Trong phần 4.1, tác giả tính tốn tỷ suất sinh lợi bất thƣờng tích lũy của cơng ty đối thủ trong 3 ngày cơng bố thơng tin SEO và tìm cách giải thích cho tác động lan tỏa tích cực lên cơng ty đối thủ dựa vào đặc điểm thanh khoản của công ty SEO và công ty đối thủ.
Tiếp theo trong phần 4.2, tác giả tiến hành chạy mơ hình hồi quy bình phƣơng nhỏ nhất OLS, fixed effect để phân tích tác động lan tỏa thông tin lên công ty đối thủ theo đặc điểm của đợt phát hành cổ phần bổ sung, đặc điểm công ty đối thủ và đặc điểm ngành. Kết quả hồi quy cho mơ hình (4) và (5) đƣợc trình bày trong Bảng 4.5.
Bảng 4.5.Hồi quy phân tích tác động lan tỏa thơng tin đến các cơng ty đối thủ
Bảng này trình bày kết quả hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS) của phản ứng thị trường lên các công ty đối thủ dựa trên các đặc điểm về đợt phát hành cổ phần bổ sung (SEO characteristics), các đặc điểm về ngành (Industry characteristics), và các đặc điểm về công ty đối thủ (Rival characteristics). Biến phụ thuộc cho mỗi hồi quy là TSSL bất thường tích lũy trong 3 ngày xung quanh ngày CBTT SEO của công ty đối thủ. Các biến trong mơ hình đã được trình bày trong Chương 3. Để chủ động
khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi tác giả dùng hàm robust. Giá trị thống kê t được trình bày trong dấu ngoặc đơn bên dưới hệ số. a, b và c tương ứng mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Model (4) Model (5) Intercept -0.392b (-3.07) -0.427b (-3.16) SEO characteristics SEOCAR 0.047a (4.89) 0.049a (5.09) SEOIND-ADJFCF -0.013c (-2.49) -0.013c (-2.57) SEOIND-ADJ DEBTRATIO -0.001 (-1.37) -0.001 (-1.56) SEORELSIZE -0.007 (1.25) 0.007 (1.24) Industry characteristics MKTSHR 0.013 (0.87) 0.013 (0.86) HHIQ 0.007 (0.72) AMSC -0.048 (-1.03) RELWAVE -0.032 (-1.60) -0.032 (-1.59) LNDIST 0.0001 (0.56) 0.0002 (0.55)
Rival characteristics LNSIZE 0.015b (3.16) 0.017a (3.37) BHRET 0.005b (2.75) 0.005b (2.75) RETVOL -0.009 (-1.54) -0.009 (-1.47) LNTOBIN 0.028a (9.41) 0.028a (9.39) IND-ADJDEBTRATIO -0.020a (-4.27) -0.022a (-4.39) IND-ADJFCF -0.009c (-2.12) -0.009c (-2.06) EPRATIO -0.003 (-0.45) -0.002 (-0.44) INDUSTRY/YEAR FE Y Y N 2543 2543 R2 0.138 0.138
Nguồn: Tác giả tính tốn bằng phần mềm Stata 12.0.
Trong phân tích trƣớc đó, kết quả cho thấy có tồn tại tác động lan tỏa thông tin từ công bố SEO lên công ty đối thủ, nên tác giả kỳ vọng biến SEOCAR sẽ có tác động lên RIVALCAR. Nếu tác động của các công bố thơng tin SEO lên chính cơng ty phát hành SEO càng lớn, tác giả kỳ vọng tác động của công bố SEO lên công ty đối thủ cũng càng lớn. Qua kết quả đƣợc trình bày trong bảng 4.5 cho thấy SEOCAR có tác động cùng chiều đến RIVAL (hệ số 0.047) ở mức ý nghĩa 1% theo nhƣ kỳ vọng ban đầu của tác giả.
Cũng tƣơng tự nhƣ Bảng 4.4, tác giả kiểm tra xem liệu khả năng thanh khoản của cơng ty SEO có liên hệ với tác động lan tỏa thông tin hay không. Hai biến SEOIND-ADJFCF và SEOIND-ADJDEBTRATIO thể hiện đặc trƣng về khả năng thanh khoản của cơng ty đƣợc đƣa vào mơ hình. Với cách giải thích rằng thị trƣờng sẽ trừng phạt cơng ty SEO bởi vì đã tìm nguồn tài trợ tốn kém từ thị trƣờng vốn bên ngoài và thƣởng cho cơng ty đối thủ bởi vì có một bảng cân đối kế tốn tốt cho nên phản ứng của thị trƣờng lên giá cổ phiếu của công ty SEO và công ty đối thủ khác nhau. Nếu khả năng thanh khoản của công ty SEO càng tốt, tƣơng ứng với dòng tiền tự do càng lớn và tỷ số nợ thấp, thì phản ứng của thị trƣờng lên công ty đối thủ càng yếu. Với cách giải thích đó, tác giả kỳ vọng biến SEOIND-ADJFCF có tác động ngƣợc chiều lên RIVALCAR và biến SEOIND-ADJDEBTRATIO có tác cùng chiều lên RIVAL. Kết quả nghiên cứu cho thấy, hệ số của biến SEOIND-ADJFCF là -0.01, nhƣ kỳ vọng của tác giả nhƣng ở mức ý nghĩa thấp 10%. Hệ số của biến SEOIND-ADJDEBTRATIO là -0.001, trái dấu với kỳ vọng của tác giả, tuy nhiên lại khơng có ý nghĩa thống kê. Biến SEORELSIZE là tỷ số giữa số tiền thu đƣợc từ đợt SEO và tổng tài sản của quý trƣớc đợt phát hành. Tác giả đƣa biến SEORELSIZE vào mơ hình nhằm kiểm tra xem liệu quy mơ của đợt phát hành có ảnh hƣởng đến tác động lan tỏa thông tin hay không. Tác giả kỳ vọng hệ số của biến SEORELWAVE là dƣơng nghĩa là quy mô của đợt phát hành càng lớn thì tác động lan tỏa thơng tin lên các công ty đối thủ sẽ càng lớn. Tuy nhiên, kết quả của hệ số SEORELSIZE là -0.06 nhƣng khơng có ý nghĩa thống kê. Tóm lại, với nhóm biến đặc điểm của đợt phát hành SEO gồm có SEOCAR, SEOIND-ADJFCF, SEOIND- ADJDEBTRATIO và SEORELSIZE, tác giả muốn kiểm tra xem liệu đặc điểm của đợt phát hành SEO có tác động đến tỷ suất sinh lợi bất thƣờng của công ty đối thủ xung quanh ngày công bố thông tin hay khơng. Kết quả cho thấy biến SEOCAR có ý nghĩa thống kê cao và cũng có ý nghĩa về mặt kinh tế, cho thấy tác động lan tỏa thơng tin có tồn tại trong bối cảnh phát hành cổ phần bổ sung tại Việt Nam. Yếu tố thanh khoản của cơng ty SEO có tác động khá yếu lên tỷ suất sinh lợi bất thƣờng của công ty đối thủ trong 3 ngày sự kiện.
Tiếp theo, tác giả xem xét các biến đại diện cho đặc điểm ngành bao gồm: MKTSHR, HHIQ, AMSC, RELWAVE và LNDIST. Biến MKTSHR đo lƣờng thị phần và vị thế cạnh tranh của công ty đối thủ. Tác giả kỳ vọng biến này sẽ có tƣơng quan dƣơng với tỷ suất sinh lợi bất thƣờng của cơng ty đối thủ bởi vì cơng ty nào chiếm lĩnh thị trƣờng càng nhiều thì tác động lan tỏa thơng tin đến cơng ty đó càng lớn. Kết quả nghiên cứu cho thấy biến MKTSHR có hệ số dƣơng 0.012 nhƣng khơng có ý nghĩa thống kê. Kết quả này khơng thể dùng để lý giải cho ảnh hƣởng của sức cạnh tranh trong ngành đến tác động lan tỏa thông tin. Hai biến tiếp theo đo lƣờng độ tập trung hay mức độ cạnh tranh của ngành là HHIQ và AMSC. Biến HHIQ đƣợc sử dụng rất phổ biến trong các nghiên cứu liên qua đến phân tích ngành. Trong khi đó, biến AMSC cũng là một cách đo lƣờng mức độ cạnh tranh của ngành theo nghiên cứu Xue (2009). Biến HHIQ càng thấp cho thấy mức độ cạnh tranh trong ngành càng cao. Trong khi đó, biến AMSC càng cao cho thấy mức độ cạnh tranh trong ngành càng cao. Công ty hoạt động trong ngành có mức độ tập trung càng cao thì càng chịu ảnh hƣởng nhiều của tác động lan tỏa thơng tin. Do đó tác giả kỳ vọng HHIQ có quan hệ ngƣợc chiều với CAR của công ty đối thủ, và AMSC có quan hệ cùng chiều với CAR của công ty đối thủ. Kết quả trong hai mơ hình (4) và (5) cho thấy hai biến HHIQ và AMSC có hệ số trái dấu với kỳ vọng của tác giả và khơng có ý nghĩa thống kê. Tiếp theo là biến RELWAVE đo lƣờng cƣờng độ phát hành SEO trong ngành. Ngành nào có mức độ phát hành SEO cao cho thấy ngành đó đang đƣợc định cao giá, tác giả kỳ vọng biến này có quan hệ ngƣợc chiều với RIVALCAR. Biến cuối cùng trong đặc điểm ngành là biến LNDIST thể hiện khoảng cách giữa công ty SEO và công ty đối thủ. Tác giả kỳ vọng biến LNDIST có quan hệ ngƣợc chiều với RIVALCAR. Tuy nhiên hai biến RELWAVE và LNDIST đều khơng có ý nghĩa thống kê. Trong nghiên cứu của tác động lan tỏa thông tin từ các đợt SEO trên thị trƣờng Mỹ của hai tác giả Bradley và Yuan (2013) tác giả tìm thấy bằng chứng về tác động của đặc điểm ngành lên CAR của công ty đối thủ trên thị trƣờng Mỹ. Tác giả cũng kỳ vọng sẽ tìm thấy bằng chứng về tác động của đặc điểm ngành lên TSSL bất thƣờng của công ty đối thủ trong bối cảnh phát hành cổ phần bổ sung tại thị trƣờng Việt Nam, tuy nhiên kết quả khơng có ý
nghĩa thống kê. Tác giả khơng tìm thấy bằng chứng rằng đặc điểm ngành hoạt động của công ty SEO và cơng ty đối thủ có ảnh hƣởng tới tác động lan tỏa thơng tin từ các công bố phát hành cổ phần bổ sung đến các công ty đối thủ về ý nghĩa thống kê. Cuối cùng là nhóm biến liên quan đến đặc điểm của công ty đối thủ gồm biến LNSIZE thể hiện quy mô công ty, BHRET là tỷ suất sinh lợi mua và nắm giữ cổ phiếu của công ty đối thủ trong một năm trƣớc ngày công bố thông tin phát hành cổ phần của công ty SEO, RETVOL là độ biến động của tỷ suất sinh lợi trong một năm trƣớc ngày công bố thông tin phát hành cổ phần của công ty SEO, hai biến đại diện cho tình hình thanh khoản của công ty đối thủ là IND-ADJFCF và IND- ADJDEBTRATIO. Trong đó, biến LNSIZE có hệ số 0.015 và có ý nghĩa thống kê, cho thấy quy mơ cơng ty có quan hệ cùng chiều với RIVALCAR. Có thể giải thích mối quan hệ này là do cơng ty có quy mơ càng lớn thì tính linh hoạt càng thấp, do đó tác động lan tỏa thông tin đến công ty càng lớn. TOBINQ đại diện cho cơ hội tăng trƣởng của công ty. Kết quả nghiên cứu biến LNTOBIN hệ số dƣơng (0.028) và có ý nghĩa thống kê 1%. Kết quả cho thấy TOBINQ với TSSL bất thƣờng của cơng ty đối thủ có quan hệ cùng chiều nghĩa là cơng ty nào có cơ hội tăng trƣởng càng cao thì tác động lan tỏa thơng tin ảnh hƣởng lên cơng ty đó càng lớn. Hai biến thể hiện khả năng thanh khoản của công ty đối thủ là IND-ADJDEBTRATIO VÀ IND-ADJFCF đều có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1% và 10%. Trong đó biến IND-ADJDEBTRATIO có tác động ngƣợc chiều (-0.02) lên RIVALCAR cho thấy công ty đối thủ có tỷ lệ nợ càng thấp thì tác động lan tỏa thông tin đến công ty càng lớn. Điều này có thể giải thích là do cơng ty có tỷ lệ nợ thấp thể hiện cho một bảng cân đối tốt nên thị trƣờng sẽ thƣởng cho công ty đối thủ nên tỷ suất sinh lợi bất thƣờng của công ty đối thủ sẽ tăng vào ngày công bố phát hành cổ phần bổ sung. Kết quả này phù hợp với kết quả trong Bảng 4.4. Biến IND-ADJFCF có tác động lên RIVALCAR của công ty đối thủ nhƣng với mức ý nghĩa yếu hơn. Hệ số của biến IND-ADJFCF là -0.009 cho thấy dòng tiền tự do và TSSL bất thƣờng của cơng ty đối thủ có mối quan hệ ngƣợc chiều.