Al-Qenae, Rashid, Li, Carmen & Wearing, Bob (2002). The information content of earnings on stock prices: The Kuwait stock exchange.Multinational Finance Journal, 6(3/4), 197–221.
10.Amir, E. and Lev, B. (1996). Value-Relevance of non-financial information: the wireless communications industry. Journal of Accounting and Economics, 22, 3-30.
11.Anthony, A., & Adewale, O. (2014). The Relationship between Financial Accounting Information and Market Values of Quoted Firms in Nigeria. Auditing and Business Ethics (GJCRA) An Online International Research Journal, 2014(1).
12.Arif, K. (2015). Financial Literacy and other Factors Influencing Individuals’ Investment Decision: Evidence from a Developing Economy (Pakistan). Journal of Poverty, Investment and Development, iiste, 12.
13.Asif M, Asif K, Akbar W (2016). Impact of Accounting Information on Share Price: Empirical Evidence from Pakistan Stock Exchange. International Finance and Banking, Vol. 3, No. 1, PP 124-135.
14.Aswath, D. (2006). Investment Valuation - Tools and Techniques for Determining The Value of Any Assets
15.Chandra, U., & Ro, B.T. (2008). The role of revenue in firm valuation. Accounting Horizons, 22(2), 199-222.
16.Chandrapala, P. (2013). The Value Relevance of Earnings and Book Value: The Importance of Ownership Concentration and Firm Size. Journal of Competitiveness, 5(2), 98-107. http://dx.doi.org/10.7441/joc.2013.02.07 17.Charitou, A., Clubb, C., & Andreou, A. (2003). The Effect of Earnings
Permanence, Growth, and Firm Size on the Usefulness of Cash Flows and Earnings in Explaining Security Returns:
18.Chaudhuri, K., and Smiles, S. (2004). Stock Market and Aggregate Economic Activity: Evidence from Australia.Applied Financial Economics, 14. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
19.Chen, C. J. P., Chen, S. and Su, X. (2001). Is accounting information value- relevant in the emerging Chinese stock market? Journal of International Accounting, Auditing and Taxation,10, 1-22.
20.Chen, P., & Zhang, G. (2007). How do accounting variables explain stock price movements? Theory and evidence. Journal of Accounting and
Economics, 43(2-3), 219-244.
http://dx.doi.org/10.1016/j.jacceco.2007.01.001
21.Chiwon, Y. (2000). Fundamentals of Fads: Explaining Price Volatility of Emerging Markets. Jod Market Paper, University of California, Irvine.
22.Collins, D. W., Maydew, E. L. and Weiss, I. S. (1997). Changes in the value- relevance of earnings and book values over the past forty years. Journal of Accounting and Economics, 24(1), 39-67.
23.Empirical Evidence for the UK. Journal of Business Finance & Accounting, 8(5-6), 563-594.
24.Fama, E.F. (1970), ‘Efficient capital markets: a review of theory and empirical work’, Journal of Finance, 25, 383-417
25.Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical works. Journal of Finance, 25, 383-417.
26.Faris Nasif AL- Shubiri (2010). Analysis the determinants of market stock price movements: An empirical study of Jordanian commercial banks.
International Journal of Business and Management, 5, 137.
27.Fisher, I. (1930). The theory of Interest, Macmillan, New York.
28.Florou, C., & Chalevas, C. (2010). Key accounting value drivers that affect stock returns: evidence from Greece. Emerald, 36(11), 903-916.
29.Gallizo, J. L., & Salvador, M. (2006). Share prices and accounting variables: a hierarchical Bayesian analysis. Review of Accounting and Finance, 5(3), 268-278. http://dx.doi.org/10.1108/14757700610686813
30.Glezakos, M., Mylonakis, J. and Kafouros, C. (2012). The impact of accounting information on stock prices: Evidence from the Athens Stock Exchange. International Journal of Economics and Finance, 4(2), 56-68.
31.Gogineni, S. (2008). The stock market reaction to oil price changes. Division of Finance, Michael F. Price College of Business, University of Oklahoma, Norman, 23.
32.Graham, R. and King, R. (2000). Accounting practices and the market valuation of accounting numbers: Evidence from Indonesia, Korea, Malaysia, the Phillipones, Taiwan, and Thailand. International Journal of Accounting, 35(4), 445-470.
33.Hà. H.T.V (2018). Impact of Accounting Data on Stock Prices The Case of Viet Nam. International Journal of Accounting and Financial Reporting, Vol.8, No.1.
34.Habib, Y., Kiani, Z.I. & Khan, M.A. (2012). Dividend Policy and Share Price Volatility: Evidence from Pakistan. Global Journal of Management and Business Research, 12, pp 79-83.
35.Hand, J. R. (2005). The Value Relevance of Financial Statements in the Venture Capital Market. The Accounting Review, 80(2).
http://dx.doi.org/10.2308/accr.2005.80.2.613.
36.Hand, J. R. M. and Landsman, W. R. (2005). The pricing of dividends in equity valuation. Journal of Business Finance and Accounting, 32, 435-469.
37.Hejazi, R., Jafari, M., & Karimi, A. (2011). The Information content of Accounting Variables In Companies listed in Tehran Stock Exchange (TSE). Business Management Dynamics, 1(2), 32-38.
38.Huang, X. (2004). China stock price reactions to financial announcements: evidence from segmented markets. Managerial Finance, 30(3), 62-73.
http://dx.doi.org/10.1108/03074350410768976
39.Jenkings, D.S., Kane, G.D., & Velury, U. (2009). Earnings conservatism and value relevance across the business cycle. Journal of Business & Accounting, 36(9), 1041-1058.
40.Kanwal (2012), ‘Effect of Dividends on Stock Prices– A Case of Chemical and Pharmaceutical Industry of Pakistan’, International Conference on Business Management,pp.241-248.
41.King, R. and Langhi, J. (1998). Accounting diversity and firm valuation. International Journal of Accounting, 33(4), 529-567.
42.Kothari, S. (2001). Capital markets research in accounting. Journal of Accounting and Economics, 105-231. http://dx.doi.org/10.1016/S0165- 4101(01)00030-1
43.Li, Q., Yang, J., Hsiao, C., & Chang, Y. J. (2005). The relationship between stock returns and volatility in international stock markets. Journal of Empirical Finance. http://dx.doi.org/10.1016/j.jempfin.2005.03.001 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
44.Malkiel, B. G., & Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. The journal of Finance, 25, pp 383-417.
45.Mukherjee, T.K. & Naka, A. (1995). Dynamic relations between macroeconomic variables & the Japanese stock market: an application of a
vector error correction model.Journal ofFinancial Research, 18,2, pp 223- 237.
46.Nelson, C. (1976). Inflation & Rates of Return on Common Stocks. Journal ofFinance, 31, pp 471-483.
47.Ohlson, J. A. (1995). Earnings, book values, and dividends in equity valuation. Contemporary Accounting Research, 11, 661-688.
48.Perera, R., & Thrikawala, S. (2010). An empirical study of the relevance of accounting information on investor’s decisions. ICBI.
49.Preinrich, G. (1938). Annual survey of economic theory: the theory of depreciation. Econometrica, 6(1), 219-241.
50.Salvery, S. (1998). The Accounting Variable and Stock Price Determination. Studies in Economics and Finance, 18(2), 26-61.
51.Sharif, T., Purohit, H., & Pillai, R. (2015). Analysis of factors affecting share prices: The case of Bahrain stock exchange. International Journal of Economics and Finance, 7(3), 207-216.
52.Tandon, K., & Malhotra, N. (2013). Determinants of stock prices Empirical evidence from NSE 100 companies. International Journal of Rese
53.Tim, K., Marc, G., David, W. (1990). Valuation - Measuring and Managing the Value of Companies.
54.Wang, J., Fu, G., & Luo, C. (2013). Accounting Information and Stock Price Reaction of Listed Companies—Empirical Evidence from 60 Listed Companies in Shanghai Stock Exchange. Journal of Business and Management, 2(2), 11-21. http://dx.doi.org/10.12735/jbm.v2i2p11.
55.Wohar and Mark, E (2006). What drives stock prices? Identifying the determinants of stock price movements.Southern Economic Journal.
56.YR Bhattarai (2014). Determinants of share price of Nepalese commercial banks.Economic Journal of Development Issues, pp 187-198
57.Zhu, Bo & Niu, Feng, 2016. "Investor sentiment, accounting information and stock price: Evidence from China," Pacific-Basin Finance Journal, Elsevier, vol. 38(C), pages 125-134.
PHỤ LỤC
PHỤ LỤC 1: THỐNG KÊ MÔ TẢ . sum price roe eps bvps size cpi gdp ir
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
+ price | 216 19.71806 14.08011 4.6 90.2 roe | 216 .0273244 .0181774 -.03035 .08265 eps | 216 1523.407 1115.067 -566 5275 bvps | 216 14182.45 2569.993 10527 23121 size | 216 19.5457 .928185 17.2748 21.1221 + cpi | 216 .25625 .4685954 -.44 1.4 gdp | 216 .0637958 .0073727 .0506 .0746 ir | 216 10.23333 .3867575 9.6 11
. pwcorr price roe eps bvps size cpi gdp ir, listwise print(10) star(5)
| price roe eps bvps size cpi gdp
+ price | 1.0000 roe | 0.6017* 1.0000 eps | 0.7216* 0.8254* 1.0000 bvps | 0.7112* 0.6012* 0.7949* 1.0000 size | 0.5990* 0.5684* 0.6319* 0.6933* 1.0000 cpi | 1.0000 gdp | 0.2601* 0.1512* 0.2176* 0.2395* 0.1935* 1.0000 ir | -0.1509* -0.1190 -0.1276 0.2483* -0.3929* | ir + ir | 1.0000
. corr price roe eps bvps size cpi gdp ir (obs=216)
| price roe eps bvps size cpi gdp ir
+ 86 price | 1.0000 roe | 0.6017 1.0000 eps | 0.7216 0.8254 1.0000 bvps | 0.7112 0.6012 0.7949 1.0000 size | 0.5990 0.5684 0.6319 0.6933 1.0000 cpi | -0.0118 -0.0218 0.0323 0.0499 0.0162 1.0000 gdp | 0.2601 0.1512 0.2176 0.2395 0.1935 -0.0291 1.0000 ir | -0.1509 -0.1190 -0.1016 -0.0650 -0.1276 0.2483 -0.3929 1.0000
PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ HỒI QUY MÔ HÌNH TỔNG QUÁT . reg price roe eps bvps size cpi gdp ir
Source | SS df MS Number of obs = 216
+ F(7, 208) = 43.14
Model | 25240.0885 7 3605.72692 Prob > F = 0.0000
Residual | 17383.5258 208 83.5746433 R-squared = 0.5922 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
---+--- Adj R-squared = 0.5784
Total | 42623.6143 215 198.249369 Root MSE = 9.1419
price | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
+ roe | 39.32929 63.01931 0.62 0.533 -84.90917 163.5677 eps | .0042675 .0013257 3.22 0.001 .001654 .006881 bvps | .0016898 .0004524 3.74 0.000 .000798 .0025816 size | 1.903965 .9704241 1.96 0.051 -.0091626 3.817093 cpi | -.7963907 1.382529 -0.58 0.565 -3.521957 1.929176 gdp | 120.3176 94.92575 1.27 0.206 -66.82235 307.4575 ir | -1.568418 1.828911 -0.86 0.392 -5.173997 2.03716 _cons | -40.45937 27.96331 -1.45 0.149 -95.5872 14.66846 . estat vif
Variable | VIF 1/VIF
+
+
Mean VIF | 2.60
. xtreg price roe eps bvps size cpi gdp ir, fe
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 216
Group variable: number Number of groups = 9
R-sq: Obs per group:
within = 0.5245 min = 24 between = 0.6004 avg = 24.0 eps | 5.62 0.177891 bvps | 3.48 0.287610 roe | 3.38 0.296229 size | 2.09 0.479120 ir | 1.29 0.776915 gdp | 1.26 0.793631 cpi | 1.08 0.926171
overall
corr(u_i, Xb
price | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
+ roe | 39.71314 40.47893 0.98 0.328 -40.10712 119.5334 eps | .0028628 .0008656 3.31 0.001 .0011559 .0045697 bvps | .0018441 .0003379 5.46 0.000 .0011778 .0025103 size | -1.630305 2.131546 -0.76 0.445 -5.833493 2.572883 cpi | -.4139019 .8473943 -0.49 0.626 -2.084876 1.257072 gdp | 224.6957 69.11236 3.25 0.001 88.41333 360.9781 ir | -2.326702 1.162234 -2.00 0.047 -4.618507 -.0348979 _cons | 29.56495 43.74119 0.68 0.500 -56.68814 115.818 + sigma_u | 8.7689743 sigma_e | 5.5220552
rho | .71604749 (fraction of variance due to u_i)
F test that all u_i=0: F(8, 200) = 46.26 Prob > F = 0.0000
. estimate store fe1
. xtreg price roe eps bvps size cpi gdp ir, re
Random-effects GLS regression Number of obs = 216
Group variable: number Number of groups = 9
R-sq: Obs per group:
within = 0.5241 min = 24
between = 0.6212 avg = 24.0
overall = 0.5662 max = 24
Wald chi2(7) = 229.53
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000
price | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
+ roe | 39.62286 40.18704 0.99 0.324 -39.14229 118.388 eps | .0028734 .0008589 3.35 0.001 .00119 .0045568 bvps | .0018256 .000334 5.47 0.000 .001171 .0024802 size | -.734002 1.912893 -0.38 0.701 -4.483203 3.015199 = 0.5433 max = 24 F(7,200) = 31.52 ) = 0.3077 Prob > F = 0.0000
cpi | -.4787353 .8396875 -0.57 0.569 -2.124492 1.167022 gdp | 207.2241 66.58996 3.11 0.002 76.71021 337.7381 ir | -2.16893 1.144036 -1.90 0.058 -4.411199 .0733393 _cons | 11.81167 39.72274 0.30 0.766 -66.04347 89.66681 + sigma_u | 10.402216 sigma_e | 5.5220552
rho | .78014944 (fraction of variance due to u_i)
. estimate store re1 . hausman fe1 re1
Note: the rank of the differenced variance matrix (5) does not equal the number of coefficients being tested (7); be sure this is what you expect, or there may be problems computing the
test. Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale.
---- Coefficients ----
| (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B))
| fe1 re1 Difference S.E.
+ roe | 39.71314 39.62286 .0902738 4.852392 eps | .0028628 .0028734 -.0000106 .0001076 bvps | .0018441 .0018256 .0000185 .0000511 size | -1.630305 -.734002 -.8963034 .9403882 cpi | -.4139019 -.4787353 .0648333 .1140266 gdp | 224.6957 207.2241 17.4716 18.50123 ir | -2.326702 -2.16893 -.1577723 .2048637
b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic
chi2(5) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
= 0.95
Prob>chi2 = 0.9666
. xtreg price roe eps bvps size cpi gdp ir, re
Group variable: number Number of groups = 9
R-sq: Obs per group:
within = 0.5241 min = 24
between = 0.6212 avg = 24.0