3.1 .Dữ liệu nghiên cứu
3.2.1 .Phƣơng pháp nghiên cứu sự kiện
Nghiên cứu sự kiện là phƣơng pháp phổ biến từ lâu trên thế giới đƣợc dùng để phân tích cách thị trƣờng phản ứng lại với các công bố thông tin. Với mục tiêu nghiên cứu tác động lan tỏa thông tin trong bối cảnh các công ty phát hành cổ phần bổ sung, tác giả sử dụng phƣơng pháp nghiên cứu sự kiện. Phƣơng pháp này sử dụng giá chứng khoán đƣợc quan sát trong một khoảng thời gian ngắn xung quanh ngày xảy ra sự kiện để nghiên cứu. Tỷ suất sinh lợi bất thƣờng (AR) và tỷ suất sinh lợi
bất thƣờng tích lũy (CAR) xung quanh ngày xảy ra sự kiện đƣợc tính tốn để đo lƣờng tác động của một sự kiện cụ thể đến thị trƣờng.
Tỷ suất sinh lợi bất thƣờng đƣợc tính tốn sử dụng mơ hình thị trƣờng nhƣ sau: Rit = αi + βi Rmt + eit (1)
Rit: tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i tại ngày giao dịch t trong khoảng thời gian cửa sổ ƣớc lƣợng.
Rit đƣợc tính tốn bằng cơng thức sau: Rit = (Pi,t – Pi,t-1)/ Pi,t-1 Với: Pi,t: Giá đóng cửa của cổ phiếu i tại ngày giao dịch t. Pi,t-1: Giá đóng cửa của cổ phiếu i tại ngày giao dịch t-1.
Rmt : tỷ suất sinh lợi của thị trƣờng tại ngày giao dịch t trong khoảng thời gian cửa sổ ƣớc lƣợng, đƣợc xác định là chỉ số VNIndex và HNXIndex.
αi : Hằng số
βi : Hệ số góc của cổ phiếu i.
Tỷ suất sinh lợi bất thƣờng ARit là đối tƣợng đƣợc quan sát trong khoảng thời gian xảy ra sự kiện đƣợc tính theo cơng thức sau:
ARit = Rit – (α^ +β^ Rmt ) (2). Với E(Rit) = (α^ +β^Rmt ) Do đó: ARit = Rit – E(Rit)
Trong đó:
ARit: tỷ suất sinh lợi bất thƣờng của cổ phiếu i tại ngày giao dịch t thuộc cửa sổ sự kiện.
Rit: tỷ suất sinh lợi thực tế của cổ phiếu i tại ngày giao dịch t thuộc cửa sổ sự kiện. Rmt: tỷ suất sinh lợi thực tế của thị trƣờng tại ngày giao dịch t thuộc cửa sổ sự kiện. Với αi^ và βi^ đƣợc ƣớc lƣợng từ phƣơng trình (1) bằng phƣơng pháp bình phƣơng nhỏ nhất (OLS) trong khoảng thời gian cửa sổ ƣớc lƣợng.
Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng E(Rit) của cổ phiếu i tại ngày giao dịch t là tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của cổ phiếu nếu sự kiện không xảy ra.
Tỷ suất sinh lợi bất thƣờng tích lũy (CAR) của cơng ty i là tổng của tỷ suất sinh lợi bất thƣờng trong suốt thời gian sự kiện đƣợc tính tốn nhƣ sau:
Cửa sổ sự kiện (Event window) là khoảng thời gian trƣớc và sau ngày xảy ra sự kiện, đƣợc dùng để quan sát sự biến động của giá chứng khốn khi có sự kiện xảy ra. Ngày đặt cửa sổ sự kiện phụ thuộc vào ngày thị trƣờng nhận đƣợc thông tin về sự kiện muốn nghiên cứu. Độ dài của cửa sổ sự kiện đƣợc xác định dựa vào khả năng rị rỉ thơng tin về sự kiện ra thị trƣờng trƣớc đó và mức độ ảnh hƣởng của thơng tin sự kiện lên giá chứng khốn những ngày sau đó. Trong nghiên cứu này, tác giả quy ƣớc ngày công bố thông tin phát hành cổ phần bổ sung là t = 0. Tác giả chọn cửa sổ sự kiện là (-1,+1), -1 nghĩa là một ngày trƣớc ngày công bố thông tin SEO và +1 nghĩa là một ngày sau ngày công bố thông tin SEO. Tác giả cho rằng khoảng thời gian 3 ngày xung quanh ngày công bố thông tin SEO là phù hợp, khi đó giá chứng khốn mới có sự biến động lớn thể hiện phản ứng của thị trƣờng với sự kiện đƣợc công bố lên công ty. Nếu chọn cửa sổ sự kiện quá dài giá chứng khốn của các cơng ty chƣa thể hiện đƣợc phản ứng của thị trƣờng lên công ty phát hành và cơng ty đối thủ. Do đó, tỷ suất sinh lợi bất thƣờng tích lũy (CAR) của cơng ty phát hành cổ phần bổ sung và công ty đối thủ xung quanh ngày công bố thông tin trong nghiên cứu này sẽ đƣợc tính tốn cụ thể nhƣ sau:
CARi = ARi,-1 + ARi,0 + ARi,+1
Cửa sổ ƣớc lƣợng (event estimation) là (-250, -11) ngày trƣớc ngày công bố thông tin phát hành cổ phần bổ sung. Cửa sổ ƣớc lƣợng là khoảng thời gian đƣợc sử dụng để tính tốn trong mơ hình thị trƣờng, dùng để xác định tỷ suất sinh lợi bình thƣờng nếu khơng xảy ra sự kiện.
3.2.2.Tác động lan tỏa thông tin của các công bố thông tin phát hành cổ phần bổ sung lên các công ty đối thủ trong ngắn hạn
Trong phần này tác giả tiến hành kiểm tra phản ứng của thị trƣờng lên giá của công ty phát hành cổ phần bổ sung và công ty đối thủ khi có một thơng tin về đợt phát hành cổ phần bổ sung đƣợc cơng bố. Bằng cách tính tốn TSSL bất thƣờng tích lũy của công ty SEO (SEOCAR) và TSSL bất thƣờng tích lũy của công ty đối thủ (RIVALCAR) trong khoảng thời gian 3 ngày sự kiện, tác giả kiểm tra xem liệu có tác động lan tỏa thông tin từ các công bố thông tin phát hành cổ phần bổ sung lên các công ty đối thủ trong ngành hay khơng.
Tiếp theo, để tìm hiểu xem tác động lan tỏa thông tin từ các công bố phát hành cổ phần lên giá trị của các công ty đối thủ chịu ảnh hƣởng bởi những nhân tố nào, tác giả xây dựng mơ hình hồi quy đa nhân tố, trong đó tỷ suất sinh lợi bất thƣờng tích lũy 3 ngày xung quanh ngày cơng bố của công ty đối thủ (RIVALCAR) là biến phụ thuộc.
Mơ hình hồi quy có dạng sau:
RIVALCAR = b0 + b1*SEOCAR + b2*SEOIND-ADJFCF + b3*SEOIND- ADJDEBTRATIO + b4*SEORELSIZE + b5*MKTSHRi,t-1 + b6*HHIQt-1 + b7*RELWAVEi,t-1 +b8*LNDIST + b9*LNSIZEi,t-1 + b10*BHRETi,t-1 + b11*REVOLi,t-1 + b12*LNTOBINi,t-1 + b13*IND-ADJDEBTRATIOi,t-1 + b14*IND- ADJFCFi,t-1 + b15*EPRATIOi,t-1 + ei,t-1 (4)
RIVALCAR = b0 + b1*SEOCAR + b2*SEOIND-ADJFCF + b3*SEOIND- ADJDEBTRATIO + b4*SEORELSIZE + b5*MKTSHRi,t-1 + b6*AMSCt-1 + b7*RELWAVEi,t-1 +b8*LNDIST + b9*LNSIZEi,t-1 + b10*BHRETi,t-1 + b11*REVOLi,t-1 + b12*LNTOBINi,t-1 + b13*INDADJ-DEBTRATIOi,t-1 + b14*IND- ADJFCFi,t-1 + b15*EPRATIOi,t-1 + ei,t-1 (5)
Mô tả biến sử dụng trong mơ hình
Biến phụ thuộc:
RIVALCAR: Tỷ suất sinh lợi bất thƣờng tích lũy trong 3 ngày xung quanh ngày công bố thông tin phát hành cổ phần bổ sung của các cơng ty đối thủ. Cách tính tốn RIVALCAR đã đƣợc trình bày trong phần phƣơng pháp nghiên cứu sự kiện. Tác giả tiến hành tính tốn 2,543 tỷ suất sinh lợi bất thƣờng tích lũy của cơng ty đối thủ trong 3 ngày (-1,+1) tƣơng ứng với 109 công bố thông tin phát hành cổ phần bổ sung. RIVALCAR đo lƣờng mức độ phản ứng của thị trƣờng lên cơng ty đối thủ khi có cơng ty trong ngành công bố phát hành cổ phần bổ sung.
Biến giải thích:
Các biến giải thích đƣợc chia làm 3 nhóm: nhóm biến đại diện cho đặc điểm của các đợt phát hành cổ phần bổ sung bao gồm: SEOCAR, SEOIND-ADJFCF, SEOIND-
ADJDEBTRATIO, SEORELSIZE; nhóm biến đại diện cho đặc điểm ngành bao gồm: MKTSHR, HHIQ, AMSC, RELWAVE, LNDIST và nhóm biến cuối cùng đại diện cho đặc điểm của công ty đối thủ bao gồm: LNSIZE, BHRET, RETVOL, LNTOBINQ, IND-ADJDEBTRATIO, IND-ADJFCF, EPRATIO.
Nhóm biến đại diện cho đặc điểm của SEO:
Biến SEOCAR: Tỷ suất sinh lợi bất thƣờng tích lũy của cơng ty phát hành cổ phần
bổ sung trong 3 ngày xung quanh ngày công bố thông tin phát hành cổ phần bổ sung. Cách tính tốn biến SEOCAR đã đƣợc trình bày trong phần phƣơng pháp nghiên cứu sự kiện. SEOCAR thể hiện phản ứng của thị trƣờng lên giá trị của công ty phát hành cổ phần bổ sung. Biến SEOCAR đƣợc đƣa vào mơ hình nhằm xem xét tác động của phản ứng thị trƣờng đến cơng ty phát hành cổ phần có ảnh hƣởng nhƣ thế nào lên tỷ suất sinh lợi bất thƣờng tích lũy trong 3 ngày sự kiện của các công ty đối thủ. Nếu nhƣ tác động lan tỏa thơng tin có vai trị quan trọng trong bối cảnh phát hành vốn cổ phần, tác giả kỳ vọng biến SEOCAR sẽ có ý nghĩa thống kê và ý nghĩa kinh tế. Điều đó có nghĩa là khi các cơng bố thơng tin có tác động lên các cơng ty phát hành cổ phần bổ sung càng lớn thì các cơng bố này cũng có tác động lan tỏa thông tin lên công ty đối thủ càng lớn.
Biến SEOIND-ADJFCF: dòng tiền tự do đƣợc điều chỉnh theo trung vị ngành của công ty phát hành cổ phần bổ sung. Biến SEOIND-ADJFCF đƣợc tính tốn bằng cách lấy dòng tiền tự do của công ty trừ đi cho giá trị trung vị của dịng tiền tự do trong ngành cơng ty SEO hoạt động.
Trong đó dịng tiền tự do của công ty (FCF- free cash flow) đƣợc tính tốn theo cơng thức trong nghiên cứu của Dechow và Ge (2006) và Bradley và Yuan (2013) nhƣ sau:
FCF = (Dòng tiền từ hoạt động đầu tƣ + Dòng tiền từ hoạt động sản xuất kinh doanh) /Tổng tài sản.
Với lý thuyết rằng ban quản lý công ty luôn nắm giữ thông tin nhiều hơn và tốt hơn so với các nhà đầu tƣ, khi đó các nhà đầu tƣ chỉ có thể dựa vào dịng vốn bất thƣờng
ra vào của công ty để có đƣợc thơng tin về cơng ty. Một dịng tiền chi ra (cash outflow) ví dụ để mua lại cổ phần hay dùng để chia cổ tức đƣợc nhận định nhƣ một tín hiệu tốt và từ đó làm gia tăng giá cổ phiếu của công ty. Trái lại, nếu công ty cần tiền (cash inflow) từ thị trƣờng vốn, điều này có thể đƣợc lý giải nhƣ một tín hiệu xấu làm giảm giá cổ phiếu. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm tiêu biểu nhƣ Vermaelen và Dann (1981) nghiên cứu việc mua lại cổ phần của công ty và nghiên cứu của Asquith và Mullins (1983) đều tìm thấy bằng chứng rằng dịng vốn và giá cổ phiếu có mối tƣơng quan dƣơng.
Biến SEOIND-ADJDEBTRATIO: là tỷ số nợ đƣợc điều chỉnh theo trung vị ngành
của công ty phát hành cổ phần bổ sung. Biến SEOIND-ADJDEBTRATIO đƣợc tính tốn bằng cách lấy tỷ số nợ của công ty SEO trừ cho tỷ số nợ trung vị của ngành công ty SEO đang hoạt động. Trong đó tỷ số nợ (DEBT RATIO) đƣợc tính theo cơng thức:
DEBTRATIO = (Nợ ngắn hạn+ Nợ dài hạn) / Tổng tài sản.
Biến SEOIND-ADJFCF và biến SEOIND-ADJDEBTRATIO đại diện cho khả năng thanh khoản của cơng ty phát hành. Cơng ty có dịng tiền tự do càng lớn và tỷ số nợ càng thấp thì khả năng thanh khoản càng cao. Tác giả đƣa hai biến này vào mơ hình với kỳ vọng rằng khả năng thanh khoản của chính cơng ty phát hành có ảnh hƣởng đến tác động lan tỏa thông tin lên các công ty đối thủ trong ngành. Công ty phát hành có khả năng thanh khoản càng cao thì tác động lan tỏa thơng tin lên công ty đối thủ càng thấp. Tác giả kỳ vọng biến SEOIND-ADJFCF có mối quan hệ ngƣợc chiều với TSSL bất thƣờng tích lũy trong 3 ngày sự kiện của cơng ty đối thủ và biến SEOIND-ADJDEBTRATIO có mối quan hệ cùng chiều với TSSL bất thƣờng tích lũy trong 3 ngày sự kiện của công ty đối thủ.
Biến SEORELSIZE: Số tiền thu đƣợc từ đợt phát hành cổ phần bổ sung chia cho
tổng tài sản trƣớc đợt phát hành. Đối với tổng tài sản trƣớc khi có đợt phát hành cổ phần bổ sung, tác giả sử dụng giá trị tổng tài sản của công ty vào quý liền kề trƣớc quý có đợt phát hành cổ phần bổ sung.
Nhóm biến đại diện cho đặc điểm ngành:
Biến MKTSHR: Đo lƣờng thị phần của công ty đối thủ trong ngành đồng thời thể
hiện vị thế cạnh tranh của công ty trên thị trƣờng. Biến MKTSHR đƣợc tính tốn bằng cách lấy doanh thu hàng năm của công ty chia cho tổng doanh thu của ngành hàng năm.
Công ty nào chiếm đƣợc thị phần càng lớn càng có đƣợc lợi thế cạnh tranh trên thị trƣờng. Tác giả kỳ vọng biến này có mối quan hệ cùng chiều với TSSL bất thƣờng tích lũy trong 3 ngày của cơng ty đối thủ (RIVALCAR), bởi vì đối với các cơng ty có thị phần càng lớn càng chịu ảnh hƣởng nhiều bởi tác động lan tỏa thông tin từ các công bố thông tin phát hành cổ phần bổ sung.
Biến HHIQ: Là chỉ số HHI đƣợc xếp hạng theo 4 phân vị.
Các nhà kinh tế đánh giá khả năng cạnh tranh của các công ty trong ngành theo các chỉ số về mức độ tập trung của ngành. Ngành có độ tập trung càng lớn nghĩa là thị phần trong ngành thuộc về một số công ty lớn. Nếu chỉ có một số cơng ty nắm giữ phần lớn thị phần thì ngành sẽ có tính cạnh tranh ít hơn. Chỉ số Herfindahl- Hirschman (HHI) là chỉ số đƣợc dùng để đo lƣờng mức độ tập trung của ngành. Chỉ số HHI càng cao nghĩa là mức độ tập trung trong ngành càng cao, ngành càng độc quyền và ít sự cạnh tranh. Chỉ số HHI đƣợc tính tốn bằng cách lấy tổng bình phƣơng doanh thu của từng công ty trong ngành chia cho bình phƣơng của tổng doanh thu các cơng ty trong ngành đó. Tƣơng ứng với mỗi ngành vào mỗi năm sẽ có một chỉ số HHI đƣợc tính tốn để đo lƣờng mức độ cạnh tranh của ngành đó. Sau khi tính tốn chỉ số HHI cho từng ngành theo từng năm, tác giả phân loại chỉ số HHI thành 4 nhóm phân vị, từ 1-4 có giá trị HHI từ thấp đến cao. Nhóm có HHI thấp nhất đánh số 1 và nhóm có HHI cao nhất đánh số 4. HHI càng thấp, tƣơng ứng với mức độ tập trung ngành càng thấp và mức độ cạnh tranh trong ngành càng cao. Tác giả kỳ vọng đối với những ngành có mức độ cạnh tranh càng cao tác động lan tỏa thơng tin càng lớn. Do đó, tác giả kỳ vọng rằng giữa HHIQ và TSSL bất thƣờng
tích lũy trong 3 ngày sự kiện của công ty đối thủ (RIVALCAR) có mối quan hệ ngƣợc chiều nhau (biến HHIQ có hệ số âm).
Biến AMSC: Đƣợc tính tốn bằng cách lấy căn bậc hai của tổng bình phƣơng thay
đổi thị phần trong một ngành theo nghiên cứu của Xue (2009). Biến AMSC cũng là một biến dùng để đo lƣờng mức độ cạnh tranh của thị trƣờng tƣơng tự nhƣ biến HHIQ. AMSC càng cao thì ngành có mức độ cạnh tranh càng lớn. Do đó, tác giả kỳ vọng biến AMSC và TSSL bất thƣờng tích lũy của cơng ty đối thủ có mối quan hệ cùng chiều (biến AMSC có hệ số dƣơng).
Biến RELWAVE: Là tỷ số giữa số lƣợng công bố thông tin SEO trong khoảng thời
gian 6 tháng trƣớc ngày công bố thông tin phát hành cổ phần bổ sung của một công ty và số lƣợng công ty trong một ngành.
Biến RELWAVE đo lƣờng mức độ phát hành cổ phần của các công ty trong ngành tại một thời điểm nhất định. Nếu RELWAVE càng lớn nghĩa là mức độ phát hành cổ phần trong ngành càng lớn. Điều này đƣa đến tín hiệu cho thấy có sự định cao giá trong ngành. Tác giả kỳ vọng biến này có mối quan hệ ngƣợc chiều với CAR của các công ty đối thủ.
Biến LNDIST: Logarit tự nhiên của khoảng cách giữa trụ sở chính của cơng ty phát
hành cổ phần và trụ sở chính của cơng ty đối thủ. Khoảng cách giữa công ty phát hành cổ phần và cơng ty đối thủ càng lớn thì tác động lan tỏa thơng tin từ các cơng bố thơng tin SEO đến cơng ty đối thủ có khả năng sẽ càng yếu, cho nên tác giả kỳ vọng biến LNDIST có mối quan hệ ngƣợc chiều tới TSSL bất thƣờng tích lũy của cơng ty đối thủ (RIVALCAR), hay hệ số của LNDIST âm.
Nghiên cứu của Bradley và Yuan (2013) thu thập dữ liệu về khoảng cách giữa các công ty SEO và công ty đối thủ từ Tổng cục thống kê Mỹ (U.S.Census Bureau). Với nghiên cứu tại Việt Nam, tác giả tự thu thập thơng tin về trụ sở chính của các cơng ty SEO và công ty đối thủ trong mẫu và tính tốn 2,543 khoảng cách tƣơng ứng với từng cặp công ty SEO và công ty đối thủ trong mẫu.
Nhóm biến đặc trƣng cho đặc điểm của các cơng ty đối thủ:
Biến LNSIZE: Logarit tự nhiên của quy mơ cơng ty đối thủ. Trong đó quy mơ cơng
ty (SIZE) là giá trị vốn hóa thị trƣờng của cơng ty vào thời điểm cuối năm tài chính.