3.4 Phân tích dữ liệu định lượng
3.4.2 Xác định thơng tin EPS có lợi và thông tin EPS bất lợi
Để đánh giá tác động của thông tin EPS trên BCTC đến giá cổ phiếu, điều quan trọng là phải xác định thông tin về EPS của các doanh nghiệp trong thời gian khảo sát là thông tin có lợi (good news) hay thông tin bất lợi (bad news). Nghĩa là phải chia tổng mẫu nghiên cứu thành 2 nhóm trong từng tháng khảo sát T: nhóm chứa các doanh nghiệp cung cấp thông tin bất lợi (được gọi là mẫu bất lợi) và nhóm chứa các doanh nghiệp cung cấp thơng tin có lợi (được gọi là mẫu có lợi). Giả thiết thị trường hiệu quả cho rằng các thơng tin có lợi được cơng bố sẽ khiến giá cổ phiếu có chiều hướng tăng và ngược lại, thông tin bất lợi sẽ khiến giá cổ phiếu đi xuống. Việc xác định thông tin EPS đó là bất lợi hay có lợi có nhiều phương pháp khác nhau.
Benos & Rockinger (2000) đã đưa ra 3 phương pháp để xác định thông tin về EPS được cơng bố là thơng tin có lợi hay bất lợi.
- Phương pháp 1: Dựa vào tín hiệu của thơng tin EPS hiện hành trên BCTC để xác định đó là thơng tin có lợi hay bất lợi. Với phương pháp này, nếu thông tin EPS trên BCTC năm hiện hành là dương (+) thì sẽ được coi là thơng tin có lợi. Ngược lại, nếu thơng tin EPS trên BCTC năm hiện hành là âm (-) thì sẽ được coi là thơng tin bất lợi.
- Phương pháp 2: Dựa vào khoản chênh lệch của EPS năm hiện hành và EPS năm trước trên BCTC. Nếu khoản chênh lệch này dương (+) thì sẽ được phân loại là thơng tin có lợi. Ngược lại, nếu khoản chênh lệch này là âm (-) sẽ được phân loại thành thông tin bất lợi.
- Phương pháp 3: Dựa vào sai số ngẫu nhiên trong việc dự đoán EPS. Đây là phương pháp thích hợp nhất để xác định thơng tin EPS là thơng tin bất lợi hay có lợi. Độ lớn của sai số ngẫu nhiên trong dự đốn EPS được tính bằng cách lấy EPS trên BCTC năm hiện hành trừ (-) đi EPS dự đoán trên các các báo cáo của doanh nghiệp cũng trong năm đó. Nếu sai số ngẫu nhiên là dương (+) sẽ được phân loại thành thơng tin có lợi. Nếu sai số ngẫu nhiên là âm (-) sẽ được phân loại thành thơng tin bất lợi.
Ngồi ra, cịn có một số phương pháp để xác định thông tin EPS của doanh nghiệp cơng bố là có lợi hay bất lợi. Chúng ta có thể dựa sai số trong việc dự đốn EPS theo sự thay đổi chung của toàn thị trường để phân loại như trong nghiên cứu của R. Ball & P. Brown (1968).
Đầu tiên chúng ta sẽ xác định thay đổi trong thu nhập có thể dự đoán được (khoản thu nhập ở đây là EPS) của công ty i trong năm t bằng cách hồi quy tuyến tính phương trình sau:
E(ΔIi,t) = αi,t + βi,t ΔMi,t
Trong đó: E(ΔIi,t): Thay đổi trong thu nhập có thể dự đốn của công ty i trong năm t.
ΔMi,t : Thay đổi trong thu nhập trong tất cả công ty trên thị trường (ngoại trừ công ty i) trong năm t.
αi,t , βi,t: Hệ số hồi quy của công ty i trong năm t.
Sai số ngẫu nhiên µi,t của cơng ty i trong năm t được tính bằng cách lấy sự thay đổi trong thu nhập năm hiện hành ΔIi,t của công ty i trong năm t trừ (-) đi sự thay đổi trong thu nhập có thể dự đốn được cơng ty i trong năm t.
µi,t = ΔIi,t - E(ΔIi,t)
Trong đó: µi,t : Sai số ngẫu nhiên trong dự đoán thu nhập của công ty i trong năm t.
ΔIi,t: Sự thay đổi trong thu nhập năm hiện hành của công ty i trong năm t.
E(ΔIi,t): Thay đổi trong thu nhập có thể dự đốn của cơng ty i trong năm t.
- Nếu µi,t > 0: Xác định đây là thơng tin có lợi. - Nếu µi,t < 0: Xác định đây là thông tin bất lợi.
Tuy phương pháp thứ 3 của Benos & Rockinger (2000) và phương pháp được sử dụng trong nghiên cứu của R. Ball & P. Brown (1968) tỏ ra thích hợp hơn trong việc xác định thơng tin EPS có lợi hay bất lợi, nhưng do khó khăn trong việc thu thập dữ liệu cũng như một số dữ liệu khơng có sẵn trên thị trường Việt Nam nên tác giả sẽ sử dụng phương pháp thứ 2 của Benos & Rockinger (2000), dựa vào khoản chênh lệch của EPS năm hiện hành và EPS năm trước trên BCTC để xác định đâu là thơng tin có lợi và đâu là thơng tin bất lợi trong nghiên cứu này.