Nhóm biến Ký hiệu Cách tính Kỳ vọng dấu Được sử dụng bởi
Biến phụ thuộc: Biến thanh khoản
Khối lượng
giao dịch TURNOVER
Giá trị trung bình (khối lượng giao dịch hàng ngày)/ Số cổ phiếu đang lưu hành
Chung et al (2009) Brockman et al (2008) Amihud
(2002) ILQ
Giá trị trung bình [(giá trị tuyệt đối(TSSL hàng ngày)]/[khối lượng giao dịch hàng ngày]
Amihud (2002) Ascioglu et al (2011) Ngày không
biến động giá PZR
PZR = Σ ZRD/DYM
+ ZRD là số ngày TSSL (return) của cổ phiếu = 0 + DYM = số ngày giao dịch
Lesmond et al (1999) Biến độc lập Biến điều chỉnh lợi nhuận DA
DAit = TAit - NAit
+ TA: tổng kế tốn dồn tích
+ NA: biến kế tốn dồn tích khơng thể điều chỉnh
(-) TURNOVER (+) ILQ và PZR Chung et el (2009) Saeid Fathi et al (2011) Bafghi et al (2014) Phan Thị Bích Vân (2012)
Nhóm biến kiểm sốt
Quy mơ
doanh nghiệp SIZE
LN (MV)
MV (Matket value) = Số lượng cổ phiếu * giá cổ phiếu
(-) TURNOVER (+) ILQ và PZR
Chung, Van Ness, & Van Ness (1999)
Chung et al (2010) Harris (1994)
McInish & Wood (1992) Saeid Fathi et al (2011) Bafghi et al (2014) Độ lệch chuẩn
TSSL SDRET Độ lệch chuẩn tỷ suất sinh lợi theo ngày trong năm (-) TURNOVER
(+) ILQ và PZR
Giá cổ phiếu PRICE LN (PRICE) (Giá cổ phiếu tại thời điểm cuối năm)
Đòn bẩy LEV Tổng nợ/ Tổng tài sản
4.2.3. Phương pháp phân tích hồi quy
Sau khi xây dựng giả thuyết nghiên cứu, xây dựng mơ hình, thu thập dữ liệu, tác giả tiến hành các bước phân tích sau đây: đầu tiên, (i) thống kê mơ tả các biến, sau đó,
(ii) phân tích ma trận tương quan, kiểm tra các giả thiết của mơ hình hồi quy và sau
cùng là (iii) hồi quy phương trình và thảo luận các kết quả hồi quy.
Trong nghiên cứu này tác giả tiếp cận hồi quy theo phương pháp hồi quy dữ liệu bảng được thực hiện theo 3 cách: hồi quy gộp (pooled model), hồi quy với hiệu ứng cố định (fixed effect model – FEM) và hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên (random efffect model- REM). Sau đó tác giả thực hiện các kiểm định (Lagrange Multiplier (LR test) và Hausman (Hausman test) kiểm tra độ phù hợp giữa các mơ hình.
Hồi quy gộp (pooled model) được tiến hành dựa trên phương pháp ước lượng bình
phương nhỏ nhất (OLS). Phương pháp OLS gộp này sẽ thích hợp nếu các quan sát khơng có sự tồn tại các yếu tố khác biệt giữa từng doanh nghiệp và sự thay đổi trong yếu tố thời gian. Theo Gujarati (2004), việc sử dụng phương pháp OLS bỏ qua bình diện khơng gian và thời gian của dữ liệu kết hợp, kết quả ước lượng có thể sẽ bị thiên lệch. Vì thế hồi quy theo phương pháp ước lượng hiệu ứng cố định cố định (FEM) và hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) sẽ phù hợp hơn vì khơng bỏ qua sự khác biệt trong các yếu tố thời gian và yếu tố doanh nghiệp.
Hồi quy hiệu ứng cố định (FEM) cho rằng mỗi thực thể (doanh nghiệp) đều có
những đặc điểm riêng biệt, có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, có sự tương quan giữa phần dư của mỗi thực thể (có chứa các đặc điểm riêng) với các biến giải thích. FEM có thể kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) này ra khỏi các biến giải thích để ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc. Các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) này là đơn nhất đối với một thực thể và không tương quan với đặc điểm của các thực thể khác. Khi đó, tung tung độ gốc của các doanh nghiệp sẽ khác nhau. Đồng thời, nếu xem xét mỗi giai đoạn (đặc điểm thời gian) đều có những đặc điểm riêng biệt, có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, FEM có
thể kiểm sốt và tách ảnh hưởng của yếu tố thời gian (không đổi theo yếu tố doanh nghiệp) để thực hiệu hồi quy.
Hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (REM) xem đặc điểm riêng giữa các thực thể được giả sử là ngẫu nhiên và khơng tương quan đến các biến giải thích. REM xem các phần dư của mỗi thực thể (doanh nghiệp) là một biến giải thích mới.
Các kiểm định để lựa chọn mơ hình hiệu quả nhất giữa hồi quy gộp (pooled model), hồi quy hiệu ứng cố định (FEM) và hồi quy hiệu ứng ngẫu nhiên (FEM) được thực hiện như sau:
+ Kiểm định Lagrange Multiplier (LR test) được sử dụng để kiểm tra độ phù hợp giữa hai mơ hình pooling và fixed effect. Nội dung của kiểm định là kiểm định giả thuyết H0: Mơ hình hồi quy với hiệu ứng cố định là không cần thiết. Nếu nhận thấy LR > Chi2 critical value, thì bác bỏ H0, tức lúc này hồi quy với hiệu ứng cố định là hiệu quả hơn so với hồi quy gộp.
+ Kiểm định Hausman (Hausman test) kiểm tra độ phù hợp giữa mơ hình random và fixed effect. Nội dung của kiểm định là kiểm định giả thuyết H0:
Mơ hình hồi quy với hiệu ứng ngẫu nhiên có hiệu quả hơn. Nếu nhận thấy Hausman > Chi2 critical value, thì thực hiện bác bỏ H0, tức lúc này hồi quy với hiệu ứng cố định là hiệu quả hơn.
4.3. Dữ liệu nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu: Việc lựa chọn đối tượng quan sát của tác giả cũng dựa vào một số tiêu chí nhất định. Đầu tiên, các cơng ty tài chính cũng bị loại trừ khỏi mẫu. Bởi vì cấu trúc vốn, thanh khoản có nhiều khác biệt so với các doanh nghiệp phi tài chính. Ngồi ra, các doanh nghiệp tài chính như ngân hàng, cơng ty chứng khốn, bảo hiểm… chịu tác động của các bộ luật chuyên ngành riêng, như Luật chứng khoán, Luật các tổ chức tín dụng… do đó, hành vi điều chỉnh lợi nhuận sẽ có sự khác biệt so với nhóm cổ phiếu cịn lại. Dữ liệu về ngành, tác giả dựa theo chuẩn phân ngành ICB (Industry Classification Benchmark). Theo đó, ICB do FTSE Group và DowJone xây dựng. ICB phân chia các ngành kinh tế quốc dân thành 4
cấp gồm: 10 nhóm ngành (Industries), 19 phân ngành lớn (Super sectors), 41 phân ngành chính (Sectors), 114 phân ngành phụ (Sub sectors). Các nhóm ngành chính được xây dựng trong ICB bao gồm: Dầu khí, nguyên vật liệu, công nghiệp, hàng tiêu dùng, y tế, dịch vụ tiêu dùng, viễn thông, dịch vụ công cộng và tài chính. Việc sắp xếp các doanh nghiệp niêm yết riêng lẻ vào các nhóm phân ngành cụ thể, tác giả tham khảo từ một số nguồn: Stockbiz (Stockbiz Investment Ltd); StoxPlus và website: http://www.cophieu68.vn/ thuộc Công Ty Cổ Phần Tư Vấn Đầu Tư Cây Cầu Vàng. Dựa trên việc phân chia ngành nghề này, các cổ phiếu có mã ngành 8000 thuộc nhóm ngành Tài chính (Financials) được loại trừ khỏi mẫu.
Hình 4.1: Quy mơ niêm yết trên HSX
Nguồn: Sở GDCK TP Hồ Chí Minh
Về thời gian nghiên cứu: mặc dù, phiên giao dịch đầu tiên được khai trương tại Sở GDCK Thành Phố Hồ Chí Minh (HSX) vào ngày 28/07/2000 nhưng chỉ với 2 doanh nghiệp niêm yết. Trải qua gần 15 năm giao dịch và số lượng các công ty niêm yết mặc dù cũng đã tăng dần qua các năm và chỉ thực sự bùng nổ về số lượng niêm yết vào giao đoạn 2006 – 2008 (hình 3.1). Tác giả chỉ chọn giai đoạn nghiên cứu từ 2009-2015. Ngoài ra, các doanh nghiệp mới niêm yết gần đây (từ 2009 đến 2015) cũng bị loại ra khỏi mẫu. Điều này nhằm đáp ứng tiêu chí về chuỗi thời gian trong cấu trúc dữ liệu bảng. Đồng thời, điều này cũng đảm bảo dữ liệu nghiên cứu
5 6 14 14 16 23 83 113 138 183 256 287 301 304 299 308 - 50 100 150 200 250 300 350 2000 2003 2006 2009 2012 2015
có thể thu thập được, mẫu đủ dài và bảng dữ liệu cân đối. Tóm lại, các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu phải được niêm yết trên SGDCK bắt đầu từ trước năm 2008 và vẫn còn được niêm yết trên SGDCK đến thời điểm 31/12/2015.
Sau các bước xử lý dữ liệu như trên, mẫu dữ liệu sau cùng trong nghiên cứu bao gồm 116 công ty niêm yết trên sở giao dịch chứng khốn TP. Hồ Chí Minh (HSX), trong thời kỳ quan sát kéo dài 7 năm từ 2009 đến 2015. Ứng với mỗi cơng ty có mặt trong mẫu, tác giả tiến hành thu thập các dữ liệu để tính tốn các nhóm biến, được mô tả sau đây:
Dữ liệu về giá cổ phiếu và khối lượng, khối lượng giao dịch hàng ngày
Theo đó, giá cổ phiếu được sử dụng để tính giá trị thị trường của cơng ty cũng hư biến kiểm sốt trong mơ hình. Trong khi đó, dữ liệu về khối lượng và giá trị giao dịch của cổ phiếu được sử dụng để tính các biến thanh khoản. Giá cổ phiếu và khối lượng và khối lượng giao dịch hàng ngày được thu thập từ cơ sở dữ liệu của Công ty đầu tư Stockbiz (Công ty chuyên cung cấp các giải pháp thông tin, dữ liệu tài chính). Giá cổ phiếu chính là giá đóng cửa, giá này sau đó được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, thưởng cổ phiếu và cổ tức tiền mặt. Giá này đã được so với các nguồn dữ liệu đáng tin cậy khác và cho thấy khơng có sự sai lệch.
Dữ liệu kế toán
Dữ liệu kế toán hàng năm của các cơng ty được trích xuất từ cơ sở dữ liệu của StoxPro, phần mềm phân tích cổ phiếu, truy xuất dữ liệu của Công ty StoxPlus (công ty cung cấp các giải pháp thơng tin tài chính thơng minh, dữ liệu thị trường), sau đó tác giả kiểm tra lại với các BCTC được các công ty cơng bố, khơng có bất kỳ sai lệch đáng kể nào. Dữ liệu kế toán bao gồm bảng cân đối kế toán, bảng kết quả hoạt động kinh doanh và báo cáo lưu chuyển tiền tệ. Các dữ liệu này dùng để tính biến điều chỉnh lợi nhuận của doanh nghiệp và các biến kiểm sốt trong mơ hình.
4.4. Thống kê mơ tả phân tích tương quan các biến trong mơ hình
4.4.1. Mơ tả thống kê
Mẫu nghiên cứu bao gồm 812 quan sát của 116 cơng ty phi tài chính niêm yết trên Sở GDCK TP. HCM (HSX) trong giai đoạn 7 năm từ 2009 đến 2015, tương đương với 7 quan sát/1 doanh nghiệp. Tác giả tiến hành thống kê mơ tả các biến cho tồn bộ mẫu quan sát trong nghiên cứu được trình bày ở bảng 4.3. Kết quả bao gồm giá trị trung bình, trung vị, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ lệch chuẩn của các biến nhằm cung cấp một cái nhìn tổng quan về các đặc tính của dữ liệu.
Bảng 4.3: Mô tả thống kê các biến trong mơ hình
BIẾN
Số quan sát
Trung
bình Trung vị Độ lệch
chuẩn Tối đa Tối thiểu
Thanh khoản
TURNOVER 812 0.0046 0.0017 0.0057 0.0319 0.0000
ILQ 812 0.8267 0.0501 1.5534 9.8378 0.0001
PZR 812 0.2411 0.2186 0.1417 0.7600 0.0065
Quản trị lợi nhuận
DA 812 0.0296 0.0224 0.1684 1.4909 -0.8991
Biến kiểm soát
SIZE 812 5.8773 5.6092 1.6727 11.7228 2.0849
SDRET 812 0.0268 0.0261 0.0068 0.0490 0.0120
PRICE 812 2.4224 2.3638 0.6930 4.5010 0.6512
LEV 812 0.4631 0.4947 0.2127 0.8708 0.0069
PPE 812 0.2240 0.1706 0.1936 0.9275 0.0001
Nguồn: tác giả tổng hợp dựa số liệu phân tích được thực hiện trên Eview
Kết quả trong bảng 4.3, biến TURNOVER, biến thanh khoản theo số lượng cổ phiếu giao dịch hàng ngày trên tổng số cổ phiếu lưu hành, nhận giá trị trung bình là 0.0046, cho thấy chỉ có trung bình 0.46% số lượng cổ phiếu được giao dịch trên tổng số cổ phiếu đang lưu hành của doanh nghiệp. Một số doanh nghiệp của thanh khoản tốt theo cách tính của TURNOVER trong mẫu quan sát là: LCG – CTCP
Licogi 16; DIC – CTCP Đầu tư thương mại DIC; SFI – CTCP Đại lý vận tải SAFI, PAN – CTCP Xuyên Thái Bình, …. Bên cạnh đó, biến tỷ lệ thanh khoản (ILQ và PZR) lần lượt nhận các giá trị trung bình ở mức 0.8267 và 0.2411. Đối với chỉ số ILQ, sau khi nhân cho một bội số là 10.000, giá trị trung bình của ILQ là 0.8267, cho thấy, trong mẫu quan sát, trung bình có 0.8267*10-4 đơn vị tỷ suất sinh lợi/ 1 đơn vị khối lượng giao dịch. Các giá trị càng thấp của ILQ cho thấy cổ phiếu có thanh khoản cao, một số quan sát có thanh khoản cao theo cách tính ILQ trong mẫu quan sát là: CII – CTCP Đầu tư Hạ tầng Kỹ thuật T.P HCM; SAM- CTCP Đầu tư và Phát triển Sacom; REE – CTCP Cơ điện lạnh; DPM – Tổng Công ty Phân bón và Hóa chất Dầu khí; PVT – Tổng cơng ty Cổ phần Vận tải Dầu khí; FPT – CTCP FPT… Đối với PZR, giá trị trung bình nhận được là 0.2411, cho thấy, trung bình có 24.11% các ngày giao dịch trong năm, các cổ phiếu khơng có sự biến động trong giá cổ phiểu, hay tỷ suất sinh lợi là bằng 0. Giá trị càng thấp của PZR cho thấy cổ phiếu có thanh khoản càng cao, một số quan sát có thanh khoản cao theo cách tính ILQ trong mẫu quan sát là: SJD – CTCP Thủy điện Cần Đơn; VNA – CTCP Vận tải Biển Vinaship; KSH – CTCP Đầu tư và Phát triển KSH; PAN – CTCP Xuyên Thái Bình; DCL – CTCP Dược phẩm Cửu Long…
Kết quả trong bảng 4.3 cũng cho thấy giá trị trung bình của biến DA, đại diện cho điều chỉnh lợi nhuận, nhận giá trị trung bình 0.0296, một giá trị cao của biến DA cho thấy doanh nghiệp có nhiều ‘thao tác” trên báo cáo tài chính, hay có hành vi điều chỉnh lợi nhuận nhiều. Theo đó, một số doanh nghiệp trong mẫu quan sát có giá trị cao của DA là LAF – CTCP Chế biến Hàng xuất khẩu Long An; TSC – CTCP Vật tư kỹ thuật Nông nghiệp Cần Thơ; HAI – CTCP Nông dược H.A.I; LGC – CTCP Đầu tư Cầu đường CII. Ngược lại, một số doanh nghiệp có giá trị thấp của DA là: VID – CTCP Đầu tư Phát triển Thương mại Viễn Đông; KSH – CTCP Đầu tư và Phát triển KSH; DPM – Tổng Cơng ty Phân bón và Hóa chất Dầu khí; PAN – CTCP Xuyên Thái Bình…
– logarit nepe của giá trị thị trường) nhận giá trị trung bình là 5.877; độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi hàng ngày (SDRET) nhận giá trị trung bình là 0.0268, giá cổ phiếu (PRICE, giá đóng cửa trung bình) nhận giá trị trung bình là 2.422 và cơ cấu vốn (LEV) nhận giá trị trung bình là 0.463, tức trong cơ cấu vốn của các doanh nghiệp trong mẫu có sử dụng trung bình 46.3% là nợ vay, tỷ lệ tài sản cố định hữu hình (PPE) nhận giá trị trung bình là 0.224, cho thấy trung bình các doanh nghiệp trong mẫu có 22.4% là các tài sản cố định hữu hình.
4.4.2. Phân tích tương quan
Trước khi thực hiện các phép hồi quy, tác giả tiến hành phân tích tương quan giữa các biến để so sánh mức độ phù hợp với giả thuyết (về mặt trực quan) cũng như khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến có thể làm cho kết quả hồi quy bị sai lệch. Kết quả phân tích tương quan được thể hiện trong bảng 4.4.
Đầu tiên, ở nhóm biến thanh khoản và biến điều chỉnh lợi nhuận, hệ số tương quan của biến thanh khoản TURNOVER nghịch biến với biến DA với giá trị là -0.415, trong khi đó, hệ số tương quan của biến ILQ và PZR có tương quan dương với biến DA với giá trị lần lượt là 0.274 và 0.472. Như vậy, về mặt thống kê, kết quả này là phù hợp với giả thuyết nghiên cứu H1 (Điều chỉnh lợi nhuận có tác động nghịch
biến lên thanh khoản cổ phiếu). Cụ thể, dấu âm (-) của hệ số tương quan biến
TURNOVER hàm ý doanh nghiệp có điều chỉnh lợi nhuận càng cao, DA càng lớn thì TURNOVER càng thấp, tức là thanh khoản càng kém. Ngược lại, dấu dương (+) của hệ số tương quan của biến ILQ và PZR hàm ý, doanh nghiệp có điều chỉnh lợi nhuận càng cao, DA càng lớn, thì giá trị của ILQ và PZR cũng càng cao, và thanh khoản của doanh nghiệp càng thấp.
Bên cạnh đó, hệ số tương quan ở nhóm các biến kiểm sốt và các biến độc lập khác nhận giá trị thấp (<0.5) điều này cho thấy khơng có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình hồi quy. Tuy vậy, để có kết luận chắc chắn hơn, tác giả thực hiện kiểm định đa cộng tuyến được trình bày trong bảng 4.5.
Bảng 4.4: Ma trận hệ số tương quan các biến trong mơ hình
BIẾN TURNOVER ILQ PZR DA SIZE SDRET PRICE LEV PPE
LIQUIDITY 1 1 1 Sig. level ----- ----- ----- DA -0.415*** 0.274*** 0.472*** 1 Sig. level 0.0000 0.0000 0.0000 -----