4. NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Phân tích đa biến
Các nghiên cứu trước đây cho rằng các mẫu hình TSSL sau biến động giá lớn được thúc đẩy bởi các yếu tố khác nhau. Benou và Richie (2003), Cox và Peterson (1994) và Zarowin (1990) cung cấp bằng chứng giá cổ phiếu đảo chiều trong các doanh nghiệp lớn. Ngồi ra, Benou và Richie (2003) cũng tìm thấy bằng chứng cường độ của sự đảo chiều giá phụ thuộc vào độ lớn của sự giảm giá/ tăng giá ban đầu. Kết quả của họ một lần nữa phù hợp với giả thuyết phản ứng thái quá với giả định độ lớn của giá cả là chỉ số cho mức độ của phản ứng thái quá.
Jan Ising và cơng sự (2006) đã tìm thấy bằng chứng chứng minh quy mơ doanh nghiệp có ảnh hưởng gián tiếp, tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách có ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ của phản ứng thái quá hay phản ứng quá chậm.
Để xem xét tại TTCK nước ta thì yếu tố này có liên quan đến TSSL cổ phiếu của các doanh nghiệp hay không, tác giả tiến hành hồi quy biến phụ thuộc (TSSL bất thường tích lũy của cổ phiếu) theo các biến độc lập (TSSL ở tháng xảy ra sự kiện, quy mô doanh nghiệp, tỷ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách, giai đoạn của thị trường chứng khoán, yếu tố ngành).
Việc phân tích mơ tả các biến được thể hiện trong bảng 4.11. Những mối tương quan chéo giữa các biến khơng vượt q 0.7, vì vậy giữa các biến khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Trước tiên, tác giả sử dụng TSSL của tháng 0 (tháng xảy ra sự kiện), R0, như một chỉ số cho độ lớn của sự giảm giá/ tăng giá lớn. Tiếp theo, tác giả phân tích ảnh hưởng của quy mơ doanh nghiệp và độ lớn của biến động giá ban đầu dựa trên TSSL bất thường tích lũy giai đoạn [1;6] của sự giảm giá/ tăng giá lớn.
Để đo lường quy mô doanh nghiệp, tác giả chọn 2 biến khác nhau: “TOP20” là biến giả được thiếp lập với giá trị của doanh nghiệp lớn nhất tại thời điểm có sự kiện giảm giá/ tăng giá, vốn hóa thị trường được xác định là giá trị vốn hóa thị trường của các doanh nghiệp trong mẫu. Tác giả giả định các doanh nghiệp thuộc TOP20 nhận được sự chú ý của nhà đầu tư hơn là các doanh nghiệp khác.
Bảng 4.11: Trung bình, độ lệch chuẩn, hệ số tương quan giữa các biến trong trường hợp sự kiện giảm.
Means S.D. N 1 2 3 4 5 6 1. R0 -0.28 0.07 301 1.00 0.00 0.01 -0.24 -0.16 0.16 2. TOP20 0.37 0.48 301 0.00 1.00 0.46 0.07 -0.02 0.02 3. MC 2229.62 3824.20 301 0.01 0.46 1.00 0.15 0.02 -0.02 4. MB 3.87 2.81 301 -0.24 0.07 0.15 1.00 0.51 -0.51 5. PH 1 0.67 0.47 301 -0.16 -0.02 0.02 0.51 1.00 -1.00 6. PH 2 0.33 0.47 301 0.16 0.02 -0.02 -0.51 -1.00 1.00
(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview của tác giả)
Tiếp theo, tác giả sử dụng biến tỷ lệ giá trị thị trường trên giá trị sổ sách được xác định bằng cách lấy giá trị vốn góp chia cho giá trị sổ sách của tài sản, để đo lường mong đợi của thị trường về khả năng tạo ra dòng tiền mặt cao trong tương lai của doanh nghiệp.
Cuối cùng, để kiểm tra xem tình hình kinh tế và tình hình tổng thể TTCK có ảnh hưởng đến mức độ của phản ứng hay không, tác giả chia thời gian quan sát thành 2 giai đoạn: giai đoạn trước cuộc khủng hoảng kinh tế thế giới từ năm 2007 – 2008, và giai đoạn sau cuộc khủng hoảng kinh tế từ năm 2009 đến năm 2013.
Sau khi thực hiện hồi quy OLS biến phụ thuộc theo các biến độc lập trong cả 5 mơ hình, tác giả thấy các mơ hình đều có hiện tượng phương sai thay đổi. Vì vậy tác giả dùng phương pháp sai số chuẩn mạnh White để giải quyết vấn đề sai số của ước lượng bị chệch. Sau đó, tác giả xem có hiện tượng tự tương quan hay khơng bằng cách dùng kiểm định Breusch – Godfrey cho từng mơ hình.
Bảng 4.12 trình bày kết quả hồi quy 5 mơ hình sau khi đã thực hiện các bước trên. Mơ hình hồi quy 1 chỉ bao gồm biến R0 đo lường độ lớn ban đầu của sự giảm giá. Tác giả khơng tìm thấy ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê của R0 đối với TSSL bất
thường trong vòng 6 tháng sau sự kiện. Và tập hợp kết quả R0 trong các mơ hình 1 – 5 cũng không làm thay đổi kết quả này.
Bảng 4.12: Hồi quy dữ liệu chéo đối với TSSL bất thường tích lũy giai đoạn [1;6] đối với sự giảm giá lớn của cổ phiếu.
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Constant -0.0786 -0.0969 -0.0950 -0.1040 -0.1480 p-Value 0.4547 0.3625 0.3750 0.3155 0.1433 R0 -0.5501 -0.5488 -0.5475 -0.4438 -0.4045 p-Value 0.1579 0.1591 0.1616 0.2883 0.314 TOP20 0.0501 0.0563 0.0559 0.0621 p-Value 0.2325 0.2278 0.2298 0.1768 MC 0.0000 0.0000 0.0000 p-Value 0.7776 0.6437 0.6821 MB 0.0104 -0.0023 p-Value 0.1849 0.7977 PH 1 0.1485 ** * p-Value 0.0076 R2 0.0104 0.0148 0.0150 0.0209 0.0474 Adjusted R2 0.0071 0.0082 0.0051 0.0077 0.0312 * : có ý nghĩa thống kê ở mức 10%,
** : có ý nghĩa thơng kê ở mức 5%, *** : có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
Mơ hình hồi quy 2 và 3 bao gồm các chỉ số về quy mô doanh nghiệp, các hệ số tương quan của biến giả TOP20 trong cả 2 mơ hình đều dương nhưng khơng có ý nghĩa thống kê, chỉ ra rằng mức độ phản ứng thái quá giữa doanh nghiệp là thành viên của TOP20 và doanh nghiệp khác khơng có sự khác biệt. Ở mơ hình 3, tác giả khơng tìm thấy một mối tương quan có ý nghĩa thống kê giữa vốn hóa thị trường và mức độ của phản ứng thái q. Kết quả này vẫn khơng nói lên được ảnh hưởng của sự chú ý của nhà đầu tư về hành vi giá cổ phiếu. Tin tức về các doanh nghiệp là thành viên của TOP20 được các nhà đầu tư cảm nhận như tin tức của các doanh nghiệp khác. Tóm lại, quy mơ doanh nghiệp hay sự chú ý của nhà đầu tư cũng khơng ảnh hưởng đến mẫu hình của TSSL bất thường.
Trong mơ hình hồi quy 4, một biết đại diện cho cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp trong mẫu được thêm vào. Các nghiên cứu trước đây cho rằng kỳ vọng tăng trưởng mạnh mẽ trong tương lai dường như ảnh hưởng đến cách mà nhà đầu tư đánh giá 1 sự giảm giá. Nếu một doanh nghiệp có được lòng tin của thị trường, phản ứng thái quá có thể lớn hơn các doanh nghiệp khác. Tuy nhiên, như thể hiện trong bảng 4.12 hệ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách là dương nhưng khơng có ý nghĩa thống kê, và do đó khơng phù hợp với lập luận của các nghiên cứu trước đây. Như vậy, trên TTCK Việt Nam, các doanh nghiệp có giá trị thị trường trên giá trị sổ sách lớn cũng không ảnh hưởng đến cách mà nhà đầu tư lựa chọn cổ phiếu.
Mơ hình hồi quy 5, kiểm tra phản ứng thái quá có bị ảnh hưởng bởi thời gian của sự suy giảm hay không. Tác giả thiết lập biến giả khi sự kiện giảm rơi vào giai đoạn 1 thì nhận giá trị 1, ngược lại nhận giá trị 0. Theo báo cáo ở bảng 4.12, hệ số của giai đoạn 1 mang giá trị dương có ý nghĩa thống kê cao. Như vậy TSSL bất thường có mối liên hệ với khoảng thời gian xảy ra sự kiện. Điều này có thể giải thích là do nhiều doanh nghiệp quá bi quan, chớp thời cơ Việt Nam mới gia nhập WTO vì sợ nó nhanh chóng qua đi, hoặc vì đã xem thường, chuẩn bị không đầy đủ ở những giai đoạn trước đây, đều đồng loạt phản ứng thái quá trong hiện tại. Với mong đợi TSSL sẽ tăng trong dài hạn, nhà đầu tư huy động vốn ồ ạt để đầu tư cổ phiếu mặc dù TSSL đang âm.
Tác giả lặp lại phân tích đa biến đối với sự kiện tăng giá lớn. Việc phân tích mơ tả các biến được thể hiện trong bảng 4.13. Những mối tương quan chéo giữa các biến khơng vượt q 0.7, vì vậy giữa các biến khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.13: Trung bình, độ lệch chuẩn, hệ số tương quan giữa các biến trong trường hợp sự kiện tăng.
Means S.D. N 1 2 3 4 5 6 1. R0 0.36 0.18 314 1.00 -0.01 -0.01 0.18 0.21 -0.21 2. TOP20 0.37 0.48 314 -0.01 1.00 0.43 0.11 0.00 0.00 3. MC 1943.14 3787.57 314 -0.01 0.43 1.00 0.27 -0.07 0.07 4. MB 2.40 2.16 314 0.18 0.11 0.27 1.00 0.23 -0.23 5. PH 1 0.65 0.48 314 0.21 0.00 -0.07 0.23 1.00 -1.00 6. PH2 0.35 0.48 314 -0.21 0.00 0.07 -0.23 -1.00 1.00
(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview của tác giả)
Sau khi thực hiện hồi quy OLS biến phụ thuộc theo các biến độc lập, tác giả thấy các mơ hình đều có hiện tượng tự tương quan. Vì vậy tác giả dùng phương pháp sai số chuẩn mạnh Newey – West để giải quyết vấn đề sai số của ước lượng bị chệch. Sau đó, tác giả xem có hiện tượng phương sai thay đổi hay không bằng cách dùng kiểm định White cho từng mơ hình.
Bảng 4.14 mơ tả kết quả ở mơ hình hồi quy 1, 2 và 3, R0 mang giá trị dương có nghĩa ở mức 0.1, nhưng trong mơ hình hồi quy 4 và 5 thì R0 mang giá trị dương nhưng khơng có nghĩa. Xem xét lựa chọn mơ hình phù hợp, tác giả so sánh hệ số xác định hiệu chỉnh (Adjusted R-squared) giữa các mơ hình, hệ số này của mơ hình nào càng cao thì mơ hình đó càng phù hợp. Kết quả cho thấy sự phù hợp của mơ hình 5 đối với mẫu dữ liệu là cao nhất. Vì vậy dựa vào mơ hình 5, tác giả kết luận rằng khơng tìm thấy ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê của R0 đối với TSSL bất thường trong vòng 6 tháng sau sự kiện.
Bảng 4.14: Hồi quy dữ liệu chéo TSSL bất thường tích lũy giai đoạn [1;6] cho sự tăng giá lớn của cổ phiếu.
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Constant -0.1025 ** -0.0985 ** -0.1025 ** -0.1308 *** -0.1749 *** p-Value 0.0178 0.0420 0.0350 0.0047 0.0009 R0 0.1655 * 0.1653 * 0.1659 * 0.1191 0.0711 p-Value 0.0802 0.0818 0.0812 0.2165 0.4678 TOP20 -0.0105 -0.0287 -0.0280 -0.0333 p-Value 0.7589 0.4365 0.4475 0.3509 MC 0.0000 0.0000 0.0000 p-Value 0.1308 0.6002 0.2571 MB 0.0214 * 0.0153 p-Value 0.0750 0.1986 PH 1 0.1139 ** p-Value 0.0128 R2 0.0090 0.0093 0.0128 0.0316 0.0580 R2 Adjusted 0.0059 0.0029 0.0032 0.0191 0.0427 * : có ý nghĩa thống kê ở mức 10%,
** : có ý nghĩa thơng kê ở mức 5%, *** : có ý nghĩa thống kê ở mức 1%.
(Nguồn theo kết quả chạy chương trình Eview của tác giả)
Tương tự như kết quả phân tích đối với sự kiện giảm giá lớn, mơ hình hồi quy 2 và 3 trong trường hợp này bao gồm các chỉ số về quy mô doanh nghiệp, các hệ số tương quan của biến giả TOP20 trong cả 2 mơ hình đều âm nhưng khơng có ý nghĩa thống kê, chỉ ra rằng mức độ phản ứng thái quá giữa doanh nghiệp là thành viên của TOP20
và doanh nghiệp khác khơng có sự khác biệt. Ở mơ hình 3, tác giả khơng tìm thấy một mối tương quan có ý nghĩa thống kê giữa vốn hóa thị trường và mức độ của phản ứng thái q. Kết quả này vẫn khơng nói lên được ảnh hưởng của sự chú ý của nhà đầu tư về hành vi giá cổ phiếu. Tin tức về các doanh nghiệp là thành viên của TOP20 được các nhà đầu tư cảm nhận như tin tức của các doanh nghiệp khác. Tóm lại, quy mơ doanh nghiệp hay sự chú ý của nhà đầu tư cũng không ảnh hưởng đến mẫu hình của TSSL bất thường.
Trong mơ hình hồi quy 4, hệ số giá trị thị trường trên giá trị sổ sách là dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 0.1, nhưng ở mơ hình 5 thì hệ số này lại dương nhưng khơng có nghĩa. Vì hệ số xác định điều chỉnh của mơ hình 5 lớn hơn mơ hình 4 nên tác giả kết luận rằng trên TTCK Việt Nam, các doanh nghiệp có giá trị thị trường trên giá trị sổ sách lớn cũng không ảnh hưởng đến cách mà nhà đầu tư lựa chọn cổ phiếu. Mơ hình hồi quy 5, kiểm tra phản ứng thái quá có bị ảnh hưởng bởi thời gian của sự tăng giá hay không. Hệ số biến giai đoạn 1 là dương có ý nghĩa thống kê ở mức 0.05. Như vậy TSSL bất thường có mối liên hệ với khoảng thời gian xảy ra sự kiện. Ở giai đoạn này nền kinh tế Việt Nam và TTCK Việt Nam chịu ảnh hưởng mạnh mẽ trực tiếp từ cuộc khủng hoảng tài chính thế giới. Phân tích này cho thấy nhà đầu tư có nhiều khả năng đánh giá cao thơng tin tiêu cực trong thời gian thị trường có nhiều biến động hơn là trong thời gian thị trường ổn định.
Tóm lại, thơng qua kết quả của việc phân tích đa biến tác giả kết luận rằng chỉ khoảng thời gian xảy ra sự kiện là có ảnh hưởng đối với cả 2 trường hợp sự kiện tăng và sự kiện giảm. Các biến cịn lại đại diện cho quy mơ, cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp dưởng như không ảnh hưởng đến mức độ phản ứng thái quá.
Bảng 4.15: Phân tích đa biến TSSL bất thường tích lũy giai đoạn [1;6] theo ngành.
Declines Increases
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4
Constant 0.0756 -0.0659 -0.0007 -0.0634 p-Value 0.3800 0.5820 0.9939 0.5394 R0 -0.5237 * 0.1662 * p-Value 0.0905 0.0794 TOP20 0.0002 0.0010 0.0068 0.0090 p-Value 0.9975 0.9824 0.8617 0.8203 INS0001 0.2059 0.2042 -0.1095 -0.1002 p-Value 0.2000 0.2023 0.3257 0.3582 INS1000 -0.0983 -0.1145 -0.1811 -0.1695 p-Value 0.4220 0.3495 0.1589 0.1830 INS2000 -0.0315 -0.0348 -0.0349 -0.0335 p-Value 0.7260 0.6976 0.7092 0.7191 INS3000 -0.1524 -0.1553 -0.0167 -0.0129 p-Value 0.1296 0.1215 0.8597 0.8894 INS4000 -0.1055 -0.0906 0.1151 0.1292 p-Value 0.5628 0.6186 0.4051 0.3503 INS5000 0.0681 0.0721 -0.0088 -0.0103 p-Value 0.6135 0.5920 0.9489 0.9415 INS7000 0.0337 0.0451 -0.0838 -0.0661 p-Value 0.8106 0.7478 0.4516 0.5536 INS8000 0.1249 0.1156 -0.0616 -0.0688 p-Value 0.1794 0.2130 0.5219 0.4719
Bảng 4.15 tác giả kiểm soát sự ảnh hưởng của các thành viên trong ngành của các doanh nghiệp qua một giai đoạn suy giảm giá cổ phiếu hay tăng giá cổ phiếu. Tác giả chia các doanh nghiệp trong mẫu thành 9 nhóm ngành, nhóm ngành cơng nghệ (INS6000) và viễn thơng (INS9000) khơng có sự kiện giảm giá nên kết quả hồi quy khơng thể hiện 2 nhóm ngành này. Đối với mỗi nhóm ngành tác giả tạo ra một biến giả. Kết quả cho thấy tác giả khơng tìm thấy bất kỳ sự ảnh hưởng nào có ý nghĩa thống kê trên các quan sát phản ứng thái quá đối với sự suy giảm lớn hay gia tăng lớn giá cổ phiếu.