Chương này sẽ trình bày cách thu thập và xử lý dữ liệu, phương pháp nghiên cứu, mô hình hồi quy, các kiểm định sẽ sử dụng được trình bày cụ thể. Chương 3 được trình bày theo bố cục sau:
Dữ liệu
Phương pháp nghiên cứu Mô hình kinh tế lượng
3.1. Dữ liệu
Nghiên cứu thu thập dữ liệu theo ngày các thương vụ thâu tóm sáp nhập trên thị trường Việt Nam từ 01/01/2016 đến 28/01/2019 dựa trên dữ liệu của Thomson Reuters; và giá cổ phiếu và các chỉ số tài chính trong báo cáo kiểm toán của các công ty này trên https://finance.vietstock.vn/, https://www.cophieu68.vn/. Mẫu nghiên cứu chỉ bao gồm các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Hồ Chí Minh và Hà Nội (HOSE và HNX). Tổng số thương vụ trong giai đoạn này là 120 thương vụ (phụ lục đính kèm). Trình tự các bước tiến hành thu thập dữ liệu như sau:
Bước 1: Tập hợp tất cả các giao dịch M&A diễn ra trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 01/01/2016 đến 28/01/2019 dữ liệu được cung cấp bởi Thomson Reuters;
Bước 2: Lựa chọn các giao dịch M&A trong danh sách mẫu thỏa mãn các điều kiện sau đây:
▪ Các thương vụ mà các công ty đã niêm yết trên sàn chứng khoán HSX và HNX
▪ Thông tin giao dịch: Tên, ngày sự kiện, địa chỉ của công ty niêm yết tham gia giao dịch M&A, tỷ lệ sở hữu sau M&A, loại giao dịch
▪ Tỷ lệ sở hữu sau cùng của bên mua tại công ty bên bán (Targets): > 5%.
Ảnh hưởng của quy mô Công ty Thâu tóm đến Suất sinh lợi bất thường từ các thương vụ Thâu tóm sáp nhập trên Thị trường Chứng khoán Việt Nam
▪ Thông tin giao dịch M&A được công bố trong giai đoạn thời gian nghiên cứu của đề tài: Bắt đầu từ: 01/01/2016 đến 28/01/2019.
Trên cơ sở các tiêu chuẩn trên, bộ mẫu dữ liệu của đề tài bao gồm 120 giao dịch thỏa mãn các tiêu chí đã nêu.
Bước 3: Phân loại các cổ phiếu trong mẫu theo các tiêu chí dự kiến sẽ nghiên cứu để đánh giá tác động của giao dịch M&A: Nhóm công ty lớn, nhóm công ty nhỏ.
3.2. Phương pháp nghiên cứu
3.2.1.Nghiên cứu sự kiện (Event study)
Các nghiên cứu sự kiện về thâu tóm sáp nhập hướng đến quan sát tác động lên giá cổ phiếu của thông tin thâu tóm sáp nhập bằng cách quan sát và đo lường suất sinh lợi bất thường của cổ phiếu trong cửa sổ sự kiện. Cửa sổ sự kiện (event window) có thể là ngày sự kiện hoặc ngày sự kiện cộng/trừ vài ngày, vài tuần hoặc vài tháng. Việc xác định cửa sổ sự kiện dài hay ngắn phụ thuộc vào tính chất hiệu quả của thị trường. Ngoài cửa sổ sự kiện, cửa sổ trước (pre- event window) và cửa sổ sau sự kiện (post- event window) được xác định nhằm ước lượng suất sinh lợi bình thường; hoặc đối với cửa sổ sau sự kiện dùng để tiếp tục quan sát tác động dài hạn của sự kiện.
Suất sinh lời bất thường là đối tượng được quan sát, được ước lượng. Theo A. Craig MacKinlay (1997) có hai mô hình thông dụng được sử dụng để ước lượng suất sinh lợi kỳ vọng, gồm mô hình suất sinh lợi trung bình hằng số (constant mean return model) với Xt là hằng số, và mô hình thị trường (market model) với Xt là suất sinh lợi thị trường. Giữa hai mô hình này, mô hình thị trường có xét đến tác động của điều kiện thị trường lên suất sinh lợi của cổ phiếu do đó phương sai của suất sinh lợi bất thường trong mô hình này giảm xuống. Nghiên cứu này do vậy sử dụng mô hình thị trường trong việc ước tính suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu. Để quan sát tác động của sự kiện trong suốt chiều dài của cửa
Return) được sử dụng. Cụ thể, suất sinh lợi bất thường lũy kế CARi ( 1, 2) trong khoảng thời gian 1đến 2 được tính theo công thức:
Giá trị trung bình và phương sai của suất sinh lợi lũy kế của N chứng khoán trong cửa sổ sự kiện:
Kiểm định thống kê đối với giá trị tỷ suất sinh lợi: