Để có thể thấy rõ hơn mối quan hệ tương quan giữa các nhân tố ảnh hưởng đến TSSL và rủi ro của ngành Thủy sản, ta sẽ tiến hành thiết lập ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập với nhau :
Bảng 3.4: Bảng ma trận hệ số tương quan giữa các biến độc lập.
Correlations
Beta*Rm P/E P/B ROE D/E
Pearson Correlation Beta*Rm 1
P/E 0,22099 1
P/B 0,347395 0,340394 1
D/E -0,09286 -0,396714 -0,52734 1
ROE 0,170953 -0,070398 -0,04108 0,11025 1
Sig. (1-tailed) Beta*Rm ,
P/E 0,09762 ,
P/B 0,018949 0,0211073 ,
D/E 0,29505 0,0082987 4,8E-04 ,
ROE 0,159411 0,3416412 0,40598 0,26105 ,
(Kết quả thu được từ xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS 16.0)
Qua ma trận hệ số tương quan ở trên ta nhận thấy rằng, tất cả hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều nhỏ hơn |0,6| , chỉ có hệ số tương quan giữa D/E với P/B bằng -0,527. Đây là mức thấp hơn nhiều so với lý thuyết để có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình. Tuy nhiên, để có thể chắc chắn rằng khơng có hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình, ta sẽ ta sẽ thơng qua việc xem xét chỉ số VIF trong kết quả kiểm định mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến TSSL của ngành Thủy sản được thực hiện dưới đây.
3.2.3.Kiểm định mô hình tương quan giữa TSSL của ngành Thủy sản và các nhân tố ảnh hưởng
Tiếp theo ta sẽ tiến hành hồi quy TSSL của ngành thủy sản với các biến độc lập đã tính tốn và thu thập được bằng cách áp dụng phương pháp OLS & sử dụng
phần mềm SPSS (Analyze\ Regression \ Linear) để thực hiện hồi quy. Ta sẽ có kết quả hồi quy cụ thể như sau :
Bảng 3.5: Kết quả hồi quy TSSL của ngành thủy sản theo các biến nhân tố (lần 1)
Model Summary
Change Statistics
R R Adjusted Std. Error of R Square F Change df1 df2 Sig. F Durbin-
Model Square R Square the Estimate Change Change Watson
1 0,84418 0,7126 0,66474 0,12320 0,7126414,8795 5 30 2,32E-07
2 0,84387 0,7121 0,67497 0,12131 -0,000520,0541 1 30 0,81766 1,7071
a. Predictors: (Constant), ROE, P/B, P/E, Beta*Rm, D/E
b. Predictors: (Constant), ROE, P/B, P/E, Beta*Rm
e. Dependent Variable: Rnganh
Coefficients
UnstandardizedStandardized 95% Confidence
Coefficients Coefficients Interval for B Correlations Collinearity
Model B Std. Error Beta t Sig, Lower Upper Zero-order Partial Part Toleran VIF
1 (Constant) -0,0097 0,0953 -0,10180,9196 -0,20440,1850 Beta*Rm 0,7956 0,11020,7824 7,21710,0000 0,57051,0208 0,78580,7966 0,70630,8150 1,2270 P/E 0,0027 0,00130,2332 2,12550,0419 0,00010,0053 0,32720,3618 0,20800,7961 1,2562 P/B -0,0414 0,0224-0,2295-1,85230,0739 -0,08710,0042 0,1296-0,3204 -0,18130,6239 1,6028 D/E -0,0757 0,3256-0,0282-0,23260,8177 -0,74070,5893 -0,0537-0,0424 -0,02280,6506 1,5370 ROE 1,1912 0,70610,1695 1,68710,1019 -0,25072,6332 0,29320,2944 0,16510,9486 1,0542 2 (Constant) -0,0264 0,0619 -0,42660,6726 -0,15250,0998 Beta*Rm 0,7921 0,10750,7790 7,36640,0000 0,57281,0114 0,78580,7978 0,70990,8304 1,2042 P/E 0,0028 0,00120,2404 2,32110,0270 0,00030,0052 0,32720,3848 0,22370,8658 1,1550 P/B -0,0390 0,0194-0,2160-2,00570,0537 -0,07860,0007 0,1296-0,3389 -0,19330,8011 1,2483 ROE 1,1810 0,69390,1681 1,70210,0988 -0,23412,5961 0,29320,2923 0,16400,9523 1,0501
Bằng cách sử dụng phần mềm SPSS 16.0 để thực hiện hồi quy thông qua phương pháp Backward, kết quả hồi quy sẽ chọn lựa cho ta được mơ hình tối ưu, đó chính là mơ hình thứ hai. Mơ hình tối ưu này đã loại bỏ đi biến độc lập khơng có ý nghĩa trong mơ hình, đó là biến D/E. Tuy nhiên, trong mơ hình thứ hai này, tham số của biến độc lập P/B trái với dấu kỳ vọng mà ta đã đặt ra ban đầu, đồng thời hệ số chặn constant trong mơ hình cũng khơng có ý nghĩa thống kê. Chính vì vậy, ta sẽ tiếp tục loại bỏ biến P/B ra khỏi mơ hình và tiến hành hồi quy lại một lần nữa. Ta có kết quả hồi quy mới như sau:
Bảng 3.6: Kết quả hồi quy TSSL của ngành thủy sản theo các biến nhân tố (lần 2)
Model Summary
Change Statistics
R R Adjusted Std. Error of R Square F Change df1 df2 Sig. F Durbin- Model Square R Square the Estimate Change Change Watson
1 0,82144 0,6748 0,64427 0,126910,67476 22,1297 3 32 6,03E-08 1,3167
a. Predictors: (Constant), ROE, P/E, Beta*Rm
b. Dependent Variable: Rnganh
Coefficients
Unstandardized Standardized 95% Confidence
Coefficients Coefficients Interval for B Correlations Collinearity
Model B Std. Error Beta t Sig, Lower Upper Zero-order Partial Part Toleran VIF
1 (Constant) -0,10130,0516 -1,9636 0,0583 -0,20640,0038
Beta*Rm 0,72610,1071 0,7141 6,7799 0,0000 0,50800,9443 0,7858 0,7678 0,68350,9162 1,0915
P/E 0,00210,0012 0,1823 1,7528 0,0892 -0,00030,0046 0,3272 0,2960 0,17670,9391 1,0648
ROE 1,29260,7236 0,1840 1,7864 0,0835 -0,18122,7664 0,2932 0,3011 0,18010,9585 1,0433 a. Dependent Variable: Rnganh
(Kết quả hồi quy bộ dữ liệu bằng phần mềm SPSS 16.0- phương pháp Enter)
Qua kết quả hồi quy ta thấy rằng :
Chỉ số Beta*Rm có mối tương quan tuyến tính với TSSL của ngành Thủy sản tại các mức ý nghĩa 1%, hệ số P/E và ROE có mối tương quan tại mức ý nghĩa 10%. Đồng
Giá trị VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 5
Không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình hồi quy.
Giá trị 1 < Durbin-Watson < 3
Không xảy ra hiện tượng tự tương quan trong mơ hình hồi quy.
Phương trình hồi quy :
Ri = - 0,1013 + 0,7261 Beta*Rm + 0,0021P/E + 1,2926ROE + ei
R2=0,6748 R 2 =0,64427 F=22,1297 n=36
Ta thấy rằng: F Statistic= 22,1297 > F0,05(3;32) (hay Significance F < 0,05 ). Cho nên mơ hình hồi quy là phù hợp. Vì vậy, các biến độc lập lựa chọn đưa vào mơ hình là thật sự có ý nghĩa giải thích cho TSSL của ngành thủy sản
Hệ số xác định R2=0,6748. Điều này cho thấy rằng: 67,48% sự thay đổi của TSSL của ngành Thủy sản được giải thích các biến độc lập trong mơ hình. Vì vậy, TSSL của ngành thủy sản với các biến độc lập có mối tương quan tuyến tính khá chặt chẽ.
Kết quả hồi quy này cho thấy: Trong điều kiện các nhân tố khác không đổi,
với suất sinh lời từ thị trường được xác định, khi bêta tăng/giảm 1% làm suất sinh lời của cổ phiếu ngành thủy sản cũng tăng/giảm 0,7261%/tháng; hệ số P/E tăng/giảm 1% làm suất sinh lời của cổ phiếu ngành thủy sản cũng tăng/giảm 0,0021%/tháng; ROE tăng/giảm 1% làm suất sinh lời cổ phiếu ngành Thủy sản tăng/giảm 1,2926%/tháng.
Phương trình hồi quy này có thể dùng để dự báo suất sinh lời cho ngành thủy sản, cũng như tính tốn chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu cho tồn ngành nếu ta biết được suất sinh lời thị trường, chỉ số Bêta, P/E và ROE của tồn ngành.
3.3.Áp dụng mơ hình CAPM đa biến để ước lượng chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu cho tồn ngành thủy sản
Từ phương trình hồi quy ở trên ta sẽ sử dụng để tính tốn chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu của toàn ngành thủy sản. Cụ thể, với số liệu ta đã thu thập và tính tốn được tại 4 q năm 2011 ta có:
Chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu 4 quý năm 2011 của ngành TS là:
Rngành Q1/2011 0,1013 0,7261 ( 0,04) 0,0021 5,45 1,2926 4,18 5,287% Rngành Q2/2011 0,1013 0,7261 ( 0,05) 0,0021 5,15 1,2926 6,26 7,961%
Rngành Q3/2011 0,1013 0,7261 ( 0,009) 0,0021 5,77 1,2926 6,06 7,737%
Rngành Q4/2011 0,1013 0,7261 ( 0,15) 0,0021 3,49 1,2926 6 7,557%
Chi phí sử dụng vồn chủ sở hữu cả năm của ngành TS: Rngành 2011 28,542% Từ kết quả này ta có những nhận xét như sau:
l Thứ nhất, nếu một nhà đầu tư đầu tư vào cổ phiếu ngành thủy sản thì với 1 đồng vốn mà họ bỏ ra, họ sẽ kì vọng nhận lại được một khoản sinh lợi là 0,28542 đồng qua 1 năm.
l Thứ hai, khi các công ty trong ngành thủy sản huy động vốn từ các cổ đơng thì với 1 đồng vốn mà họ huy động được, họ phải tốn một khoản chi phí để chi trả cho các cổ đông hàng năm là 0,28542 đồng.
l Kết quả tính tốn này là tương đối hợp lý và tương đồng với mặt bằng lãi suất trong năm 2011: Khi tại Q1/2011 lãi suất cho vay của các NHTM đối với các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực nông lâm-thủy sản tăng cao, dao động từ 14-16%/năm. Tại Q2 và Q3 năm 2011 lãi suất đã vọt lên cao ở mức kỉ lục, dao động từ 18-21%. Bước sang Q4/2011, lãi suất cho vay của các NHTM đối với doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực nơng- lâm- ngư có giảm xuống đơi chút, dao động từ 17-19%. Tương ứng với việc này thì lãi suất huy động vốn xủa các NHTM cũng tăng cao trong 4 quý, dao động từ 13-14%.
lời cao hơn từ cổ phiếu của ngành để bù đắp với rủi ro tương ứng mà họ phải gánh chịu, do đó chi phí sử dụng vốn cổ phần của ngành Thủy sản trong 4 quý năm 2011 cũng tăng tương ứng.
Kết luận chương 3
Chương này đã dẫn dắt chúng ta cách thức áp dụng Lý thuyết tài chính hiện đại vào việc tính tốn TSSL và đo lường rủi ro của từng chứng khốn cũng như của một nhóm ngành nào đó. Đồng thời, dựa vào mơ hình CAPM mở rộng để xác định được chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu của một nhóm ngành, mơ tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng.
Kết quả kiểm định mà tác giả thực hiện được phần nào đã khẳng định rằng
các nghiên cứu trên các thị trường chứng khốn ở nước ngồi cũng có thể áp dụng tại Việt Nam. Tuy nhiên vì một số hạn chế như : về thời gian cịn q non trẻ,
việc cơng bố thơng tin chưa đầy đủ kịp thời, các báo cáo tài chính cũng chưa mang tính cơng khai hóa,... chính các hạn chế này làm cho việc vận dụng mơ hình CAPM đa biến trong đo lường rủi ro hay lợi nhuận cho các cổ phiếu niêm yết tại nước ta gặp phải những khó khăn nhất định. Bên cạnh đó là trình độ của các nhà đầu tư mà nhất là các nhà đầu tư nhỏ lẻ với vốn kiến thức và kinh nghiệm còn hạn chế sẽ gặp rất nhiều khó khăn trong thu thập và phân tích dữ liệu , do vậy hiện nay đa phần là họ đầu tư mang tính “bầy đàn” và tuân theo quy luật đám đơng, đầu tư theo cảm tính hơn là phân tích định tính và định lượng rồi tự mình ra quyết định.
Kết quả kiểm định cổ phiếu ngành Thủy sản mà tác giả đã thực hiện được có thể đưa ra một mơ hình dự báo mang tính khách quan mà hiện tại có thể áp dụng tại thị trường chứng khoán nước ta như sau :
E(rngành Thủy sản) = α0 + α1βngành.RM + α2P/Engành + α3ROEngành + ei
Và một điều cuối cùng mà chúng ta luôn nhớ rằng là mơ hình này cũng chỉ là một mơ hình mang tính chất tham khảo, vì trên lý thuyết cịn có rất nhiều mơ
hình dự báo khác nhau mà mỗi mơ hình đếu có những ưu điểm cũng như những nhược điểm riêng. Kế đến là một mơ hình đưa ra có thể đúng với thị trường này nhưng chưa hẳn đã đúng với thị trường khác , do vậy chúng ta cần thận trọng khi sử dụng các mơ hình khác nhau, cách tốt nhất là mơ hình đó cần phải được kiểm định trước khi đưa vào sử dụng một cách đại trà. Trong khuôn khổ của đề tài này tác giả đã cố gắng tiến hành kiểm định lại mơ hình, và trên các kết quả kiểm định này đã
gợi mở ra một mơ hình ước lượng mới mà chúng ta có thể áp dụng trong tương lai
khi mà thị trường chứng khốn nước ta cịn mới mẽ và chưa ổn định thì việc áp dụng một mơ hình đa biến trong dự báo có lẻ sẽ phù hợp hơn.
CHƯƠNG 4
MỘT SỐ KIẾN NGHỊ VỀ PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO TỶ SUẤT LỢI NHUẬN VÀ RỦI RO KHI ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU TRÊN THỊ
TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM 4.1.Một số đề suất trong dự báo tỷ suất lợi nhuận và rủi ro cổ phiếu
Qua kết quả kiểm định ở chương 3 của luận văn cho thấy: Hiện tại ngồi hệ số bêta chỉ có yếu tố P/E và ROE có ý nghĩa trong dự báo TSSL cho ngành Thủy sản; biến DE chưa có ý nghĩa thống kê trong mơ hình, và biến P/B bị sai dấu kỳ vọng. Tuy nhiên, trong thực tế đây vẫn là 2 chỉ số dùng để định giá cổ phiếu và đánh giá sức khỏe tài chính của một doanh nghiệp.
Một cổ phiếu có Bêta cao, PE và PB thấp có thể sẽ tạo ra suất sinh lời cao cho nhà đầu tư. Cũng như vậy, một cơng ty có chỉ số D/E cao chứng tỏ doanh nghiệp sử dụng nợ nhiều trong cấu trúc vốn làm gia tăng rủi ro và nhà đầu tư có thể địi hỏi một suất sinh lời cao hơn khi đầu tư vào cổ phiếu của cơng ty và ngược lại.
Ta có thể giải thích lý do chính cho việc kiểm định các chỉ số này không cho được ý nghĩa thống kê trong mơ hình là vì:
Thứ nhất, TTCK VN cịn q non trẻ, bộ chuỗi dữ liệu khơng đủ dài để có thể cho được kết quả ước lượng với độ chính xác cao.
Thứ hai, việc cơng bố thơng tin các báo cáo tài chính cũng chưa hồn tồn đầy đủ, minh bạch, chính xác, phản ánh đúng hồn tồn kết quả kinh doanh của các doanh nghiệp.
Thứ ba, do bộ dữ liệu của ngành nghề mà ta lựa chọn kiểm định.
Do đó, khi TTCKVN phát triển hồn hảo hơn, với một bộ dữ liệu đủ dài, các BCTC được công bố một cách minh bạch và đầy đủ hơn, hoặc có thể việc thực hiện kiểm định với một ngành nghề khác thì các biến nhân tố kể trên đều có thể ảnh
hưởng đến TSSL của ngành. Chính vì vậy, tác giả nghĩ rằng, các nhà đầu tư, các nhà nghiên cứu nếu muốn có được một kết quả chính xác trong việc dự báo TSSL và rủi ro của một ngành nghề nào đó thì khơng nên bỏ sót qua các biến nhân tố này, nhất là trong điều kiện thị trường chứng khoán tụt dốc, lãi vay cao, lạm phát tăng.
4.2. Các đề xuất về thị trường chứng khốn
4.2.1.Nâng cao tính minh bạch thơng tin trên thị trường chứng khốn
Đối với các cơng ty niêm yết: Trên thị trường hiện nay nhất là các công ty lớn thực hiện cơng bố các báo cáo tài chính q, năm một cách kịp thời. Tuy nhiên các cơng ty nhỏ cịn thực hiện chưa nghiêm túc, nhất là các báo cáo quý, gây khó khăn trong thu thập và phân tích dữ liệu. Trong q trình thực hiện đề tài này, cũng như gặp phải một số khó khăn trong việc thu thập dữ liệu, tác giả xin đưa ra một vài kiến nghị như sau :
Các công ty phải thành lập cho được một trang Web riêng để thực hiện quảng bá cũng như cung cấp các thông tin một cách kịp thời. Hiện nay không phải công ty nào cũng có trang web riêng, mà đại đa số là các cơng ty lớn, có uy tín mới xây dựng trang web riêng cho mình. Tuy nhiên dù có các trang web này cũng phải xây dựng một cách chuyên nghiệp, hầu như các doanh nghiệp hiện nay xây dựng trang web để quảng cáo hơn là kết nối giữa doanh nghiệp với nhà đầu tư bên ngồi, do vậy thơng tin cịn rời rạc, các báo cáo tài chính cũng chưa được tập hợp và đưa lên một thư mục riêng gây khó khăn cho người muốn tìm hiểu về tình hình tài chính của doanh nghiệp.
Các báo cáo tài chính thường niên cũng nên th các cơng ty kiểm tốn có uy tín để đảm bảo các số liệu được đưa ra là hịan tịan mang tính khách quan, theo quy định cũng nên thay đổi cơng ty kiểm tốn hoặc kiểm tóan viên trong vịng 3 năm, việc này nhằm đảo bảo tính khách quan hạn chế tính chủ quan của các kiểm toán viên khi đã kiểm tra quá nhiều năm tại một doanh nghiệp.
Đối với các cơng ty chứng khóan: Hiện nay các cơng ty chứng khốn đã có