CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. Phương pháp ngh in cứ u:
3.3.2. Phân tích hồi quy chéo
Những phân tích trên là ở mức độ danh mục. Để l m cơ sở cho tính vững chắc, tác giả chuyển sang phân tích các chứng khốn riêng lẻ và thực hiện hồi quy chéo theo Fama-MacBeth. Nghiên cứu thực hiện hồi quy chéo theo Fama-MacBeth tỷ suất sinh lợi hàng tháng của công ty dựa tr n tăng trưởng tài sản và các biến đặc trưng của công ty. Tác giả thực hiện hồi quy trên tất cả các công ty. Ở mỗi tháng, tỷ suất sinh lợi của chứng khoán được hồi quy dựa trên một tập hợp các biến được cho là có khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi mong đợi. ác ước lượng hệ số kết quả là trung bình của chuỗi các hệ số hồi quy theo tháng. Các biến giải th ch được sử dụng trong nghiên cứu phù hợp với các nghiên cứu trước đâ bao gồm: tăng trưởng tài sản (TAG), tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BM), tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu (ROE).Để khắc phục hiện tượng tự tương quan v phương sai tha đổi, tác giả đ điều chỉnh các độ lệch chuẩn theo phương thức của Newey and West (1987).
Phân tích tính động mối tƣơng quan giữa tỷ suất sinh lợi và đầu tƣ
Tác giả kiểm tra t nh động trong mối quan hệ giữa đầu tư v tỷ suất sinh lợi ở mức độ riêng lẻ. Trong mỗi tháng của năm xung quanh năm hình th nh danh mục, tỷ suất
sinh lợi hàng tháng của chứng khoán riêng lẻ được hồi quytheo TAG của năm t theo hồi quy chéo của Fama-MacBeth.
Đầu tƣ quá mức ở các công ty riêng lẻ và hiệu ứng đầu tƣ
Tác giả đưa tất cả chứng khốn vào hai nhóm theo dịng tiền năm t, đo bằng tổng tài sản (CF), tỷ số nợ trên tài sản (DA). Trong mỗi nhóm, từ tháng 7 năm t+1 tới tháng 6 năm t+2, tỷ suất sinh lợi hàng tháng của các chứng khoán riêng lẻ được hồi quy dựa v o T G năm t theo hồi quy chéo của Fama-MacBeth.
Kiểm định hồi quy của các lý giải dựa trên rủi ro
Theo cách lý giải dựa trên rủi ro dự đoán rằng tỷ suất sinh lợi mong đợi tương quan dương tu ến tính với BM, tương quan âm với đầu tư kiểm soát khả năng sinh lợi, tương quan dương với khả năng sinh lợi kiểm soát đầu tư.
Dựa vào nghiên cứu của Chen và cộng sự (2011), tác giả sử dụng ROE như một đại diện cho khả năng sinh lợi. Từ tháng 7 năm t+1 tới tháng 6 năm t+2, tỷ suất sinh lợi hàng tháng của chứng khoán riêng lẻ được hồi quy lần lượt dựa trên BM, TAG, và ROE của năm t.
3.3.3. Kiểm định tính vững
Tăng trưởng tổng tài sản có thể đại diện cho sự tăng trưởng tồn diện của một cơng ty. Vấn đề đặt ra là một sự tăng trưởng trong một thành phần n o đó của tăng trưởng tài sản có đi kèm với hiệu ứng tỷ suất sinh lợi tiêu cực như tăng trưởng tài sản hay không? Nếu hiệu ứng tăng trưởng đơn giản chỉ là vấn đề do có sự can thiệp của nhà quản lý vào thời điểm thị trường, ví dụ như một sự tăng trưởng trong tài sản do tài trợ bằng việc phát hành cổ phần mới ra cơng chúng có thể được theo sau bằng một hiệu ứng tăng trưởng. Bằng cách nhìn vào các thành phần của tăng trưởng tài sản chúng ta có thể trả lời vấn đề được nêu trên.
Tương tự như ooper v cộng sự (2008), tác giả phân tích biến tăng trưởng tổng tài sản thành các thành phần chính trong bảng cân đối kế tốn. Một mặt, tổng tài sản bằng tài sản ngắn hạn (CA) cộng tài sản dài hạn (LTA); mặt khác tổng tài sản bằng nợ
(L) cộng với vốn chủ sở hữu (E). Mỗi sự khác nhau về loại tài sản được sắp xếp theo tổng tài sản của năm trước để tổng bằng tổng tăng trưởng tài sản cùng thời điểm. Nghĩa là CAGit=(CAit-CAit-1)/TAit-1, CAGit l tăng trưởng tài sản ngắn hạn năm t. Tương tự, tác giả có thể t nh tăng trưởng tài sản dài hạn (LTAGit), tăng trưởng nợ (LGit) v tăng trưởng vốn chủ sở hữu (EGit).Tác giả thực hiệnphân tích dựa trên CAGit, LTAGit, LGit, EGit .
CHƢƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Thống kê mô tả TAG
Bảng 4.1 thống kê tóm tắt T G theo năm từ 2006 đến 2013. Trung bình (trung vị) của TAG trong mẫu khoảng 37% (15%), độ lệch chuẩn của T G gia tăng ở giai đoạn 2006-2009 và giảm dần trong giai đoạn 2010-2013. Nhìn chung độ lệch chuẩn của T G có xu hướng giảm trong giai đoạn 2006-2013, dù khơng giảm đơn điệu. Tính bất ổn của T G tăng có thể do sự gia tăng mạnh trong số lượng các công ty mới được niêm yết trên thị trường chứng khoán từ năm 2007 đến năm 2009.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả TAG theo năm
4.2. Phân tích danh mục Hiệu ứng đầu tƣ
Trong bảng 4.2, tác giả trình bày thống kê tóm tắt giai đoạn hình thành của các chỉ số t i ch nh cơ bản của công ty trong 10 danh mục. Các công ty ở phân vị 1 là các cơng t có tăng trưởng thấp, TAG trung bình của các cơng ty này là -0.168. Các cơng ty ở phân vị 10 l các cơng t có tăng trưởng cao, TAG trung bình là 1.325. Chênh lệch giữa phân vị 1 v 10 có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kiểm tra NTAG, RG, NPG, ROE và ROA, trừ tăng trưởng doanh thu thì các biến khác đều cho thấy bằng chứng về mối tương quan giữa TAG và những biến này, và chênh lệch trung bình giữa phân vị 1 và phân vị 10 của các biến n l có ý nghĩa thống kê. Chênh lệch giữa danh mục 1 và danh mục 10 của các biến đều âm cho thấy rõ ràng là danh mục phân vị 1 có tỷ lệ tăng trưởng thấp hơn v khả năng sinh lợi thấp hơn phân vị 10. Đối với biến địn bẩy, phân vị 10 có địn bẩy cao nhất, tuy nhiên khơng có sự khác biệt rõ ràng giữa các phân vị khác. Trở lại với BM, phân vị 1 có BM cao nhất, phân vị 10 có BM thấp nhất và tỷ số này giảm đơn điệu từ danh mục 1 đến danh mục 10. Chênh lệch giữa hai danh mục là có ý nghĩa thống kế. Kết quả này phù hợp với lý thuyết dựa trên rủi ro, ví dụ như Anderson và Garcia-Feijoo (2006), họ phát hiện rằng đầu tư thì có li n quan tới việc phân loại thành các danh mục BM của các cơng ty. Nhìn từ quan điểm quy mơ, phân vị 10 là các cơng ty có quy mơ lớn nhất, và lớn hơn đáng kể so với phân vị 1. Tóm lại, các cơng t có đầu tư thấp có xu hướng bị thua lỗ, quy mơ nhỏ, trong khi đó, các cơng t có đầu tư cao thường có xu hướng tạo ra lợi nhuận, quy mô vừa.Điều này phần nào phản ảnh được thực trạng của nền kinh tế Việt Nam. Các cơng ty có quy mơ vừa và lớn có nhiều cơ hội đầu tư hơn so với các công ty nhỏ. Mặc khác các doanh nghiệp này cũng dễ dàng trong việc tiếp cận các nguồn tài trợ có chi phí sử dụng vốn thấp hơn. Hơn nữa, trong các cơng ty có quy mơ lớn, thường có bộ phận nghiên cứu, phát triển giúp việc ra quyết định đầu tư được thực hiện một cách chuyên nghiệp, khoa học, mang lại hiệu quả đầu tư cao so với các cơng ty có quy mô nhỏ. Một phần nguyên nhân
cũng do hệ thống các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay khá hỗn độn, khi các doanh nghiệp quy mô nhỏ không đáp ứng được các quy chuẩn hoạt động, kinh doanh không hiệu quả hay chỉ là những công ty ảo, công ty ma.
Bảng 4. 2: Thống kê mô tả các biến theo danh mục TAG
Nguồn: tác giả nghiên cứu
Bảng 4.3 trình bày tỷ suất sinh lợi ban đầu trung bình hàng tháng, hệ số alpha tính theo mơ hình CAPM, hệ số alpha tính theo mơ hình ba nhân tố.
Trong dịng thứ 2 của bảng 4.3, tác giả trình bày tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng của danh mục phân vị T G. ường như có hiệu ứng đầu tư rất mạnh, tỷ suất sinh lợi trung bình hàng tháng trong năm hình th nh danh mục giảm từ -0.0068 đối với danh mục phân vị 1 xuống -0.0128 đối với danh mục phân vị 10. Chênh lệch 0.006 là đáng kể ở mức ý nghĩa 5%. h nh lệch l dương ở 6 tr n 8 năm. Tỷ số này thì giống với Gray và Johnson (2011), họ chỉ ra rằng chênh lệch l dương ở 17 trong 25 năm ở thị trường chứng khoán Úc, Wang và cộng sự (2015) cũng chỉ ra rằng chênh lệch là
dương ở 10 tr n 14 năm ở thị trường chứng khoán Trung Quốc. Kết quả này cho thấy có mối tương quan âm giữa đầu tư v tỷ suất sinh lợi của chứng khoán ở giai đoạn kế tiếp trong thị trường chứng khoán Việt Nam.Hay nói cách cụ thể l các cơng t có tăng trưởng tài sản thấp sẽ tạo ra tỷ suất sinh lợi của chứng khoán cao hơn ở giai đoạn tiếp theo so với các cơng t có tăng trưởng tài sản cao.
Bảng 4.3: Thống kê mô tả tỷ suất sinh lợi ban đầu và tỷ suất sinh lợi điều chỉnh hàng tháng theo CAPM và mơ hình ba nhân tố theo danh mục TAG
Nguồn: tác giả nghiên cứu
Trong dòng thứ 3 và thứ 4 của bảng 4.3, tác giả trình bày tỷ suất sinh lợi danh mục đ điều chỉnh rủi ro (alpha 1) và thống k t được ước tính bằng cách sử dụng PM tương ứng. Danh mục chênh lệch tạo ra alpha 1 có ý nghĩa thống k . Như Petkova (2006), tác giả trình bày các kiểm định chung về ý nghĩa của alpha 1 trong danh mục phân vị, được tính từ hệ thống SUR.
Giá trị p-value của thống kê F từ hệ thống SUR l 0.3552 được trình bày trong bảng 4.4 và giả thuyết không là alpha 1 bằng 0 không bị bác bỏ. Kết quả này cho thấy mơ hình CAPM có thể giải th ch được tỷ suất sinh lợi mong đợi đi kèm với đầu tư công ty. Kết quả n ngược với nghiên cứu của Wang và cộng sự (2015).
Trong dòng thứ 5 và 6 của bảng 4.3, tác giả trình bày tỷ suất sinh lợi của danh mục có điều chỉnh rủi ro (alpha 2) và thống k t được ước tính bằng cách sử dụng mơ
hình 3 nhân tố tương ứng. Hệ số alpha 2 của danh mục chênh lệch l khơng có ý nghĩa thống kê. Giá trị p-value của thống kê F từ hệ thống SUR theo bảng 4.5 là 0.9618 và giả thuyết không là hệ số alpha 2 bằng không được chấp nhận. Kết quả chỉ ra rằng mơ hình ba nhân tố là thích hợp hơn để giải thích tỷ suất sinh lợi mong đợi đi kèm với các đầu tư công t .
Bảng 4.4: Kiểm định Wald các hệ số Alpha1
Wald Test: Alpha1 System: Untitled
Test Statistic Value Df Probability Chi-square 11.02949 10 0.3552
Null Hypothesis: C(1)=C(2)=C(3)=C(4)=C(5)=C(6)=C(7)=C(8)=C(9)=C(10)=0 Null Hypothesis Summary:
Normalized Restriction (= 0) Value Std. Err. C(1) -0.002778 0.002282 C(2) 0.000498 0.002351 C(3) -0.000582 0.002238 C(4) 0.001361 0.002135 C(5) -0.000150 0.002491 C(6) -0.000933 0.002345 C(7) 0.001258 0.002017 C(8) -0.001165 0.002114 C(9) -8.15E-05 0.002208 C(10) 0.001221 0.002305
Bảng 4.5: Kiểm định Wald các hệ số Alpha2
Wald Test: Alpha2 System: Untitled
Test Statistic Value Df Probability
Chi-square 3.648873 10 0.9618
Null Hypothesis: C(1)=C(2)=C(3)=C(4)=C(5)=C(6)=C(7)=C( 8)=C(9)=C(10)=0
Null Hypothesis Summary: Normalized 0) Restriction (= Value Std. Err. C(1) -0.000937 0.002041 C(2) 0.000390 0.002108 C(3) -4.30E-05 0.001942 C(4) -0.001321 0.001739 C(5) -0.000215 0.002447 C(6) -0.000964 0.002170 C(7) 0.001272 0.001931 C(8) -0.001195 0.002000 C(9) -9.45E-05 0.002153 C(10) 0.001275 0.002264
Để hiểu sâu hơn tại sao mơ hình ba nhân tố có thể giải thích tốt hơn hiệu ứng đầu tư, tác giả hồi quy tỷ suất sinh lợi ban đầu của các danh mục phân vị theo Fama và French (1993). Hệ số tải nhân tố và thống k t tương ứng với ba nhân tố được trình bày trong bảng 4.6.
Bảng 4.6: Thống kê các hệ số tải các nhân tố tỷ suất sinh lợi vƣợt trội thị trƣờng, SMB, HML theo danh mục TAG
Nguồn: tác giả nghiên cứu
Hệ số βi1, βi2, βi3 lần lượt là hệ số tải ứng với nhân tố tỷ suất sinh lợi vượt trội của thị trường, nhân tố phần bù quy mô (SMB), nhân tố phần bù giá trị (HML).
Hệ sốβi1 của danh mục chênh lệch có ý nghĩa thống kê ở mức 1% trong bảng 4.6, vì thế tác giả bác bỏ giả thuyết không là hệ số tải nhân tố của tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường giữa phân vị 1 và 10 là bằng nhau. Hệ số tải nhân tố đối với SMB (βi2) giảm từ 0.554 ở danh mục phân vị 1 xuống 0.241 ở danh mục phân vị 10. Hệ số tải nhân tố đối với HML (βi3) giảm theo TAG, mặc dù không giảm đơn điệu, từ 0.617 đối với danh mục phân vị 1 còn 0.242 đối với danh mục phân vị 10. βi2 v βi3 của danh mục chênh lệch đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Nhìn chung các cơng t có đầu tư thấp có hệ
số tải cao hơn đối với nhân tố SMB hay HML so với các cơng t có đầu tư cao. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Wang và cộng sự (2015). Kết quả này cho thấy SMB và HML cũng l các nhân tố quan trọng trong việc thúc mối quan hệ giữa đầu tư và tỷ suất sinh lợi. Như Hirshleifer v cộng sự (2004) đ cho thấy việc SMB và HML xuất phát từ rủi ro ha định giá sai vẫn được tranh luận. Th m v o đó, Li v Zhang (2010) cũng đưa ra một dự báo rằng SMB và HML có thể tương quan với đầu tư. Những tương quan n có thể dẫn tới hệ số alpha2 của danh mục chênh lệch khơng có ý nghĩa thống kê. Vì thế, hiện tại tác giả vẫn không thể phân biệt nguồn gốc của hiệu ứng đầu tư ở giai đoạn này.
Kết quả này đồng thời cũng cho thấy rằng, trong ba yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi thì yếu tố thị trường giữ vai trị quan trọng hơn cả, là nhân tố có tác động mạnh hơn nhiều so với hai nhân tố cịn lại là nhân tố quy mơ và nhân tố giá trị. Như vậy, ta có thể thấy rằng mặc dù các nh đầu tư tại HOSE có quan tâm đến các yếu tố về đặc tính doanh nghiệp nhưng cịn ở mức độ nhỏ và chủ yếu đưa ra quyết định vẫn dựa vào xu hướng thị trường. Điều này thể hiện rất rõ vào những lúc thị trường tăng điểm, đặc biệt là vào khoảng thời gian đầu năm 2007 khi đó nh đầu tư đổ xơ mua cổ phiếu để kiếm lời mà hầu như khơng quan tâm cổ phiếu mình mua là của cơng ty nào, ngành gì, lớn bé, tình hình hoạt động ra sao.
Đầu tƣ quá mức và hiệu ứng đầu tƣ
Kết quả phân tích mối quan hệ giữa đầu tư quá mức và hiệu ứng đầu tư được trình bày trong bảng 4.7. Tỷ suất sinh lợi ban đầu đối với nhóm các cơng ty có CF cao là - 0.0068 đối với danh mục phân vị 1 và -0.0127 đối với danh mục phân vị 10. Chênh lệch giữa nhóm F cao l dương v có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, v tương tự điều n cũng đúng đối với nhóm CF thấp. Ở nhóm có CF thấp, tỷ suất sinh lợi ban đầu đối với nhóm các cơng ty có CF thấp là -0.005 đối với danh mục phân vị 1 và -0.009 đối với danh mục phân vị 10. Chênh lệch giữa hai danh mục l 0.004 v có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.
Đối với nhóm cơng ty dựa theo DA cho kết quả tương tự nhóm các cơng ty dựa theo CF. Ở nhóm có DA cao, tỷ suất sinh lợi ban đầu đối với danh mục phân vị 1 là - 0.0065 v đối với danh mục phân vị 10 là -0.0130, chênh lệch giữa hai danh mục nhóm n l 0.0065 có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Đối với nhóm các cơng ty có DA thấp, tỷ suất sinh lợi ban đầu đối với danh mục phân vị 1 là -0.0034 v đối với danh mục phân vị 10 là -0.0089, tỷ suất sinh lợi ban đầu trung bình hàng tháng của danh mục chênh lệch l 0.0055, có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.