CHƯƠNG 2 : TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
3.3. Dữ liệu nghiên cứu:
Để kiểm định các giả thuyết trên, tôi sử dụng dữ liệu nghiên cứu gồm 36 cổ phiếu niêm yết trên sàn chứng khoán tại Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) và 9 tại Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HASTC), trong giai đoạn từ năm 2006 đến năm 2016.
Tuy thị trường chứng khoán của Việt Nam chính thức đi vào hoạt động từ 2000, tuy nhiên giai đoạn 2000-2005 còn chưa phát triển, chưa thu hút được sự quan tâm của công chúng và các diễn biến tăng giảm của thị trường chứng khoán chưa tạo ra các tác động xã hội mở rộng để có thể ảnh hưởng đến sự vận hành của nền kinh tế.
Do đó, bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu giai đoạn 2006-2015 bởi đây là giai đoạn thị trường chứng khốn có nhiều biến động nhất và nhiều doanh nghiệp đăng ký niêm yết trên thị trường chứng khoán, dữ liệu đủ lớn để thực hiện bài nghiên cứu.
Số liệu bài nghiên cứu được tổng hợp từ các dữ liệu thống kê của công ty niêm yết ở website Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội (www.hsx.vn, www.hnx.vn), và các website khác như: www.cafef.vn; www.vietstock.vn; www.stox.vn; www.cophieu68.vn.
Các cơng ty được đưa vào dữ liệu phân tích phải thỏa mãn yêu cầu:
Công ty phải được niêm yết và giao dịch trong suốt giai đoạn khảo sát, tức là từ 1 tháng 7 năm 2006 đến 30 tháng 6 năm 2016, để đảm bảo tất cả cổ phiếu đều đi qua cùng những biến động của thị trường trong giai đoạn khảo sát, nhằm để cho kết quả khảo sát đáng tin cậy hơn.
Công ty mẫu phải có dữ liệu khối lượng giao dịch hằng ngày trong 1 năm gần nhất để có thể tính tốn đại lượng đo lường thanh khoản của Liu (2006), LM12
Cơng ty mẫu phải có dữ liệu lợi nhuận hàng tuần trong 2 năm gần nhất để ước tính sự chậm trễ về giá giai đoạn 1 và 2 theo Hou và Moskowitz (2005). Để có dữ liệu lợi nhuận hằng tuần này, đối với mỗi cổ phiếu, tơi sẽ sử dụng dữ liệu giá đóng cửa của ngày giao dịch cuối tuần trừ đi giá đóng cửa của ngày giao dịch đầu tuần.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU: 4.1. Đo lường sự chậm trễ về giá:
Như đã đề cập ở phần trên, bài nghiên cứu sử dụng phương pháp của Hou và Moskowitz (2005) để đo lường sự chậm trễ về giá. Cuối tháng 6 của năm t, hồi quy lợi nhuận của tuần t của mỗi công ty trong cả năm trước đó theo lợi nhuận tuần t của toàn thị trường và lợi nhuận của các tuần trước đó từ 1 đến 4 tuần. Nghĩa là biến lợi nhuận tuần t của cổ phiếu sẽ phụ thuộc vào biến lợi nhuận tuần t của toàn thị trường và 4 biến lợi nhuận tuần của tồn thị trường trước đó 1, 2, 3, 4 tuần.
Rj,t = αj + βjRm,t+ ∑ 𝛿(−𝑛)Rm,t−n
4
𝑛=1
+ εj,t
Trong công thức trên:
Rj,t là lợi nhuận của cổ phiếu j tại tuần t Rm,t là lợi nhuận của toàn thị trường tại tuần t
Rm,t-n là lợi nhuận của tồn thị trường trước đó n tuần, với n từ 1 đến 4 Sau khi hồi quy, tơi tính được D1 của mỗi cổ phiếu theo công thức sau:
𝐷1 = 1 − 𝑅 𝛿𝑗(−𝑛)=0,∀𝑛∈[1,4] 2 𝑅2 Trong đó:
R2 được ghi nhận sau khi chạy hồi quy trên, với các biến khơng có ràng buộc.
𝑅
𝛿𝑗(−𝑛)=0,∀𝑛∈[1,4]
2 được ghi nhận sau khi chạy hồi quy trên, với ràng buộc
rằng các hệ số của Rm,t-n bằng 0. Tức là lúc này lợi nhuận của tuần t của cổ phiếu sẽ chỉ còn phụ thuộc vào lợi nhuận tuần t của toàn thị trường.
Theo Hou và Moskowitz (2005), D1 là đại lượng đo lường sự chậm trễ về giá và D1 có thể nắm bắt sự nhạy cảm với tin tức.
Nếu D1 0: cổ phiếu ít có sự chậm trễ về giá hay nói cách khác cổ phiếu nhạy cảm với tin tức tức lợi nhuận tuần t của cổ phiếu sẽ càng được phản ánh thông qua lợi nhuận tồn thị trường trong tuần t đó.
Nếu D1 1: cổ phiếu có độ chậm trễ về giá càng cao tức lợi nhuận tuần t của cổ phiếu sẽ được phản ánh thơng qua lợi nhuận tồn thị trường trong 4 tuần trước đó.
Sau khi có được D1 mỗi cổ phiếu, tại tháng 6 năm t, tôi sắp xếp các cổ phiếu vào nhóm riêng dựa vào giá trị D1 tăng dần, được ước lượng dựa trên tỷ suất sinh lợi hàng tuần từ tháng 7 năm t-1 đến tháng 6 năm t. Cứ mỗi 4 cơng ty tơi nhóm thành 1 danh mục, như vậy tại cuối mỗi tháng 6 năm t tơi có 9 danh mục với mức độ chậm trễ về giá từ thấp đến cao (D1 từ nhỏ nhất đến lớn nhất).
Sau khi có 9 danh mục như trên tại cuối tháng 6 mỗi năm t, tôi thực hiện tính D1 giai đoạn 2 nhưng thay vì sử dụng biến lợi nhuận tuần t của cổ phiếu thì tơi sử dụng lợi nhuận tuần t của cả 1 danh mục (tổng lợi nhuận tuần t của các cổ phiếu nằm trong danh mục) và thực hiện hồi quy từ tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t+1 thay vì hồi quy từ tháng 7 năm t-1 đến tháng 6 năm t như cách tính D1.
Với D1 giai đoạn đầu, ta có thể xem xét mức độ sự chậm trễ về giá của từng cổ phiếu riêng lẻ. Với D1 giai đoạn 2, ta có thể xem xét mức độ sự chậm trễ về giá trung bình của các cổ phiếu có mức chậm trễ về giá D1 tương tự nhau. Quá trình phân thành 9 danh mục và tính D1 giai đoạn 2 về bản chất là làm co lại sự chậm trễ về giá của mỗi chứng khốn riêng lẻ thành trung bình của danh mục của những chứng khoán cùng mức độ chậm trễ về giá.
Sau khi có D1 giai đoạn 2, tơi lại tiếp tục dựa vào giá trị D1 giai đoạn 2 này để chia thành 9 danh mục, mỗi danh mục 4 cổ phiếu như trên. Như vậy tại cuối tháng 6 mỗi năm t từ 2007-2016, tơi sẽ có 9 danh mục với mức độ trì hồn giá trừ thấp đến cao (tương ứng D1 từ nhỏ đến lớn). Sau đó, tơi tính tốn các chỉ số của từng danh mục tại thời mỗi cuối tháng 6 hàng năm, cuối cùng, tơi lấy trung bình cộng các chỉ số và trình bày như bảng dưới:
BẢNG 1
Danh mục sắp xếp theo sự chậm trễ về giá tăng dần
1 2 3 4 5 6 7 8 9 D1 0.004 0.018 0.023 0.024 0.027 0.035 0.041 0.093 0.116 LM12 0.001 2.028 7.829 9.610 12.812 28.281 29.901 38.590 41.056 Turnover (10-3) 120.780 109.187 82.591 61.092 60.030 53.219 47.164 42.092 32.178 Roll's spread (%) 0.933 1.633 1.915 2.178 2.362 3.552 3.902 4.689 4.721 Amihud’s IM (10-7) 3.860 4.537 5.199 5.202 5.948 7.989 8.532 22.110 51.639 SIZE (109) 36218.266 8310.013 5206.151 3031.003 2302.090 1821.124 890.175 559.723 370.377 B/M 0.711 0.824 0.917 0.982 1.179 1.291 1.306 1.337 1.395
Với:
LM12: đại lượng đo lường thanh khoản theo Liu (2006) – sẽ được phân tích rõ tại phần dưới
Turnover (đơn vị 10-3) thể hiện tỷ lệ trung bình của khối lượng giao dịch trong 1 tháng với số lượng cổ phiếu lưu hành.
Roll’s spread (đơn vị %) là phần trăm của √– 𝑐𝑜𝑣(𝑟𝑖,𝑡, 𝑟𝑖,𝑡−1) , sử dụng lợi
nhuận hằng tháng của các cổ phiếu trong danh mục.
Amihud’s IM (Amihud’s Illiquidity Measure) (đơn vị 10-7), đại lượng đo lường thanh khoản của Amihud, được tính bằng trung bình của |𝑟𝑖,𝑡|
𝑝𝑖,𝑡 𝑥 𝑣𝑜𝑙𝑖,𝑡 , trong đó ri,t là lợi nhuận trong tháng, pi,t là giá đóng cửa, và voli,t là khối lượng của tháng đó.
Size là giá trị thị trường trung bình của danh mục, được tính bằng giá thị trường tại thời điểm cuối tháng 6 mỗi năm nhân với số lượng cổ phiếu lưu hành, đơn vị tỷ đồng.
B/M là tỷ lệ giữa giá trị sổ sách với giá trị thị trường.
Bảng 1 thể hiện giá trị trung bình của các biến theo danh mục có D1 từ thấp đến cao. D1 giai đoạn 2 có giá trị nhỏ nhất 0.004 đến 0.116 là cao nhất. Từ Bảng 1 có thể nhận thấy các cơng ty có D1 càng lớn thì giá trị thị trường càng nhỏ và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường càng cao. Tức, các cơng ty có sự chậm trễ về giá càng cao thường là cơng ty có quy mơ nhỏ và giá trị cổ phiếu trên giá trị thị trường thấp.
4.2. Đo lường rủi ro thanh khoản của cổ phiếu:
Hou và Moskowitz chỉ ra rằng các đại lượng đo lường thanh khoản thông thường (như khối lượng, giá cả, số ngày có giao dịch, chênh lệch bid- ask, và tác động giá) và đại lượng đo lường chi phí giao dịch của Chordia, Subrahmanyam, và Anshuman (2001), Amihud (2002) và Pastor và Stambaugh (2003), khơng thể giải thích được chi phí do sự chậm trễ về giá. Tuy nhiên, Liu (2006) tranh cãi rằng các đại lượng đo lường thanh khoản thông thường không thế nắm bắt được sự thiếu thanh khoản do không có giao dịch. Ơng đề nghị sử dụng 1 đại lượng đo lường thanh khoản mới, LMx, số ngày mà có khối lượng giao dịch bằng 0 trong x tháng trước đó. Đặc biệt, ơng lập cơng thức tính đại lượng này như sau:
LMx = [Number of zero daily volumes in prior x months
+ 1/(𝑥−𝑚𝑜𝑛𝑡ℎ 𝑡𝑢𝑟𝑛𝑜𝑣𝑒𝑟)
𝐷𝑒𝑓𝑙𝑎𝑡𝑜𝑟 ] * 21∗ 𝑥 𝑁𝑜𝑇𝐷 Trong đó:
Number of zero daily volumes in prior x months: là số ngày có khối lượng giao dịch bằng 0 trong x tháng trước đó.
x-month turnover: là mức hoàn lại của x tháng trước đó, được tính bằng tổng mức hồn lại của mỗi ngày trong x tháng đó. Và mức hồn lại của một ngày được tính bằng tỷ lệ của khối lượng của cổ phiếu giao dịch trong ngày hơm đó với số lượng cổ phiếu lưu hành.
NoTD: là tổng số ngày giao dịch của thị trường chứng khoán trong x tháng trước đó.
Deflator: là hằng số được chọn cho tất cả các cổ phiếu, sao cho tất cả đều thỏa mãn điều kiện 0 < 1/(x−month turnover)
Deflator < 1 (trong bài nghiên cứu này, tôi chọn Deflator là 11.000 theo Liu)
Trong bài nghiên cứu này, tôi thực hiện lấy x là 12 tháng. Cuối mỗi tháng 6 mỗi năm trong giai đoạn nghiên cứu, tôi đo lường LM12 cho từng cổ phiếu riêng lẻ, sau đó tơi đo lường LM12 cho từng danh mục và cuối cùng tơi thực hiện tính trung bình cho từng danh mục cổ phiếu (theo D1 giai đoạn 2) và trình bày ở Bảng 1.
Liu (2006) chỉ ra rằng “LMx sử dụng con số thuần túy của ngày giao dịch có khối lượng bằng 0 trong x tháng trước đó để xác định các cổ phiếu có thanh khoản thấp nhất, nhưng để phân biệt cổ phiếu thanh khoản cao nhất giữa những cổ phiếu thường xuyên được giao dịch thì phụ thuộc vào mức hoàn lại”. Như
Lin, Singh, và Yu chỉ ra, LMx nắm bắt được những rắc rối của việc khơng giao dịch càng lớn, thì chi phí giao dịch tiềm ẩn càng cao, và sự không giao dịch phản ánh mức độ kém thanh khoản. Liu minh họa rằng LM12 có mối tương quan rất mạnh với các đại lượng đo lường thanh khoản truyền thống, và nó gia tăng đáng kể sức mạnh trong việc giải thích định giá tài sản. Chi tiết hơn, Liu chỉ ra rằng có một khoản phí đáng kể (liên quan đến thanh khoản) có liên kết với các cơng ty có LM12 cao, trong mối liên hệ với cơng ty có LM12 thấp. Vì LM12 có thể phản ánh tính thanh khoản tốt nên trong bài nghiên cứu này. Tôi sử dụng LM12 của Liu để đo lường thanh khoản của cổ phiếu trong việc kiểm tra lại khoản chi phí do sự chậm trễ về giá.
4.3. Mối tương quan giữa sự chậm trễ về giá và thanh khoản:
Nếu sự giao dịch mua bán tạo điều kiện thuận lợi để thông tin phản ánh vào giá cổ phiếu thì sự chậm trễ về giá D1 và rủi ro thanh khoản bởi khơng giao dịch LM12 phải có mối quan hệ mật thiết. Thơng qua thị trường chứng khốn ta thấy có một mối liên hệ rằng các cơng ty có cổ phiếu có số ngày khơng giao dịch nhiều hơn sẽ có sự chậm trễ về giá dài hơn trong việc phản ánh thông tin, và ngược lại. Phần phụ này sẽ kiểm tra mối liên hệ của D1 – LM12, để kiểm tra liệu chi phí do thanh khoản có tác động đến chi phí do sự chậm trễ về giá khơng.
Tại Bảng 1 ta thấy, D1 và LM12 có mối quan hệ mật thiết với nhau. Giá trị trung bình của LM12 của danh mục có mức trì hỗn thấp nhất là 0.001 ngày khơng giao dịch. Nó tăng lên 2.03 ngày khơng giao dịch và 7.83 ngày không giao dịch đối với danh mục 2 và 3, như mong đợi, và chạm mốc 41.06 ngày không giao dịch cho danh mục có mức trì hỗn cao nhất. Kết quả LM12 tại Bảng 1 cho thấy các cơng ty có số đo chậm trễ về giá của Hou và Moskowitz càng cao sẽ lộ ra càng nhiều vấn đề với việc không giao dịch, ngụ ý rằng các công ty này sẽ kém thanh khoản và những nhà đầu tư sẽ phải đối mặt với những khoản phí giao dịch tiềm ẩn.
Bảng 2: Ma trận tương quan chéo
LNLM12 TURNOVER ROLLSPREAD AMIHUD D1 0.8019 -0.56131 0.570832 0.622377
LNLM12 -0.63123 0.410361 0.686262
TURNOVER -0.457702 -0.481189
Để làm rõ hơn mối quan hệ giữa sự chậm trễ về giá và tính thanh khoản, tôi thực hiện chạy tương quan chéo Pearson correlations giữa D1 giai đoạn 2 tại cuối tháng 6 mỗi năm và các đại lượng đo lường thanh khoản thông thường khác như Turnover, Roll’s spread, Amihud’s IM đã được định nghĩa tại Bảng 1, với lnLM12=ln(1+LM12).
Bảng 2 báo cáo mối tương quan giữa D1 và các đại lượng đo lường thanh khoản khác, bao gồm cả mức hoàn lại, khoảng chênh lệch hiệu quả của Roll (Rollspread)(1994), đại lượng đo lường thanh khoản của Amihud, và LM12 của Liu. Phù hợp với Hou và Moskowitz, các cổ phiếu thanh khoản thấp có xu hướng có sự chậm trễ về giá dài hơn. Thú vị là, giữa những đại lượng đo lường thanh khoản, LM12 có tương quan cao nhất đối với D1. Bảng 2 cũng chỉ ra rằng các đại lượng đo lường thanh khoản cũng có mối tương quan đối với D1.
Như vậy đại lượng đo lường thanh khoản và sự chậm trễ về giá có mối quan hệ với nhau. Tuy nhiên để biết giữa 2 biến có mối quan hệ như thế nào, biến nào ảnh hưởng đến biến nào, tôi sẽ thực hiện các bước hồi quy của Fama-Macbeth (1973) để xác định.
Đầu tiên tôi sẽ ước lượng hệ số hồi quy của từng biến đo lường thanh khoản (LM12, Turnover, Rollspead, Amihud) bằng cách chạy hồi quy lần lượt của D1 từng cổ phiếu đối với các biến trên, sau đó lấy trung bình các hệ số để trình bày Bảng 3 dưới đây:
Bảng 3 : Phân tích chéo sự chậm trễ về giá Mơ hình Biến 1 2 3 4 5 lnLM12 0.024 ** (17.37) 0.021** (12.76) Turnover -0.0008 * (-6.92) 0.0002** (2.52) Rollspead 0.013 (13.25) -0.003* (-1.45) Amihud 0.002 * (7.51) 0.0008* (4.23) Adjusted R2 0.724 0.326 0.515 0.595 0.807 *, **, ***: tương ứng mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
Bảng 3 trình bày kết quả ước lượng trung bình các hệ số khi thực hiện phường trình hồi quy cross-sectional. Với mơ hình từ 1 đến 4 thể hiện tương ứng với các hồi quy D1 với từng biến lnLM12, Turnover, Roll’s spead, Amihud’s IM. Mơ hình 5 thể hiện hồi quy của D1 đối với cả 4 biến trên. Với giá trị kiểm định t được thể hiện trong dấu ngoặc đơn.
Từ Bảng 3 ta thấy, LM12 có thể giải thích đến 72,4% sự biến động của D1. Trong khi phần trăm của turnover, Roll’s effective Spread và Amihud’s IM lần lượt là 32.6%, 51.5% và 59.5%. Có thể thấy rằng LM12 là đại lượng đo lường tính thanh khoản hiệu quả. Điều này phù hợp với nghiên cứu của Stoll (2000) khi tác giả từng cho rằng thanh khoản là một yếu tố rất quan trọng tạo nên vận động của thị trường. Và từ kết quả Bảng 3, LM12 dường như cho hiệu quả cao nhất trong việc đo lường thanh khoản gắn liền với mức độ chậm trễ về giá của cổ phiếu.
Bảng 4 thể hiện kết quả hồi quy trong việc giải thích giữa đặc điểm của công ty, sự chậm trễ về giá và tính kém thanh khoản do khơng giao dịch thì biến nào có mối liên hệ cao hơn đối với lợi nhuận của cổ phiếu. Bảng 4 được chạy hồi quy lợi nhuận của từng cổ phiếu đối với D1 giai đoạn 2 và LM12. Bảng thể hiện ước lượng hồi quy trung bình hàng tháng (giá trị kiểm định t được đặt trong dấu