CHƯƠNG 3 : NỘI DUNG VÀ CÁC KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
3.2. Phân tích hồi quy
3.2.1.Thống kê mơ tả
Bảng 3.1 Thống kê mơ tả
Nguồn: Tính tốn từ phần mềm Excel dựa trên bảng số liệu ở Phụ lục 2
Bảng 3.1 trình bày tóm tắt số liệu thống kê mơ tả các biến giải thích và phụ thuộc của các công ty IPO bao gồm: Tỷ suất sinh lời bất thường từ việc mua và nắm giữ cổ phiếu (BHAR), tỷ suất sinh lời ngày đầu tiên (IR), quyền sở hữu tổ chức sau IPO, tuổi công ty, lợi nhuận gộp từ niêm yết và tổng tài sản trước IPO.
Bảng A và B lần lượt báo cáo thống kê mơ tả cho 167 cơng ty IPO (nhóm A) và 158 cơng ty IPO phi tài chính (nhóm B) niêm yết tại Sở giao dịch chứng
Từ bảng A có thể thấy:
• Tỷ suất sinh lời bất thường từ việc mua và nắm giữ cổ phiếu (BHAR)
trung bình là -12,28%, cao nhất là 508,56%, thấp nhất là 214,45%, độ lệch chuẩn là 64,36%.
• Tỷ suất sinh lời ngày giao dịch đầu tiên trung bình là 0,5%, cao nhất là
24%, thấp nhất là -11%, độ lệch chuẩn là 4,56%.
• Quyền sở hữu tổ chức sau IPO trung bình là 46,33%, cao nhất là 98,4%,
thấp nhất là 0%, độ lệch chuẩn là 28,02%.
• Tuổi cơng ty trung bình là 18,92 năm, cao nhất là 99 năm, thấp nhất là 1
năm, độ lệch chuẩn là 15,06 năm.
• Lợi nhuận gộp trung bình là 18.868,38 triệu đồng, cao nhất là 813.592,35
triệu đồng, thấp nhất là 0,42 triệu đồng, độ lệch chuẩn là 76.838,7 triệu đồng.
• Tổng tài sản trung bình là 4.499.353,76 triệu đồng, cao nhất là
220.493.455,52 triệu đồng, thấp nhất là 21.362,99 triệu đồng, độ lệch chuẩn là 24.617.217,12 triệu đồng.
Từ bảng B có thể thấy:
• Tỷ suất sinh lời bất thường từ việc mua và nắm giữ cổ phiếu (BHAR)
trung bình là -11,14%, cao nhất là 508,56%, thấp nhất là 214,45%, độ lệch chuẩn là 65,24%.
• Tỷ suất sinh lời ngày giao dịch đầu tiên trung bình là 0,54%, cao nhất là
• Quyền sở hữu tổ chức sau IPO trung bình là 44,75%, cao nhất là 92,81%, thấp nhất là 0%, độ lệch chuẩn là 27,31%.
• Tuổi cơng ty trung bình là 18,84 năm, cao nhất là 99 năm, thấp nhất là 1
năm, độ lệch chuẩn là 15,1 năm.
• Lợi nhuận gộp trung bình là 10.534,08 triệu đồng, cao nhất là 321.095,25
triệu đồng, thấp nhất là 0,42 triệu đồng, độ lệch chuẩn là 33.266,3 triệu đồng.
• Tổng tài sản trung bình là 1.205.835,13 triệu đồng, cao nhất là
46.860.485,78 triệu đồng, thấp nhất là 21.362,99 triệu đồng, độ lệch chuẩn là 3.888.179,13 triệu đồng.
Nhận xét chung:
Các biến BHAR, tỷ suất sinh lợi ngày đầu tiên, quyền sở hữu tổ chức, tuổi công ty tương đương nhau ở 2 nhóm cơng ty IPO. Tuy nhiên, biến lợi nhuận gộp từ niêm yết và biến tổng tài sản trước IPO có sự khác biệt lớn giữa 2 nhóm, cụ thể xét về giá trị trung bình, nhóm các cơng ty phi tài chính có tỷ lệ lợi nhuận gộp và tổng tài sản so với tỷ lệ lợi nhuận gộp và tổng tài sản của các công ty IPO lấy mẫu lần lượt là 56% và 27%. Điều này chứng tỏ các cơng ty tài chính chiếm tỷ trọng rất lớn trong danh sách các công ty IPO lấy mẫu.
3.2.2.Phân tích hệ số CAR
Như Fama (1998) lập luận, các hệ số CAR có thể là một phương pháp tốt hơn, ít sai lệch hơn khi tính toán tỷ suất sinh lời dài hạn bởi vì chúng loại bỏ hiệu ứng kép của tỷ suất sinh lời thấp trong 1 năm riêng lẻ, mặc dù chúng vẫn bị các mối tương quan chéo.
Trong Bảng 3.2, tác giả báo cáo kết quả của các hệ số CAR bằng cách tổng hợp tỷ suất sinh lời bất thường hàng tháng cho tháng 12, 24, và 36 sau khi niêm yết. Bảng 3.2 cho thấy tỷ suất sinh lời dài hạn thấp hơn so với tỷ suất sinh lợi thị trường trong một, hai, và ba năm sau khi IPO cho cả hai cách tính tỷ suất sinh lời dài hạn theo trọng số tương đương và trọng số giá trị. Trong bảng A, ví dụ, CAR tính theo trọng số tương đương là -0,12% (t-stat = -0,18) và CAR tính theo trọng số giá trị là -0,6% (t-stat = -0,46) trên cơ sở tham chiếu giá trị thị trường VN-Index ba năm sau IPO.
Bảng 3.2. Tỷ suất sinh lời dài hạn của các cơng ty IPO đo lường theo hệ số CAR
Chú thích: t-stat cho thấy tất cả các hệ số CAR đều khơng có ý nghĩa thống kê
Trong bảng B, hệ số CAR theo trọng số tương đương là -0,12% (t-stat = - 0,16) và hệ số CAR theo trọng số giá trị là -0,57% (t-stat = -0,74) trên cơ sở tham chiếu giá trị thị trường VN-Index ba năm sau IPO.
Nhìn chung, khi áp dụng hệ số CAR, tỷ suất sinh lời của các công ty IPO thấp hơn đáng kể so với giá trị thị trường VN-Index trong các khoảng thời gian 12, 24 và 36 tháng.
3.2.3.Phân tích hệ số BHAR
Trong Bảng 3.3, tác giả tính tốn hệ số BHAR một, hai và ba năm của các công ty IPO bằng cách sử dụng tỷ suất sinh lời kép hàng tháng của các công ty IPO trừ đi tỷ suất sinh lời kép hàng tháng trên thị trường.
Các kết quả được trình bày trong bảng A và B cho thấy tỷ suất sinh lời của các công ty IPO thấp hơn đáng kể khi so với tỷ suất sinh lời của thị trường trên cơ sở tính từ việc mua và nắm giữ cổ phiếu theo trọng số tương đương. Ví dụ, tỷ suất sinh lời của tất cả các công ty IPO (bảng A) thấp hơn khi so với giá trị tham chiếu thị trường VN Index là 12,28% (t-stat = -2.47, ở mức ý nghĩa 5%) sau một năm, 24,42% (t-stat = -5,9, ở mức ý nghĩa 1%) sau hai năm, và 28,04% (t-stat = - 7,35, ở mức ý nghĩa 1%) sau ba năm. Trong bảng B, thấy được tỷ suất sinh lời thấp đáng kể của các cơng ty IPO phi tài chính. Các tỷ suất sinh lời thấp hơn khi so với giá trị tham chiếu thị trường VN Index là 11,14% (t-stat = -2,15, ở mức ý nghĩa 5%) một năm sau IPO, 24,23% (t-stat = -5,64, ở mức ý nghĩa 1%) hai năm sau IPO, và 27,5% (t-stat = 6,86, ở mức ý nghĩa 1%) ba năm sau IPO.
Bảng 3.3. Tỷ suất sinh lời dài hạn của các công ty IPO đo lường theo hệ số BHAR
Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm Excel dựa trên bảng số liệu ở Phụ lục 4 (***),(**),(*)lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%, sử dụng kiểm định 2 bên.
Brav, Geczy và Gompers (2000) lập luận rằng kế hoạch tính theo trọng số giá trị nên được sử dụng nếu mục tiêu của nghiên cứu là xác định mức độ thay đổi tài sản trung bình của các nhà đầu tư sau một sự kiện. Tác giả tính tốn các hệ số BHAR theo trọng số giá trị trong giai đoạn một, hai và ba năm. Kết quả cho thấy tỷ suất sinh lời thấp hơn khi so với giá trị tham chiếu thị trường VN Index trong các giai đoạn hai đến ba năm. Trong bảng A, các hệ số BHAR tính theo trọng số giá trị giảm xuống so với cách tính theo trọng số tương đương, cụ thể tỷ suất sinh lời thấp hơn khi so với giá trị tham chiếu thị trường VN Index là 0,04% (t-stat = -0,76, khơng có ý nghĩa thống kê) sau hai năm, 0,03% (t-stat = - 0,58, khơng có ý nghĩa thống kê) sau ba năm. Tuy nhiên, tỷ suất sinh lời cao là
0,08% được tìm thấy sau một năm (t-stat = 0.66, khơng có ý nghĩa thống kê).
Nhìn chung, kết quả của tác giả cung cấp bằng chứng để hỗ trợ cho lập luận của Fama (1998) sự bất thường tiêu biểu rõ ràng thường "thu nhỏ rất nhiều khi các cơng ty có sự kiện được đánh giá theo trọng số giá trị hơn là trọng số tương đương" (p.296).
Trong nghiên cứu này, các phương pháp lấy mẫu có hồn lại (bootstrapping) đề xuất bởi Lyon, Barber, và Tsai (1999) được sử dụng để điều chỉnh phân phối bất cân xứng của các hệ số BHAR. Các thống kê t điều chỉnh độ lệch theo phương pháp lấy mẫu có hồn lại được báo cáo trong Bảng 3.3. Ví dụ, trong bảng A, các hệ số EWBHAR trong năm thứ nhất có ý nghĩa ở mức 10%, năm thứ hai và năm thứ ba có ý nghĩa ở mức 1%. Tuy nhiên, chỉ số VWBHARs trong cả ba năm khơng có ý nghĩa thống kê. Trong bảng B, VWBHARs trong cả ba năm khơng có ý nghĩa thống kê. Các hệ số EWBHAR trong cả 3 năm thứ nhất, thứ hai và thứ ba đều có ý nghĩa ở mức 1%.
Các kết quả khác nhau từ các phương pháp đo lường CAR và BHAR theo thời gian sự kiện rõ ràng cho thấy tỷ suất sinh lời dài hạn của các công ty IPO tại HOSE là nhạy cảm với các phương pháp và cách tính trọng số được áp dụng để tính tỷ suất sinh lời bất thường, hỗ trợ lập luận của Fama (1998). Tỷ suất sinh lời theo trọng số tương đương thường lớn hơn tỷ suất sinh lời theo trọng số giá trị, chỉ ra rằng tỷ suất sinh lời từ các công ty IPO quy mô nhỏ cao hơn so với tỷ suất sinh lời từ các công ty IPO quy mô lớn (Fama, 1998).
So sánh các hệ số CAR báo cáo trong bảng 3.2 với các hệ số BHAR báo cáo trong bảng 3.3, tỷ suất sinh lời thấp dài hạn của các công ty IPO tại HOSE là cao hơn nhiều khi tính theo hệ số BHAR. Điều này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Fama (1998), Mitchell và Stafford (2000), các tác giả cho rằng thước đo BHAR có thể khuếch đại tỷ suất sinh lời thấp hoặc cao hơn, ngay cả khi nó phát sinh chỉ trong một khoảng thời gian. Các hệ số CAR trong tất cả các giai đoạn một, hai, ba năm sau IPO đều khơng có ý nghĩa thống kê. Do đó, tác giả khơng sử dụng hệ số CAR mà sử dụng hệ số BHAR làm biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy OLS:
RAW_BHARS = βO + β1IR1 + β2OWNERSHIP + β3AGE + β4PROCEEDS + β5SIZE +
e (2.16)
3.2.4.Phân tích hiện tượng nội sinh
Hiện tượng nội sinh hiểu khái quát là tác động ngược của biến phụ thuộc (ví dụ: BHAR) lên biến độc lập (ví dụ: IR) trong khi đang đo lường tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc, hoặc là tác động của nhiễu lên biến phụ thuộc. Nếu mơ hình có hiện tượng nội sinh thì sẽ khơng đảm bảo tính vững và tính hiệu quả.
RAW_BHARS = βO + β1IR1 + β2OWNERSHIP + β3AGE + β4PROCEEDS + β5SIZE
+ e (2.16)
Hiện giờ, tác giả chưa tìm thấy lý thuyết nào hay mơ hình nào nghiên cứu tác động của BHAR lên các biến IR, Ownership, Age, Proceeds, Size, mặt khác tác động ngược chiều này hồn tồn khơng có ý nghĩa trong thực tế. Do đó, tác giả kết luận rằng mơ hình này khơng bị hiện tượng nội sinh.
3.2.5.Kiểm định đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập tương quan với nhau. Một mơ hình có đa cộng tuyến thì vẫn đảm bảo tính vững và hiệu quả, nhưng sử dụng mơ hình này để kiểm định thì khơng đáng tin cậy vì khơng tách biệt được tác động qua lại giữa các biến độc lập và tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Bảng 3.4. Ma trận tương quan
BHAR IR OWNER AGE PROCEED SIZE
BHAR 1.000 IR -0.185 1.000 OWNER 0.009 0.003 1.000 AGE 0.045 0.034 0.101 1.000 PROCEED -0.129 0.061 0.082 -0.132 1.000 SIZE -0.128 0.145 0.310 -0.041 0.362 1.000
Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm Stata dựa trên bảng số liệu ở Phụ lục 5
Qua bảng ma trận tương quan, ta thấy hệ số tương quan của các biến độc lập rất nhỏ, cụ thể đều có giá trị nhỏ hơn 0,8, do đó khơng xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mơ hình. Vì vậy, ta hồn tồn có thể đưa các biến độc lập vào mơ hình hồi quy. Ngồi ra, bảng 3.4 cịn cho thấy mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc. Tỷ suất sinh lời ban đầu, lợi nhuận gộp, quy mô công ty tỷ lệ nghịch với BHAR, quyền sở hữu tổ chức và tuổi công ty tỷ lệ thuận với BHAR.
3.2.6.Kiểm định phương sai thay đổi
Hiện tượng phương sai thay đổi là hiện tượng các yếu tố nhiễu xuất hiện trong hàm hồi quy tổng thể có phương sai thay đổi. Hiện tượng này thường gặp khi thu thập số liệu theo không gian (số liệu chéo). Trong số liệu chéo, cần thu thập số liệu của nhiều đối tượng khác nhau tại cùng một thời điểm. (Phạm Trí Cao, 2006). Nếu một mơ hình có hiện tượng phương sai thay đổi thì mơ hình vững nhưng mất tính hiệu quả.
Bảng 3.5. Kết quả hồi quy mơ hình
Nguồn: Tác giả tính tốn từ phần mềm Stata dựa trên bảng số liệu ở Phụ lục 5
Kết quả hồi quy cho thấy chỉ số R-squared khá thấp, bằng 0,0547, nghi ngờ có hiện tượng phương sai thay đổi do đặc tính của dữ liệu chéo trong mơ hình và mẫu quan sát gồm các cơng ty có quy mơ nhỏ, trung bình, và quy mơ lớn được gộp chung trong mẫu.
Bảng 3.6. Kết quả kiểm định phương sai thay đổi
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Stata dựa trên bảng số liệu ở Phụ lục 5
Đặt giả thiết Ho: β = 0 (khơng có phương sai thay đổi) β ≠ 0 (có phương sai thay đổi)
Với mức ý nghĩa 5%, bảng 3.6 cho thấy p-value = 0.00<0.05, nên bác bỏ giả thiết Ho, nghĩa là có hiện tượng phương sai thay đổi theo lý thuyết của White.
Để khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy có trọng số (WLS regression _ weighted least squared regression). Tác dụng của trọng số này là nơi nào phương sai nhỏ nhân với trọng số cho phương sai lớn hơn, và ngược lại nơi nào có phương sai lớn thì nhân với trọng số cho phương sai nhỏ lại. Trọng số này làm phương sai không thay đổi nữa.
3.3. K tế quả h iồ quy
Bảng 3.7. Kết quả hồi quy đã khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi
Nguồn: Tính tốn từ phần mềm Stata dựa trên bảng số liệu ở Phụ lục 5
R2 = 54,33% và p-value = 0 < 0,05 cho thấy với mức ý nghĩa 5% các biến độc
lập có thể giải thích 54,33% sự thay đổi của tỷ suất sinh lời bất thường từ việc mua và nắm giữ cổ phiếu. Xét giá trị p-value của từng biến, biến owner có p- value = 0,063 < 0,1, do đó biến này có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%. Qua ma trận tương quan ở bảng 3.4, cũng có thể thấy tương quan tuyến tính của biến owner đến biến phụ thuộc rất thấp, dưới 10%, cụ thể: corr(BHAR, OWNER) = 0,009 < 0,01.
Bảng 3.8: Tổng hợp kết quả hồi quy 1 2 3 4 5 6 Hệ số chặn -0,128**(-2,6) -0,13195(-1,36) -0,21274(-1,31) 0,08015(0,61) 0,62799(1,37) 0.00119(0,03) IR -7,7876** -5,52384 (-2,41) (-3,88)*** Ownership 0,00019 0.00034 (0,11) (1,87)* Age 0,078854 0,03592 (0,58) (2,02)** Proceed -0,06528 -0,01835 (-1,67)* (-2,76)*** Size -0,12968 -0,06053 (-1,65)* (-6,34)*** R2 0,0341 0,0001 0,0020 0,0166 0,0163 0,5433 F 5,82 0,01 0,34 2,79 2,73 38,31 n 167 167 167 167 167 167
Nguồn: Tính tốn từ phần mềm Stata dựa trên bảng số liệu ở Phụ lục 5
Bảng 3.8 báo cáo kết quả hồi quy OLS dạng bảng cho tỷ suất sinh lời dài hạn của các công ty niêm yết cổ phiếu lần đầu ra cơng chúng tại Sàn giao dịch chứng khốn TP.HCM.
Hồi quy 1-5 là hồi quy đơn biến. Hồi quy 6 là hồi quy đa biến. Trong hồi quy 1, hệ số tương quan của tỷ suất sinh lời ban đầu (IR) là âm (t-stat = -2,41, ở mức ý nghĩa 5%), cho thấy tỷ suất sinh lời ban đầu cao thì tỷ suất sinh lời dài hạn thấp. Trong hồi quy 2, hệ số tương quan của tỷ lệ quyền sở hữu tổ chức sau IPO (OWNERSHIP) là dương so với tỷ suất sinh lời dài hạn (t-stat = 0,00019, khơng có ý nghĩa thống kê). Trong hồi quy 3, hệ số tương quan của tuổi tác của các công ty IPO (AGE) là dương so với tỷ suất sinh lời dài hạn (t-stat = 0,58,
khơng có ý nghĩa thống kê). Trong hồi quy 4, hệ số tương quan của lợi nhuận từ chào bán cổ phiếu (PROCEED) là âm so với tỷ suất sinh lời dài hạn (t-stat = -1,67, ở mức ý nghĩa 10%), Trong hồi quy 5, hệ số tương quan của tổng tài sản (SIZE) là âm (t-stat = -1,65, ở mức ý nghĩa 10%), cho thấy rằng các cơng ty nhỏ