Kết quả ước lượng mơ hình 1

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi bất thường và đòn bẩy tài chính của các công ty trên sàn chứng khoán TP HCM , (Trang 56 - 60)

CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.5 Kết quả ước lượng và thảo luận

4.5.1 Kết quả ước lượng mơ hình 1

Kết quả ước lượng các hệ số của mơ hình (1) được trình bày trong Bảng 4.7. Theo đó ta thấy rằng xét trên tồn mẫu nghiên cứu thì địn bẩy có mối tương quan âm với

TSSL bất thường tích lũy. Cụ thể, khi tỷ lệ nợ của cơng ty tăng 1% thì TSSL bất thường tích lũy trung bình sẽ giảm 0,52% , mối tương quan này có ý nghĩa thống kê. Kết quả nghiên cứu này thì nhất quán với kết quả nghiên cứu của các cơng trình sử dụng mẫu dữ liệu hỗn hợp nhiều ngành trên thế giới. George và Hwang (2010) giải thích mối tương quan ngược chiều này có thể là kết quả từ chi phí kiệt quệ tài chính. Các cơng ty có chi phí hoạt động cao thường chọn địn bẩy thấp để tránh rủi ro kiệt quệ tài chính và do đó phần bù TSSL ở những cơng ty có địn bẩy thấp thì cao hơn.

Mối quan hệ giữa địn bẩy và TSSL bất thường tích lũy xét giữa các ngành riêng lẻ thì khơng có sự đồng nhất. Trong ngành sản xuất và chế biến TSSL bất thường và địn bẩy có mối tương quan âm và có ý nghĩa thống kê, khi địn bẩy của cơng ty tăng 1% thì TSSL bất thường giảm 1,41%. Trong khi đó, ngành bán bn bán lẻ và ngành bất động sản thì địn bẩy lại có tương quan dương với TSSL, khi địn bẩy tăng 1% thì TSSL tăng ở 2 ngành lần lượt là 1,57% và 1,06%. Kết quả ở 2 trường hợp ngoại lệ này thì giống với nghiên cứu của MM (1958), tuy nhiên MM thì tìm thấy tương quan dương ở ngành cơng ích. Ở các ngành cịn lại, bằng chứng về mối quan hệ này khơng có ý nghĩa thống kê.

TSSL có xu hướng tăng lên trong giai đoạn lãi suất cao, cụ thể kết quả cho thấy rằng khi lãi suất tăng 1% thì TSSL bất thường tích lũy trung bình tăng 4,7%. Kết quả này gây bất ngờ cho tác giả vì nó trái ngược lại với kỳ vọng lý thuyết rằng khi lãi suất tăng thì chi phí tài chính cũng doanh nghiệp tăng nên ảnh hưởng không tốt lên thành quả doanh nghiệp. Tuy nhiên tác giả cũng tranh luận rằng mối tương quan giữa TSSL và lãi suất ở Việt Nam mang tính chu kỳ kinh tế nhiều hơn vì lãi suất tăng lên thường vào lúc nền kinh tế đang tăng trưởng cao, thị trường chứng khốn phát triển mạnh vì vậy việc TSSL tăng lên do trong giai đoạn lãi suất cao do ảnh hưởng từ tính chu kỳ của nền kinh tế. Điều này thể hiện rõ ở ngành khai khống và năng lượng trong mẫu nghiên cứu, vì đây là 2 ngành đầu vào quan trọng của nền kinh tế nên khi nhu cầu của toàn bộ nền kinh tế tăng lên thì lợi nhuận của hai ngành này sẽ tốt hơn.

Mối quan hệ giữa lãi suất và TSSL có một ngoại lệ ở ngành xây dựng khi có mối tương quan âm xảy ra ở ngành này. Bởi vì trong mẫu nghiên cứu ngành xây dựng là ngành sử dụng đòn bẩy nhiều nhất trong tất cả các ngành, nên khơng khó để chúng ta kết luận rằng các công ty trong ngành này sẽ gặp bất lợi nếu lãi suất cho vay của thị trường tăng lên.

Hệ số MTB (giá thị trường trên giá trị sổ sách) cho thấy thị trường định giá cao hơn bao nhiêu lần so với giá trị sổ sách – hay giá trị nội tại của doanh nghiệp. Hệ số MTB cao cho thấy 2 khả năng tích cực và tiêu cực. Khả năng tích cực là khi doanh nghiệp được nhà đầu tư kỳ vọng về cơ hội tăng trưởng trong tương lai hoặc khi nhà đầu tư cho rằng doanh nghiệp đang định giá thấp tài sản của mình. Khả năng tiêu cực là hệ số MTB cao cho thấy tín hiệu nhà đầu tư đang quá “lạc quan” về giá trị tài sản của doanh nghiệp, hay nói cách khác thị trường đang định cao giá trị tài sản, như vậy có khả năng thị trường sẽ điều chỉnh lại trong tương lai. Kết quả ước lượng tại Bảng 4.7 cho thấy rằng, xét về trung bình mẫu thì khi hệ số MTB tăng lên 1 đơn

vị thì TSSL tăng lên 5,7%. Như vậy tính trung bình thị trường nghiên về khả năng tích cực nhiều hơn. Tuy nhiên hiệu ứng MTB khơng đồng nhất giữa các ngành, mối quan hệ tích cực chỉ có ý nghĩa thống kê trong ngành khai khống cịn đa phần các ngành còn lại như ngành bán bn bán lẻ, vận tải, xây dựng thì hiệu ứng tiêu cực lại xuất hiện, nghĩa là khi MTB tăng thì TSSL của cổ phiếu sẽ giảm.

Như vậy trong những ngành mà hệ số MTB có tác động tiêu cực thì tác giả tranh luận rằng những ngành này nhà đầu tư có thái độ khắt khe hơn đối với triển vọng tài sản của doanh nghiệp và vì vậy họ khó có khả năng định giá cao tài sản của doanh nghiệp ở hiện tại. Một sự tăng giá quá mức đối với tài sản doanh nghiệp sẽ được điều chỉnh ngay trong kỳ.

Bảng 4.7: Kết quả ước lượng mơ hình 1

Variable All Ban buon

ban le

Bat dong

san Khai khoang Nong nghiep

SX Che

bien Van tai Xay dung

Nang luong C -79.212950 -30.270600 -52.426410 -232.953800 -73.680130 42.571540 51.307880 98.108540 -154.846 (0.0057) (0.7049) (0.3592) (0.0167) (0.5661) (0.7344) (0.3557) (0.2129) (0.0821) GEAR -0.526904 1.574511 1.066988 0.683300 0.060578 -1.414668 -0.510105 0.485921 -0.10509 (0.0107) (0.0955) (0.0726) (0.4809) (0.9548) (0.0906) (0.2361) (0.4478) (0.7985) INTEREST 4.780936 -2.040614 1.456284 11.698100 5.572461 -1.366537 -1.192270 -8.481196 8.856735 (0.0082) (0.6327) (0.6782) (0.0565) (0.4069) (0.8471) (0.7058) (0.0655) (0.0563) MTB 5.721680 -48.781740 -8.697163 18.511670 -8.665189 2.672553 -25.568310 -41.717260 13.41637 (0.0105) (0.0061) (0.1058) (0.00000) (0.3611) (0.832) (0.0027) (0.0024) (0.3671) RISK 19.122470 -2.859506 -18.445590 11.727730 68.557310 54.952710 0.909032 -5.923578 21.38831 (0.0006) (0.8551) (0.0803) (0.3031) (0.0371) (0.0227) (0.9455) (0.609) (0.3536) SIZE -0.000001 0.000037 0.000000 -0.000009 -0.000003 -0.000001 0.000002 0.000030 -1.4E-07 (0.1908) (0.3649) (0.8885) (0.0725) (0.8154) (0.4797) (0.7479) (0.002) (0.8578) PE -0.018607 -0.018934 -0.113891 -0.245826 -2.464021 -1.142743 -0.018646 -0.002997 -0.47768 (0.6971) (0.721) (0.2361) (0.7904) (0.396) (0.6127) (0.8255) (0.9954) (0.7109) Nguồn: tác giả tự tính tốn.

Ghi chú: Biến phụ thuộc là CAAR. Số trong dấu ngoặc đơn là giá trị p-value của hệ số ước lượng. Nếu hệ số trong ngoặc đơn nhỏ hơn 10%,5%,1% thì ta hệ số ước lượng có ý nghĩa ở mức 10%,5% và 1%

Đối với hệ số rủi ro thị trường (hệ số beta được đo lường từ CAPM), nhìn chung kết quả cho thấy giống như kỳ vọng lý thuyết đề ra, hệ số rủi ro thị trường càng lớn thì TSSL của cổ phiếu càng cao để thể hiện phần bù rủi ro thị trường. Kết quả cho thấy rõ mối tương quan dương giữa hệ số rủi ro thị trường và TSSL ở ngành nông nghiệp và sản xuất chế biến. Tuy nhiên có một ngoại lệ là ở ngành bất động sản thì mối quan hệ này là âm. Điều này có nghĩa trong ngành bất động sản, doanh nghiệp có rủi ro thấp thì TSSL cổ phiếu có xu hướng cao hơn.

Đối với hai biến SIZE và PE, tác giả khơng tìm thấy tác động đáng kể lên TSSL và đa phần các hệ số ước lượng khơng có ý nghĩa thống kê.

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi bất thường và đòn bẩy tài chính của các công ty trên sàn chứng khoán TP HCM , (Trang 56 - 60)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(78 trang)