ban le
Bat dong
san Khai khoang Nong nghiep
SX Che
bien Van tai Xay dung
Nang luong C -79.212950 -30.270600 -52.426410 -232.953800 -73.680130 42.571540 51.307880 98.108540 -154.846 (0.0057) (0.7049) (0.3592) (0.0167) (0.5661) (0.7344) (0.3557) (0.2129) (0.0821) GEAR -0.526904 1.574511 1.066988 0.683300 0.060578 -1.414668 -0.510105 0.485921 -0.10509 (0.0107) (0.0955) (0.0726) (0.4809) (0.9548) (0.0906) (0.2361) (0.4478) (0.7985) INTEREST 4.780936 -2.040614 1.456284 11.698100 5.572461 -1.366537 -1.192270 -8.481196 8.856735 (0.0082) (0.6327) (0.6782) (0.0565) (0.4069) (0.8471) (0.7058) (0.0655) (0.0563) MTB 5.721680 -48.781740 -8.697163 18.511670 -8.665189 2.672553 -25.568310 -41.717260 13.41637 (0.0105) (0.0061) (0.1058) (0.00000) (0.3611) (0.832) (0.0027) (0.0024) (0.3671) RISK 19.122470 -2.859506 -18.445590 11.727730 68.557310 54.952710 0.909032 -5.923578 21.38831 (0.0006) (0.8551) (0.0803) (0.3031) (0.0371) (0.0227) (0.9455) (0.609) (0.3536) SIZE -0.000001 0.000037 0.000000 -0.000009 -0.000003 -0.000001 0.000002 0.000030 -1.4E-07 (0.1908) (0.3649) (0.8885) (0.0725) (0.8154) (0.4797) (0.7479) (0.002) (0.8578) PE -0.018607 -0.018934 -0.113891 -0.245826 -2.464021 -1.142743 -0.018646 -0.002997 -0.47768 (0.6971) (0.721) (0.2361) (0.7904) (0.396) (0.6127) (0.8255) (0.9954) (0.7109) Nguồn: tác giả tự tính tốn. Ghi
chú : Biến phụ thuộc là CAAR. Số trong dấu ngoặc đơn là giá trị p-value của hệ số ước lượng. Nếu hệ số trong ngoặc đơn nhỏ hơn 10%,5%,1% thì ta hệ số ước lượng có ý nghĩa ở mức 10%,5% và 1%
52
Đối với hệ số rủi ro thị trường (hệ số beta được đo lường từ CAPM), nhìn chung kết quả cho thấy giống như kỳ vọng lý thuyết đề ra, hệ số rủi ro thị trường càng lớn thì TSSL của cổ phiếu càng cao để thể hiện phần bù rủi ro thị trường. Kết quả cho thấy rõ mối tương quan dương giữa hệ số rủi ro thị trường và TSSL ở ngành nông nghiệp và sản xuất chế biến. Tuy nhiên có một ngoại lệ là ở ngành bất động sản thì mối quan hệ này là âm. Điều này có nghĩa trong ngành bất động sản, doanh nghiệp có rủi ro thấp thì TSSL cổ phiếu có xu hướng cao hơn.
Đối với hai biến SIZE và PE, tác giả khơng tìm thấy tác động đáng kể lên TSSL và đa phần các hệ số ước lượng khơng có ý nghĩa thống kê.
4.5.2 Kết quả ước lượng mơ hình 2
Bảng 4.8 trình bày kết quả ước lượng mơ hình (2) sau khi thêm biến địn bẩy trung
bình ngành vào mơ hình nghiên cứu (1). Nhìn chung kết quả ước lượng của các hệ số sau khi thêm biến không có gì thay đổi đáng kể như trong mơ hình (1).
Địn bẩy trung bình ngành ở khía cạnh tồn mẫu nghiên cứu thì có tác động trung bình làm giảm TSSL của cổ phiếu, nhưng mối tương quan này lại khơng có ý nghĩa thống kê rõ ràng. Trong nghiên cứu của Muradoglu và Sivaprasad (2012) thì TSSL của cổ phiếu có tương quan dương với địn bẩy ngành, hay nói cách khác Yar và Sheeja cho thấy rằng nếu công ty hoạt động trong ngành có địn bẩy cao thì TSSL có xu hướng tăng lên.
53
Bảng 4.8: Kết quả ước lượng mơ hình 2
Variable All Ban buonban le Bat dongsan khoangKhai SX Che bien Van tai Xay dung luongNang
C -71.05555 -54.70417 150.37110 185.65340 31.67693 22.74329 280.73040 20.0037 (0.0281) (0.5892) (0.1925) (0.4669) (0.926) (0.8611) (0.4931) (0.8615) GEAR -0.49087 0.18432 1.18215 0.35691 -1.41198 -0.42523 0.53287 -0.03561 (0.0234) (0.7186) (0.0447) (0.7176) (0.0971) (0.4) (0.4177) (0.927) INTEREST 4.83469 -5.65736 -2.87098 6.88778 -1.41021 -0.93075 -10.30205 10.78885 (0.0075) (0.2796) (0.478) (0.2963) (0.8468) (0.7888) (0.0957) (0.0175) MTB 5.80202 -42.95094 -14.80872 20.69812 2.74660 -25.45107 -40.82301 20.35975 (0.0095) (0.0068) (0.0179) (0.0000) (0.8321) (0.0051) (0.0036) (0.1602) RISK 19.64518 -7.88756 -6.42384 11.04043 54.68910 0.45744 -4.24050 18.96877 (0.0005) (0.5829) (0.5822) (0.3341) (0.0328) (0.9741) (0.7302) (0.3822) SIZE 0.00000 0.00002 0.00000 -0.00001 0.00000 0.00000 0.00003 -7.5E-07 (0.1759) (0.249) (0.2409) (0.3272) (0.4893) (0.6982) (0.0021) (0.3294) PE -0.01847 -0.04416 -0.01866 0.00367 -1.13889 -0.02980 -0.07872 0.14605 (0.6988) (0.3492) (0.8576) (0.9969) (0.6191) (0.7485) (0.8871) (0.9066) INDUSTRY GEAR -0.20220 2.75125 -3.05157 -5.67186 0.24514 0.37954 -2.20661 -4.1709 (0.5924) (0.2246) (0.0483) (0.0867) (0.9725) (0.8297) (0.6489) (0.0358) Nguồn: tác giả tự tính tốn. Ghi
chú: do ngành Nông nghiệp số lượng chủ thể chéo < số lượng tham số nên mơ hình RE khơng đủ điều kiện áp dụng nên khơng trình bày ở trên. Số trong dấu ngoặc đơn là giá trị p-value của hệ số ước lượng. Nếu hệ số trong ngoặc đơn nhỏ hơn 10%,5%,1% thì ta hệ số ước lượng có ý nghĩa ở mức 10%,5% và 1%
Điều này làm tác giả phân tích ở khía cạnh từng ngành trong mẫu nghiên cứu. Nếu xét trong từng ngành riêng lẻ thì tác giả phát hiện có hiện tượng trái ngược với nghiên cứu của Muradoglu và Sivaprasad (2012). Mối quan hệ giữa TSSL và
địn bẩy ngành thì có tương quan âm và có ý nghĩa thống kê trong 3 ngành: bất động sản, khai khoáng và năng lượng. Cụ thể, trong 3 ngành kể trên thì khi địn bẩy ngành tăng 1% thì TSSL bất thường của các ngành bất động sản, khai khoáng và năng lượng lần lượt giảm 3%, 5.6% và 4.1%.
Như vậy xét trong 3 ngành trên ta thấy rằng địn bẩy ngành hay nói cách khác là đặc tính cấu trúc tài chính ngành có tác động đáng kể lên TSSL của cổ phiếu. Tác giả tranh luận rằng, trong 3 ngành này nhà đầu tư có mối quan ngại cao đối với rủi ro tài chính đặc trưng của ngành nghề. Nói cách khác nếu tồn ngành này vay nợ nhiều hơn thì nhà đầu tư sẽ có xu hướng kỳ vọng xấu về tình hình tài chính của các cơng ty của ngành trong tương lai.
Phát hiện của bài nghiên cứu này có một ý nghĩa đặc biệt bởi vì lý thuyết của MM (1958) chỉ phát biểu rằng TSSL cổ phiếu tăng khi đòn bẩy tăng, nhưng MM chỉ mới dừng lại ở khía cạnh doanh nghiệp chứ khơng đề cập đến cấp độ ngành, bài nghiên cứu này cho thấy một khả năng, khi doanh nghiệp hoạt động trong ngành có địn bẩy ngành cao thì xu hướng TSSL của cổ phiếu đó sẽ giảm, bằng chứng được tìm thấy ở 3 ngành bất động sản, khai khoáng và năng lượng tại Việt Nam. Vì phạm vi bài nghiên cứu này bị giới hạn về mẫu quan sát thời gian không đủ dài, vì vậy cần thiết có những nghiên cứu sau làm rõ vấn đề này.
Vì địn bẩy ngành có tác động đến TSSL của cổ phiếu ở một số ngành, nói cách khác đặc trưng riêng có của ngành có ảnh hưởng lên mối quan hệ giữa TSSL và đòn bẩy. Điều này tạo động lực để tác giả tiếp tục tiến hành nghiên cứu bằng cách thêm vào 2 đặc điểm khác của ngành là mức độ cạnh tranh của ngành và sự kiểm sốt chính phủ trong ngành. Kết quả được trình bày trong phần tiếp theo của mơ hình 3.
4.5.3 Kết quả ước lượng mơ hình 3
Trong mơ hình của mình, tác giả sử dụng chỉ số Herdifahl Index (HI) làm biến đại diện cho chỉ số cạnh tranh của ngành. Nếu chỉ số HI càng cao thì mức độ độc quyền trong thị trường càng cao, nếu chỉ số HI thấp cho thấy thị trường có tính cạnh tranh cao. Tiếp theo tác giả phân nhóm các ngành thành 4 nhóm theo thứ tự chỉ số HI tăng dần gồm nhóm 1, nhóm 2, nhóm 3 và nhóm 4.
Tác giả muốn kiểm định xem, có sự khác biệt trong TSSL giữa các ngành có mức độ cạnh tranh khác nhau hay khơng. Vì vậy tác giả tạo biến giả HighHI, biến này nhận giá trị 1 nếu cơng ty thuộc ngành trong nhóm 4, nếu là cơng ty khác thì nhận giá trị 0. Sau đó tác giả hồi quy mơ hình (2) có thêm vào biến giả HighHI. Kết quả được trình bày trong bảng 9. Theo kết quả này ta thấy rằng giá trị thống kê p-value của HighHI > 0.1 vì vậy tham số ước lượng khơng có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%. Như vậy khơng có sự khác biệt giữa TSSL của công ty hoạt động trong môi trường độc quyền cao và các công ty khác.
Tác giả tiếp tục phân tích sâu hơn bằng cách hồi quy trong từng nhóm cơng ty HI, từ nhóm 1 đến nhóm 4 để quan sát xem có sự thay đổi trong mối quan hệ giữa đòn bẩy và TSSL giữa các ngành hay khơng. Kết quả được trình bày trong Bảng 4.10.
Xét về địn bẩy riêng của cơng ty thì ở các cơng ty nhóm 1 và 2, địn bẩy có xu hướng tác động nghịch chiều TSSL, ở nhóm cơng ty nhóm 3 và 4 thì địn bẩy có xu hướng khơng có tác động hoặc làm tăng TSSL của cổ phiếu. Tuy nhiên mối tương quan giữa TSSL và địn bẩy trong các nhóm cơng ty lại khơng có ý nghĩa thống kê nên ta khơng thể khẳng định được kết quả nghiên cứu.
Xét về địn bẩy ngành, ta thấy rằng có sự khác biệt rõ rệt và có ý nghĩa thống kê giữa cơng ty nhóm 1 và nhóm 4. Ở nhóm 1 khi địn bẩy ngành tăng 1% thì TSSL có xu hướng giảm 3%, cịn ở nhóm 4 thì TSSL có xu hướng giảm chỉ gần một nửa là 1,7%. Như vậy ta có thể kết luận, trong thị trường cạnh tranh cao thì nhà đầu tư
phản ứng mạnh hơn với việc đòn bẩy ngành tăng cao hơn là trong thị trường độc quyền.
Bảng 4.9: Kết quả ước lượng mơ hình 3
Biến TSSL và mức độ cạnh tranh
TSSL và sự kiểm sốt của Chính Phủ C -69.56250 -70.79508 (0.0411) (0.0288) GEAR -0.49341 -0.48071 (0.0232) (0.0291) INTEREST 4.82595 4.81804 (0.0076) (0.0077) MTB 5.79800 5.78140 (0.0096) (0.0098) RISK 19.54327 19.68935 (0.0006) (0.0005) SIZE 0.00000 0.00000 (0.177) (0.1798) PE -0.01858 -0.01788 (0.6971) (0.7082) INDUSTRY GEAR -21.29423 -22.07827 (0.5805) (0.5663) HIGHHI -1.16792 (0.8881) REGULATION 2.45772 (0.8024) Nguồn: tác giả tự tính tốn
Ghi chú: Biến HIGHHI là biến giả được gán giá trị là 1 nếu cơng ty thuộc nhóm ngành có chỉ số HI cao. Chỉ số HI càng cao thì thị trường mà cơng ty hoạt động có tính độc quyền cao. Số trong dấu ngoặc đơn là giá trị p-value của hệ số ước lượng. Nếu hệ số trong ngoặc đơn nhỏ hơn 10%,5%,1% thì ta hệ số ước lượng có
ý nghĩa ở mức 10%,5% và 1%
Bảng 4.10: Kết quả ước lượng theo mức độ cạnh tranh ngành
Biến Nhóm 1 Nhóm 2 Nhóm 3 Nhóm 4 C 169.7808 63.47066 -202.846 17.89002 (0.1498) (0.2523) (0.0079) (0.7577) GEAR -0.41745 -0.40712 0.286133 -0.04216 (0.4167) (0.2072) (0.4802) (0.9055) INDUSTRY GEAR -3.1627 0.409506 0.797637 -1.7479 (0.1028) (0.4491) (0.5685) (0.0142)
SIZE -1.2E-07 1.33E-05 -8.5E-06 3.41E-07
(0.8956) (0.011) (0.0158) (0.6175) MTB -3.63264 -31.8402 15.06245 -11.2016 (0.5879) (0.0000) (0.0000) (0.0356) PE 0.080504 -0.04983 -0.01327 -0.51161 (0.6232) (0.5789) (0.8005) (0.6537) INTEREST -1.27721 -3.94661 7.563383 4.063479 (0.7689) (0.1459) (0.0491) (0.1898) RISK 23.0891 -6.21598 12.06828 32.01696 (0.1098) (0.4794) (0.1793) (0.0324) Nguồn: tác giả tự tính tốn. Ghi
chú: Các công ty được phân thành 4 nhóm dựa trên hệ số cạnh tranh ngành HI tăng dần. Hệ số HI càng cao chứng tỏ ngành có tính độc quyền càng cao. Theo thứ tự nhóm: các cơng ty trong nhóm 1 có chỉ số HI thấp nhất nên thị trường cạnh tranh cao nhất, các cơng ty trong nhóm 5 có chỉ số HI cao nhất nên thị trường mang tính độc quyền cao. Số trong dấu ngoặc đơn là giá trị p-value của hệ số ước lượng. Nếu hệ số trong ngoặc đơn nhỏ hơn 10%,5%,1% thì ta hệ số ước lượng có ý nghĩa ở mức 10%,5% và 1%
4.5.4 Kết quả ước lượng mơ hình 4
Trong các đặc điểm riêng có của ngành thì việc ngành nghề bị kiểm sốt bởi chính phủ - ví dụ một số ngành chính phủ chỉ cho cơng ty nhà nước hoạt động hoặc phải
có liên doanh giữa chính phủ và tư nhân - có thể có tác động lên nhận thức của nhà đầu tư về TSSL và rủi ro tài chính của cơng ty vì có sự kiểm sốt (hoặc bảo hộ) của chính phủ về ngành nghề.
Vì vậy trong phần này tác giả kiểm định liệu rằng giữa các công ty hoạt động trong ngành nghề bị kiểm sốt và khơng bị kiểm sốt có sự khác nhau trong mối quan hệ về đòn bẩy và TSSL của cổ phiếu hay khơng.
Đầu tiên, tác giả xem xét liệu TSSL có sự khác biệt giữa 2 cơng ty bị kiểm sốt và khơng bị kiểm sốt hay khơng bằng cách hồi quy mơ hình (2) và biến giả Regulation, biến giả này nhận giá trị 1 nếu cơng ty hoạt động trong ngành bị kiểm sốt và nhận giá trị là 0 nếu khơng bị kiểm sốt. Kết quả được trình bày trong
Bảng 4.9. Ta thấy rằng mặc dù tham số ước lượng được là dương, có nghĩa là các
cơng ty thuộc ngành bị kiểm sốt có xu hướng có TSSL cao hơn, tuy nhiên tham số này lại khơng có ý nghĩa về mặt thống kê nên ta cần phân tích sâu hơn.
Tiếp theo, tác giả chia các cơng ty thành 2 nhóm: ngành bị kiểm sốt và khơng bị kiểm sốt. Sau đó tiến hành hồi quy mơ hình (2) cho 2 nhóm cơng ty này. Kết quả được trình bày trong bảng 11. Ta thấy rằng tham số điều chỉnh TSSL theo đòn bẩy cơng ty giữa 2 ngành có sự khác biệt, khi địn bẩy cơng ty tăng 1% thì trong ngành khơng bị kiểm sốt, TSSL của cổ phiếu có xu hướng giảm 0,42%; cịn trong ngành bị kiểm soát TSSL chỉ giảm 0.2% mức độ đã giảm một nửa so với ngành khơng bị kiểm sốt. Đối với địn bẩy ngành thì sự khác biệt tăng lên đáng kể, nếu tỷ lệ nợ trong 2 ngành cùng tăng 1% thì cổ phiếu trong ngành khơng bị kiểm sốt TSSL chỉ giảm 0,5%, còn ngành bị kiểm sốt thì TSSL giảm mạnh tới 3,8%. Cần lưu ý rằng, tham số ước lượng trong 2 nhóm cơng ty này khơng có sự đồng nhất về mức ý nghĩa thống kê, nghĩa là ta cần thu thập nhiều quan sát hơn để kiểm định cho hiện tượng này.
Theo Bảng 4.11 ta cũng phát hiện rằng nhận thức rủi ro thị trường về cổ phiếu giữa 2 nhóm cơng ty này cũng có sự khác biệt. Nếu 2 cơng ty có cùng một hệ số beta như
nhau thì cơng ty hoạt động trong ngành bị kiểm sốt thì có TSSL cao hơn cơng ty khơng bị kiểm sốt đến 4%.
Như vậy tác giả tranh luận rằng điểm mấu chốt trong mối quan hệ giữa địn bẩy tài chính và TSSL của cổ phiếu giữa 2 nhóm cơng ty này chính là nhận thức về rủi ro khác nhau do có sự xuất hiện kiểm sốt của Chính Phủ. Việc chính phủ kiểm sốt ngành nghề có thể phát đi tín hiệu về rủi ro hiệu quả trong việc tối đa hóa lợi nhuận của doanh nghiệp không phát huy được trong tương lai vì vậy mà TSSL của nhà đầu tư đòi hỏi phải cao hơn.
Bảng 4.11: Kết quả ước lượng sự kiểm sốt của chính phủ
Biến Ngành khơng kiểm sốt Ngành có kiểm sốt
C 41.404250 10.306170 (0.2681) (0.8854) GEAR -0.426230 -0.202446 (0.0788) (0.5612) INDUSTRY GEAR -0.503776 -3.843137 (0.2038) (0.0007) SIZE 0.000001 -0.000001 (0.2625) (0.2118) MTB -11.301820 20.141010 (0.0013) (0.0000) PE -0.015567 0.242552 (0.7284) (0.7269) INTEREST -0.188499 11.050830 (0.9247) (0.0008) RISK 14.007620 18.251590 (0.0268) (0.0349) Nguồn: tác giả tự tính tốn.
Ghi
chú: Số trong dấu ngoặc đơn là giá trị p-value của hệ số ước lượng. Nếu hệ số trong ngoặc đơn nhỏ hơn 10%,5%,1% thì ta hệ số ước lượng có ý nghĩa ở mức 10%,5% và 1%
CHƯƠNG 5 : KẾT LUẬN
Bài nghiên cứu kiểm tra mối quan hệ giữa địn bẩy và TSSL bằng cách phân tích mối quan hệ ở công ty và ngành. Kết quả thực nghiệm của nghiên cứu này cho thấy TSSL bất thường tích lũy giảm khi địn bẩy công ty tăng. Ngoại trừ các ngành bất động sản, bán buôn bán lẻ địn bẩy có tác động dương lên TSSL bất thường tích lũy. Mối quan hệ giữa địn bẩy ngành và TSSL chỉ được tìm thấy có ý nghĩa thống kê tại ngành năng lượng và rộng hơn là các cơng ty hoạt động trong ngành bị kiểm sốt. Mối quan hệ ngược chiều giữa địn bẩy cơng ty và TSSL bất thường tích lũy được có xu hướng xuất hiện trong các cơng ty có mức cạnh tranh cao và khơng có sự kiểm sốt của chính phủ. Những công ty hoạt động trong ngành cơng nghiệp có sức cạnh tranh cao dễ dàng chịu những cú sốc về cầu và rủi ro kiệt quệ, do đó mối quan hệ là ngược chiều.
Bài nghiên cứu cung cấp một sự hiểu biết sâu hơn về tác động của cấu trúc vốn bằng cách liên hệ nó với TSSL bất thường tích lũy. Nghiên cứu của tác giả đóng góp vào việc nghiên cứu về TSSL cổ phiếu và địn bẩy theo 3 hướng chính.
Thứ nhất, bằng cách kết hợp những đặc điểm ngành công nghiệp vào các lý thuyết cổ điển MM, tác giả mở rộng các cơ sở chung của nghiên cứu thực nghiệm trong cấu trúc vốn, được tiến hành chủ yếu bằng cách phân tích mối quan hệ giữa TSSL và cấu trúc vốn trong những ngành riêng biệt. Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng việc phân tích mối quan hệ giữa TSSL và đòn bẩy đòi hỏi một cách tiếp cận tích hợp các lý thuyết cấu trúc vốn và lý thuyết thị trường sản phẩm. Các lý