CHƯƠNG 2 : TỔNG QUAN CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
2.3 Những nhân tố ảnh hưởng đến lợi tức IPO:
2.3.3 Khối lượng giao dịch ngày đầu tiên/cổ phiếu chào bán:
Khối lượng giao dịch ngày đầu tiên/ cổ phiếu chào bán: đó là tỷ lệ khối lượng giao dịch ngày đầu tiên trên khối lượng cổ phiếu chào bán. Có mối quan hệ chặt chẽ giữa lợi tức lần đầu và khối lượng giao dịch ngày đầu tiên. Những đợt IPO thành công, được chú ý thì có đặc điểm lợi tức và khối lượng giao dịch ban đầu cao, và những đợt IPO ít được chú ý thì ngược lại, lợi tức và khối lượng thấp (Ellis 2005). Điều này đặc trưng có thể là IPO được định giá cao.
Ellis 2005 tiến hành nghiên cứu số lượng cổ phiếu khổng lồ mua bán trong
hai ngày đầu tiên sau khi IPO với mẫu là những công ty IPO trên thị trường Nasdaq. Thời kỳ IPO lạnh (Cold IPO) là những thời kỳ mà số lượng cổ phiếu do những nhà môi giới nội bộ đứng ra mua, trong khi đó thời kỳ IPO nóng (hot IPO) có sự cân bằng mua bán của các nhà đầu tư. Ellis et Al,2000, 2002; Aggarwal, 2000, 2003 cho rằng khối lượng mua bán trong ngày đầu tiên hay sau hai ngày từ khi IPO là rất lớn, khoảng 70% cổ phiếu được bán trong đợt phát hành. Những lý thuyết và các bài báo tài chính như Siconolfi, 1998; Siconolfi và Mcgeedan 1998; Tam và Ewing, 2000; Smith và Puliam, 2000 cho rằng những nhà đầu tư người nhận sự phân phối cổ phiếu trong đợt IPO và bán chúng trong vài ngày là nguyên nhân của khối lượng giao dịch lớn này. Giả thuyết chung là những nhà Flipper sẽ bán cổ phiếu của họ để có lợi nhuận trong những giai đoạn Hot IPOs và làm cho thị trường ổn định trong giai đoạn Cold IPOs.
16
2.3.4 Khối lượng cổ phiếu niêm yết tại ngày đầu tiên giao dịch:
Lowry & Shu (2002), Loughran & Ritter (2004), Bradley, Cooney, Jordan, & Singh (2004) và Ritter J. , (1998) cho rằng khối lượng cổ phiếu giao dịch so với lượng cổ phiếu phát hành cùng với các yếu tố như qui mô phát hành, tuổi công ty IPO là những động lực thúc đẩy cao trong các lý thuyết về IPO.
Tehran-Gholamreza Zamanian, Saber Khodaparati, Mohammad Mirbagherijam (2013) nghiên cứu cho kết quả dương giữa khối lượng cổ phiếu niêm yết tại ngày đầu tiên giao dịch và lợi tức bất thường.
Khối lượng cổ phiếu niêm yết tại ngày đầu tiên giao dịch, nó được xác định VO_Trans = Log (Khối lượng cổ phiếu giao dịch tại ngày đầu tiên giao dịch)
2.3.5 Chỉ số P/E:
Ritter & Welch (2002) chỉ ra rằng việc đinh giá thấp IPO có sự liên quan đáng kể đến chỉ số P/E.
Tehran-Gholamreza Zamanian, Saber Khodaparati, Mohammad Mirbagherijam (2013) khi tiến hành nghiên cứu lợi tức bất thường trên 33 cơng ty trên thị trường Tehran thì chỉ ra rằng chỉ số P/E có tác động tích cực đến lợi tức bất thường.
Chi số P/E được tính bằng cách giá cổ phiếu chia cho thu nhập mỗi vốn cổ phần
2.4 Tóm tắt các nghiên cứu thực nghiệm:
Để có cái nhìn tổng qt về các nhân tố đặc điểm cơng ty có tác động đến lợi tức bất thường từ hoạt động IPO của cổ phiếu các công ty trên thị trường chứng khoán, tác giả xin thống kê lại một số nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới như Mỹ, Tehran, Hong Kong, Iran về các nhân tố tác động đến lợi tức bất thường IPO.
17
Bảng 2.1 Tóm tắt các nghiên cứu trước đây
Các nhân tố Tác giả nghiên cứu và thị
trường nghiên cứu
Kết quả
nghiên cứu
Logarit qui mô
Hong Kong - Agrwal và cộng sự
2006 (-)
Tehran-Gholamreza Zamanian, Saber Khodaparati, Mohammad Mirbagherijam (2013), Mỹ - Alon Brav, Christoper Geczy , Paul A. Gompers 2001, Iran - Mahdi Filsaraei, Alireza Azarberahman, Jalal Azarberahman March 02, 2013
(+)
Tuổi công ty IPO
Mỹ - Jay R.Ritter March 1991 (+) Tehran-Gholamreza Zamanian, Saber Khodaparati, Mohammad Mirbagherijam (2013)
Không tác động
Khối lượng cổ phiếu niêm yết tại ngày đầu tiên giao dịch
Tehran-Gholamreza Zamanian, Saber Khodaparati, Mohammad Mirbagherijam (2013),
(+)
Khối lượng cổ phiêu giao dịch ngày đầu tiên/ khối lượng cổ phiếu chào bán
Mỹ- Katrina Ellis - 2005, Mỹ - Fernando Belden Saro, Mohammad Tayseer Chenine - Spring 2007
(+)
Tehran-Gholamreza Zamanian, Saber Khodaparati, Mohammad Mirbagherijam (2013), Iran - Mahdi Filsaraei, Alireza Azarberahman, Jalal
Không tác động
18
Azarberahman March 02, 2013
Chỉ số P/E
Tehran-Gholamreza Zamanian, Saber Khodaparati, Mohammad Mirbagherijam (2013) (không tác động) mức ý nghĩa 5% (+) mức ý nghĩa 10%
Do nguồn lực không thể xem xét hết tất cả các bài nghiên cứu trên thế giới về các nhân tố tác động đến lợi tức bất thường IPO, nhưng qua bảng thống kê có thể thấy rằng có rất nhiều nhân tố tác động đến lợi tức IPO nhưng những nhân tố sau có tần suất xuất hiện cao hơn hẳn như qui mô công ty, tuổi công ty, khối lượng cổ phiếu giao dịch ngày đầu tiên/khối lượng chào bán.
Tác giả xin sử dụng nghiên cứu “Lợi tức ngắn hạn và dài hạn từ IPO của các công ty đại chúng và công ty tư nhân trên thị trường chứng khoán Tehran” của Gholamreza Zamanian, Saber Khodaparati, Mohammad Mirbagherijam (2013) làm bài tham khảo chính vì các lý do sau:
- Bài nghiên cứu được đăng trên tạp chí uy tín các nghiên cứu hàn lâm về kinh tế và khoa học xã hội nên đã được sự kiểm duyệt về chất lượng của bài nghiên cứu.
- Các tác giả thực hiện bài nghiên cứu đến từ trường đại học “University of Sistan and Baluchestan” - trường đại học danh tiếng của Iran, vốn cập nhật các phương pháp nghiên cứu tiên tiến nhất.
Vì vậy, thiết nghĩ đây là nguồn tham khảo đáng quý khi áp dụng các phương pháp nghiên cứu của tác giả này nhằm áp dụng cho điều kiện Việt Nam.
19
Kết luận chương 2:
Chương này cho ta cái nhìn tổng quát về IPO như các lý thuyết về IPO:, lý thuyết thời điểm thị trường; lý thuyết thông tin bất cân xứng, lý thuyết người đại diện, lý thuyết tín hiệu để giải thích những xu hướng lợi tức IPO trong ngắn hạn, dài hạn cũng như tóm tắt một số bài nghiên cứu trên thế giới về những nhân tố tác động đến lợi tức IPO bất thường.
Những xu hướng lợi tức bất thường trong ngắn hạn và dài hạn cũng như các nhân tố tác động đến lợi tức IPO ở những nền kinh tế khác nhau thì khơng thống nhất, việc tham khảo các nghiên cứu trước đây sẽ giúp cho ta có tiền đề tốt để tiến hành nghiên cứu áp dụng cho điều kiện thị trường chứng khoán Việt Nam.
20
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Dữ liệu nghiên cứu:
Dữ liệu nghiên cứu: Là các doanh nghiệp niêm yết trên Sở giao dịch chứng
khốn Hồ Chí Minh và Hà Nội và đã IPO trong giai đoạn từ 2008 – 2012; đồng thời được được chọn ngẫu nhiên theo nguyên tắc là công ty lấy mẫu phải có khả năng tiếp cận được đầy đủ thơng tin và tính tuần tự theo thời gian nghiên cứu từ 2008 đến 2012 cho đủ quy mô mẫu dự kiến.
Quy mơ mẫu: Căn cứ trên điều kiện tài chính cũng như thời gian thu thập số
liệu; tác giả đã xác định quy mô mẫu là 200 doanh nghiệp được phân bổ cho 2 thị trường là: (1) 100 doanh nghiệp niêm yết HOSE (2) và 100 doanh nghiệp trên HNX để có căn cứ so sánh đối chiếu giữa hai nhóm (danh sách doanh nghiệp cần nghiên cứu được trình bày ở phụ lục 1 và 2 của luận văn này).
Thu thập dữ liệu, tác giả sử dụng các phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp
để phục vụ cho quá trình nghiên cứu của mình; các dữ liệu thứ cấp được tác giả thu thập qua các nguồn sau:
- Nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập thông qua các phương tiện thông tin đại chúng như: các website của các doanh nghiệp thu thập: cafef.vn; stox.vn; cophieu68.vn, vietstock.com.vn, hsx.com.vn; vsd.vn ; website các cơng ty chứng khốn…
- Nội dung dữ liệu thu thập bao gồm: các chỉ tiêu cần phục vụ cho nghiên cứu của đề tài như: Giá này đầu tiên IPO, Giá ngày thứ 30, Giá 1 năm, chỉ số VnIndex ngày đầu IPO, ngày thư 30, 1 năm sau, EPS của công ty tại kỳ quan sát, Ngày IPO, Ngày thành lập công ty, Số lượng cổ phiếu niêm yết, Số lượng cổ phiếu chào bán ngày đầu tiên, Số lượng cổ phiếu giao dịch ngày đầu tiên, …
21
3.2. Mô tả biến và kỳ vọng nghiên cứu:
3.2.1. Mô tả biến:
(i) CAR_S: Là lợi nhuận ngắn hạn của IPO được xác định theo công thức sau: CAR_Sit = Rit - Rmt, trong đó
- Rit là lợi nhuận sau 30 ngày của cơng ty i đã IPO, nó được xác định bằng giá ngày thứ 30 so với ngày đầu tiên IPO (P30 – P0)/ P0.
- Rmt là lợi nhuận sau 30 ngày của thị trường, nó được xác định bằng giá ngày thứ 30 của chỉ số VnIndex so với chỉ số VnIndex vào ngày đầu tiên IPO của công ty i (VnIndex30 – VnIndex0)/ VnIndex0)
- Lý do lựa chon khoảng thời gian 30 ngày làm việc đo lường lợi nhuận ngăn hạn là nhằm loại bỏ tác động cuả việc thiết lập biên độ (5% hoặc 7%) của HOSE trong giai đoạn nghiên cứu
(ii) CAR_L: Là lợi nhuận dài hạn của IPO được xác định theo công thức tương tự như ngắn hạn: CAR_Lit = Rit - Rmt, tuy nhiên khoảng thời gian được xác định để tính tốn là 1 năm. Theo Gholamreza Zamanian, Saber Khodaparati, Mohammad Mirbagherijam (2013) thì thời gian 1 năm đủ để xem xét các vấn đề trong dài hạn.
(iii) Size: là quy mơ của cơng ty IPO, nó được xác định bằng Logarit cơ số 10 của vốn hóa (giá trị thị trường của cơng ty) tại ngày đầu tiên giao dịch sau IPO: SIZE = Log (Số lượng cổ phiếu của doanh nghiệp niêm yết tại ngày đầu tiên IPO* Giá đóng cửa của ngày đầu tiên giao dịch)
(iv) Age: Tuổi của cơng ty, nó được xác định bằng chênh lệch giữa mốc thời gian IPO với mốc thành lập công ty và được đo lường theo đơn vị năm. AGE = (Ngày IPO – Ngày thành lập)/365
(v) IPO_Rate: Tỷ lệ khối lượng cổ phiếu giao dịch ngày đầu tiên/ Cổ phiếu chào bán
22
(vi) Vo_Trans: Khối lượng cổ phiếu niêm yết tại ngày đầu tiên giao dịch, nó được xác định VO_Trans = Log (Khối lượng cổ phiếu niêm yết tại ngày đầu tiên giao dịch)
(vii) PE: Tỷ số giá trên thu nhập vốn cổ phần, PE = P giao dịch/ EPS của doanh nghiệp trong kỳ nghiên cứu (30 ngày hoặc 1 năm)
3.2.2. Kỳ vọng nghiên cứu:
Các kỳ vọng nghiên cứu của đề tài được xác lập như sau:
Bảng 3.1: Tổng hợp các kỳ vọng nghiên cứu
Giả thiết Kỳ vọng Theo nghiên cứu của các tác giả
SIZE + Gholamreza Zamanian, Saber Khodaparati, Mohammad Mirbagherijam (2013)
Vo_Trans +
PE +
3.3. Mơ hình nghiên cứu:
Trên cơ sở tổng hợp các nghiên cứu trước đây và xuất phát từ vấn đề, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu đã đề cập ở phần trên; tác giả đề xuất mơ hình nghiên cứu theo phương pháp nghiên cứu của Gholamreza Zamanian, Saber Khodaparati, Mohammad Mirbagherijam (2013)1 như dưới đây:
1 Trong đề tài Long-Run and Short-Run Returns of Initial Public Offerings (IPO) of Public and Private Companies in Tehran Stock Exchange (TSE) Market
23
Nguồn: Gholamreza Zamanian, Saber Khodaparati, Mohammad Mirbagherijam
(2013)
Phương trình tổng quat biểu diễn mối quan hệ là: CAR = f ( các yếu tố), theo Gholamreza Zamanian, Saber Khodaparati, Mohammad Mirbagherijam (2013) phương trình cụ thể được biểu diễn như sau:
CAR_Si,t = α + β1*SIZEi,t + β2*AGEi,t + β3* IPO_Ratei,t + + β4* Vo_Trans i,t + β5* PEi,t + µi + γt + εi,t (1)
CAR_Li,t = α + β1*SIZEi,t + β2*AGEi,t + β3* IPO_Ratei,t + β4* Vo_Trans i,t + β5* PEi,t + µi + γt + εi,t (2)
Trong đó:
(i) CAR_S: Là lợi nhuận ngắn hạn của IPO
(ii) CAR_L: Là lợi nhuận dài hạn của IPO
(iii) Size: là quy mô của công ty IPO
Quy mô của công ty (Size)
Tuổi công ty (Age)
Tỷ lệ khối lượng cổ phiếu giao dịch ngày đầu tiên/ Tỷ lệ cổ phiếu chào bán (IPO_Rate)
Khối lượng cổ phiếu niêm yết tại ngày đầu tiên giao dịch (Vo_Trans)
Giá giao dịch/ EPS (PE)
Lợi nhuận ngăn hạn (CAR_S) Lợi nhuận dài hạn (CAR_L)
24
(iv) Age: Tuổi của công ty
(v) IPO_Rate: Tỷ lệ khối lượng cổ phiếu giao dịch ngày đầu tiên/ Cổ phiếu chào bán
(vi) Vo_Trans: Khối lượng cổ phiếu niêm yết tại ngày đầu tiên giao dịch
(vii) PE: Tỷ số giá trên thu nhập vốn cổ phần
(viii) Các vấn đề khác
- t là thời gian nghiên cứu từ năm 2008 đến 2012 - i là số lượng công ty nghiên cứu
- βi là các hệ số tác động, cho biết mức độ tác động và dấu tác động của các biến vào CAR_S và CAR_L
- α là hệ số chặn phản ánh phần lợi nhuận không phụ thuộc vào các yếu tố tác động
- α (hay ký hiệu là C trong eview) là hệ số chặn phản ánh phần lợi nhuận không phụ thuộc vào các yếu tố tác động
- Hệ số γ cho biết diễn biến tác động qua các năm trong giai đoạn quan sát - Các phần µi + εi,t là các phần dư của mơ hình nghiên cứu, µi phần dư của cơng ty quan sát i trong khoảng thời gian nghiên cứu khi được xem xét riêng cho từng công ty, εi,t phần dư chung của mơ hình khi quan sát tất cả các công ty nghiên cứu
3.4. Phương pháp kiểm định:
3.4.1. Hồi quy và kiểm định với mơ hình FEM:
Với giả định mỗi đơn vị đều có những đặc điểm riêng biệt có thể ảnh hưởng đến các biến giải thích, FEM phân tích mối tương quan này giữa phần dư của mỗi đơn vị với các biến giải thích qua đó kiểm sốt và tách ảnh hưởng của các đặc điểm riêng biệt (không đổi theo thời gian) ra khỏi các biến giải thích để chúng ta có thể
25
ước lượng những ảnh hưởng thực (net effects) của biến giải thích lên biến phụ thuộc.
Mơ hình ước lượng sử dụng:
Yit = Ci + β Xit + Uit *
Trong đó
Yit : thời gian (năm).
Xit : biến độc lập
Ci (i=1….n) : hệ số chặn cho từng đơn vị nghiên cứu.
β : hệ số góc đối với nhân tố X.
Uit : phần dư.
Mơ hình trên đã thêm vào chỉ số i cho hệ số chặn “c” để phân biệt hệ số chặn của từng doanh nghiệp khác nhau có thể khác nhau, sự khác biệt này có thể do đặc điểm khác nhau của từng doanh nghiệp hoặc do sự khác nhau trong chính sách quản lý, hoạt động của doanh nghiệp.
3.4.2. Hồi quy và kiểm định với mơ hình REM:
Điểm khác biệt giữa mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên và mơ hình ảnh hưởng cố định được thể hiện ở sự biến động giữa các đơn vị. Nếu sự biến động giữa các đơn vị có tương quan đến biến độc lập – biến giải thích trong mơ hình ảnh hưởng cố định thì trong mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên sự biến động giữa các đơn vị được giả sử là ngẫu nhiên và không tương quan đến các biến giải thích. Chính vì vậy, nếu sự khác biệt giữa các đơn vị có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc thì REM sẽ thích hợp hơn so với FEM. Trong đó, phần dư của mỗi thực thể (khơng tương quan với biến giải thích) được xem là một biến giải thích mới. Ý tưởng cơ bản của mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên cũng bắt đầu từ mơ hình:
26
Yit = Ci + β Xit + Uit
Thay vì trong mơ hình trên, Ci là cố định thì trong REM có giả định rằng nó là một biến ngẫu nhiên với trung bình là C1 và giá trị hệ số chặn được mô tả như sau: Ci = C + εi (i=1,...n). εi : Sai số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và phương sai là σ2. Thay vào mơ hình ta có: Yit = C + β Xit + εi + uit hay Yit = C + β Xit + wit
wit = εi + uit
εi : Sai số thành phần của các đối tượng khác nhau (đặc điểm riêng khác nhau của từng doanh nghiệp) và uit: Sai số thành phần kết hợp khác của cả đặc điểm riêng theo từng đối tượng và theo thời gian.
3.4.3. Kiểm định các kết quả phân tích
Kiểm định Hausman lựa chọn mơ hình phù hợp, Để xem xét mơ hình FEM
hay REM phù hợp hơn, ta sử dụng kiểm định Hausman. Thực chất kiểm định Hausman để xem xét có tồn tại tự tương quan giữa εi và các biến độc lập hay không. Giả thiết:
Ho: εi và biến độc lập không tương quan
H1: εi và biến độc lập có tương quan
Khi giá trị P_value <0.05 ta bác bỏ Ho, khi đó εi và biến độc lập tương quan với nhau ta sử dụng mơ hình tác động cố định.
Ngược lại, ta sử dụng mơ hình tác động ngẫu nhiên.
Kiểm định giả thiết về hệ số hồi qui: (Mức ý nghĩa =0,05), Kiểm định giả