4. KẾT QUẢ NGHIÊN ỨU
4.1. Kết qu ối quan hệ định giá cao và qu ản trị thu nh ập
vòng 3 năm qua, bằng 0 trong những trường hợp cịn lại
Địn bẩy tài chính Địn bẩy được tính bằng cơng thức 1 trừ đi tỷ số giá trị sổ sách của vốn cổ phần trên tổng tài sản
ROA Tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản
Giá trị thị trường trên giá trị sổ sách Được tính tốn từ mơ hình RKRV (2005) Nguồn: Tác giả tổng hợp
Mối quan hệ giữa định giá cao và quản trị thu nhập được thể hiện thơng qua phương trình sau:
Sau đó, chúng tơi phân tách TVE thành hai thành phần FSVE và ILVE để đánh giá tác động của từng thành phần lên DAC:
Trong đó:
: quản trị thu nhập cơng ty i năm t
: Firm-specific valuation error ( ), thể hiện nguyên nhân định giá sai là do những đặc điểm của công ty so với ngành
: Industry-level valuation error ( ) ( ),
thể hiện
nguyên nhân định giá sai đến từ sai lệch của ngành ở hiện tại so với giá trị của ngành trong dài hạn
: Value-to-book ratio ( ) , thể hiện sự khác biệt trong giá trị dài hạn và giá trị sổ sách
: Total valuation error ( ) ( ) ( )
: tổng tài sản công ty i năm t-1
: độ lệch chuẩn doanh thu 5 năm qua trên tổng tài sản công ty i năm t-1
: tồn kho trên tổng tài sản công ty i năm t-1
: tài sản vơ hình chia tổng tài sản cơng ty i năm t-1
: biến giả tài sản vơ hình cơng ty i năm t-1
: tài sản cố định chia tổng tài sản công ty i năm t-1
: biến giả M&A cơng ty i năm t-1
: địn bẩy tài chính cơng ty i năm t-1
3.1.2. Quan hệ nội sinh
Khi hồi quy phương trình (13a), Chi và Gupta (2009) đã giải quyết mối quan hệ nội sinh bằng hai cách:
Dùng biến TVE trễ 1 kỳ so với DAC để hạn chế mối quan hệ nhân quả giữa DAC và TVE.
Kiểm sốt các yếu tố quyết định có thể xảy ra của DAC trong qua trình hồi quy bằng cách kiểm soát đặc điểm doanh nghiệp và theo thời gian.
Tuy nhiên, việc kiểm sốt này theo hai tác giả khơng làm cho mối quan hệ nội sinh giữa TVE và DAC giảm đi, nhất là khi tìm thấy mối quan hệ liên thời gian giữa DAC trong q khứ với TVE tương lai, thì mơ hình ước lượng sẽ bị thiên lệch, tức mơ hình có mối quan hệ nội sinh. Vì vậy, chúng tôi tiến hành giải quyết vấn đề này. Theo nghiên cứu của Chi và Gupta (2009) có 3 cách để giải quyết hiện tượng nội sinh như sau:
Thứ nhất, Orthogonalize biến TVE vào DAC và sử dụng Orthogonalize biến TVE như một biến giải thích chính của mơ hình. Theo hai tác giả để Orthogonalize biến TVE, chúng ta thực hiện hồi quy TVE của năm t trên DAC của năm t, và sử dụng phần dư để thay thế TVE trong phương trình (13a). Kết quả hồi quy thu được từ việc thay thế Orthogonalize biến TVE sẽ là kết quả khắc phục hiện tượng nội sinh.
Thứ hai, kiểm soát các tác động của biến DAC trong quá khứ lên TVE bằng cách đưa biến DAC trễ 1 kỳ vào mơ hình như một biến kiểm sốt.
Thứ ba, định nghĩa các biến cấu trúc ngoại sinh - Exogenous Instruments để đưa vào mơ hình hai giai đoạn - Two-Stage Least Squares (2SLS). Theo đó, các tác giả cho rằng biến cấu trúc ngoại sinh là những biến có thể giải thích cho
việc định giá sai nhưng khơng có mối quan hệ với biến DAC trong quá khứ, những biến này có khả năng giảm thiểu hiện tương nội sinh. Dựa vào những lý thuyết và các nghiên cứu thực tế trước đây, các tác giả xem các biến kiểm soát như các biến cấu trúc nội sinh, do các biến kiểm sốt này có thể giải thích đáng kể biến định giá sai. Ngồi ra, Chi và Gupta (2009) sử dụng hai cơng cụ loại trù ngoại sinh là: Analyst Earnings Forecast Dispersion và Idiosyncratic Volatility trong quá trình hồi quy hai giai đoạn.
Tuy nhiên, vì những hạn chế nhất định về phương pháp, chúng tôi chỉ sử dụng cách thứ nhất và thứ hai theo nghiên cứu của Chi và Gupta (2009) để giải quyết vấn đề nội sinh tồn tại trong mơ hình.
3.1.3. Quản trị thu nhập và sự giàu có của cổ đơng
Để nghiên cứu ảnh hưởng từ quản trị thu nhập đến sự giàu có của cổ đơng, Chi và Gupta (2009) xem xét xu hướng tỷ suất sinh lợi vượt trội của các danh mục được sắp xếp theo TVE và DAC. Theo đó, chúng tơi sẽ sắp xếp các công ty trong mẫu vào 25 danh mục theo TVE và DAC, sau đó hồi quy theo mơ hình 3, 4 nhân tố để tính tốn tỷ suất sinh lợi vượt trội. Chi tiết cách tiến hành được thể hiện bên dưới.
Đầu tiên, chúng tôi tiến hành tình tốn tỷ suất sinh lợi của các danh mục theo các bước sau:
Bƣớc 1: Hàng tháng tiến hành phân chia mẫu thành ngũ phân vị dựa vào TVE
của năm trước, t-1 nhằm phản ánh những đặc điểm của công ty theo năm. Chúng ta được 5 danh mục.
Bƣớc 2: Với mỗi danh mục có được trong bước 1 chúng ta tiến hành phân chia
thành 5 danh mục theo ngũ phân vị của DAC năm t. Từ 5 danh mục ban đầu chúng ta có 25 danh mục theo TVE và DAC.
Bƣớc 3: Chúng tôi bỏ qua 2 tháng sau khi danh mục được hình thành và bắt đầu tình tốn tỷ suất sinh lợi của danh mục, theo Chi và Gupta (2009).
Bƣớc 4: Lặp lại bước 1,2 và 3 ta có được tỷ suất sinh lợi của 25 danh mục từ
tháng 7/2010-6/2014.
Thứ hai, chúng tơi tiến hành ước tính tỷ suất sinh lợi vượt trội, hệ số chặn, , của 25 danh mục theo mơ hình 3 nhân tố Fama-French (1993), và mơ hình 4 nhân tố Carhart (1997)12 được trình bày bên dưới:
Mơ hình 3 nhân tố
Trong đó:
: tỷ suất sinh lợi bình qn hàng tháng của danh mục p.
: tỷ suất sinh lợi phi rủi ro.
tỷ suất sinh lợi hàng tháng của danh mục thị trường.
: nhân tố quy mô, là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi hàng tháng của danh mục gồm các công ty quy mô nhỏ so với cơng ty có quy mơ lớn.
: nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi hàng tháng của danh mục gồm các cơng ty có BE/ME cao so với các cơng ty có BE/ME thấp.
: phần dư của phương trình hồi quy.
12 Carhart (1997) đề suất mơ hình 4 nhân tố, theo đó Carhart sử dụng mơ hình 3 nhân tố Fama-French (1993) và thêm vào nhân tố xung lượng - MOM, luận văn sử dụng mơ hình 4 nhân tố theo nghiên cứu của Carhart (1997) nhưng cách tính các nhân tố theo phiên bản của Fama-French (2010).
Mơ hình 4 nhân tố
Trong đó:
: tỷ suất sinh lợi bình qn hàng tháng của danh mục p.
: tỷ suất sinh lợi phi rủi ro.
tỷ suất sinh lợi hàng tháng của danh mục thị trường.
: nhân tố quy mô, là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi hàng tháng của danh mục gồm các công ty quy mơ nhỏ so với cơng ty có quy mơ lớn.
: nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi hàng tháng của danh mục gồm các cơng ty có BE/ME cao so với các cơng ty có BE/ME thấp.
: nhân tố xung lượng, là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi hàng tháng của danh mục gồm các cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao trong giai đoạn trước so các cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi thấp trong giai đoạn trước.
: phần dư của phương trình hồi quy.
Cuối cùng, tiến hành phân tích mối quan hệ giữa quản trị thu nhập và sự giàu có của cổ đơng dựa vào xu hướng của trong 25 danh mục.
Ngồi ra, chúng tơi sử dụng thêm chiến lược đầu tư mua danh mục có DAC thấp và bán danh mục có DAC cao trong mỗi nhóm danh mục chia theo TVE ở bước 1. Nếu chiến lược này mang lại hiệu quả tức tạo ra lợi nhuận dương thì DAC có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi vượt trội. Tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục được thiết lập theo chiến lược trên chính là hệ số từ việc hồi quy tỷ suất sinh lợi của
chiến lược với mơ hình 3 nhân tố và 4 nhân tố, theo nghiên cứu của Chi và Gupta (2009), Boehme và cộng sự (2009):
Trong đó:
: ; tỷ suất sinh lợi của danh mục có DAC thấp
; tỷ suất sinh lợi của danh mục có DAC cao
: tỷ suất sinh lợi phi rủi ro.
: tỷ suất sinh lợi hàng tháng của danh mục thị trường.
: nhân tố quy mô, là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi hàng tháng của danh mục gồm các công ty quy mô nhỏ so với công ty có quy mơ lớn.
: nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi hàng tháng của danh mục gồm các cơng ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao so với các cơng ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường thấp.
: nhân tố xung lượng, là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi hàng thánh của
danh mục gồm các cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao trong giai đoạn trước so các cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi thấp trong giai đoạn trước.
: phần dư của phương trình hồi quy.
Nếu hệ số có ý nghĩa và dương, chúng ta có thể kết luận DAC có mối quan hệ nghịch biến với tỷ suất sinh lợi. Để tiến hành hồi quy phương trình (14), (15), (16a), (16b) chúng ta phải tính tốn được các nhân tố thị trường, nhân tố quy mô, nhân tố giá
trị sổ sách trên giá trị thị trường. Phần sau, thể hiện phương pháp xây dựng các nhân tố trên.
Xây dựng các nhân tố thị trƣờng, nhân tố quy mô, nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng, nhân tố xung lƣợng:
Nhân tố quy mô13 - SMB: là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi hàng thàng của danh
mục gồm các công ty quy mô nhỏ so với danh mục cơng ty có quy mơ lớn. Theo Fama-French (1993), vào 30/06 hàng năm, tiến hành xây dựng hai danh mục quy mô nhỏ và lớn, chia tất cả các doanh nghiệp thành 50% doanh nghiệp có quy mơ lớn nhất xếp vào danh mục “B” - Big, ngược lại 50% doanh nghiệp có quy mơ nhỏ nhất xếp vào danh mục “S” - Small. SMB được tính bằng cách lấy tỷ suất sinh lợi trung bình danh mục “S” trừ danh mục “B”. Quá trình sắp xếp này được thực hiện lại vào 30/06 hàng năm, từ đó tính tốn được chuỗi dữ liệu của SMB.
Nếu dùng tất cả các doanh nghiệp trên 2 sàn để chia vào hai danh mục S và B sẽ làm mẫu nghiên cứu bị thiên lệch, vì các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khốn Hà Nội có quy mơ nhỏ hơn nhiều so với các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khốn TP. Hồ Chí Minh, dẫn đến các doanh nghiệp trên Sở Giao dịch Chứng khoán Hà Nội sẽ nằm ở danh mục “S” và các doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khốn TP. Hồ Chí Minh sẽ nằm chủ yếu ở danh mục “B” . Nên nghiên cứu sẽ sử dụng theo cách phân danh mục của Fama-French (1993), đầu tiên sẽ tính tồn điểm gãy quy mơ trên HOSE và dùng làm điểm gãy cho các doanh nghiệp niêm yết trên HASTC.
Nhân tố giá trị sổ sách trên giá trị thị trƣờng (BE/ME)14 - HML: là chênh lệch
giữa tỷ suất sinh lợi hàng tháng của danh mục gồm các cơng ty có BE/ME cao so với các cơng ty có BE/ME thấp. Theo Fama-French (1993), vào 30/06 hàng năm, tiến hành xây dựng hai danh mục có BE/ME cao và thấp. Tất cả các doanh nghiệp sẽ được chia thành 30% doanh nghiệp có BE/ME cao xếp vào danh mục “H”- high, 30% doanh nghiệp có BE/ME thấp nhất xếp vào danh mục “L”- low và 40% doanh nghiệp có BE/ME trung bình. HML được tính bằng cách lấy tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục “H” trừ danh mục “L”. Quá trình sắp xếp này được thực hiện lại vào 30/06 hàng năm, từ đó chúng tơi tính tốn được chuỗi dữ liệu của HML.
Giống như SMB, chúng ta cũng tiến hành tính tốn điểm gãy cho các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE để sử dụng cho các doanh nghiệp niêm yết trên HASTC.
Nhân tố xung lƣợng - MOM: là chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi hàng tháng của
danh mục gồm các cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi cao trong giai đoạn trước so các cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi thấp trong giai đoạn trước. Theo Fama-French (2010), nhân tố MOM sẽ được xây dựng giống với nhân tố HML nhưng thay vì tiến hành sắp xếp danh mục hàng năm như HML, thì MOM sẽ sắp xếp danh mục hàng tháng. Vào cuối tháng t-1 (dựa vào tỷ suất sinh lợi trung bình của 11 tháng vào cuối tháng t-2), chúng ta tiến hành chia tất cả các doanh nghiệp vào 2 danh mục, 30% doanh nghiệp có tỷ suất sinh lợi trung bình của 11 tháng vào cuối tháng t-2 cao xếp vào danh mục “W” – Winner, 30% doanh nghiệp có tỷ suất sinh lợi trung bình của 11 tháng vào cuối tháng t-2 thấp nhất xếp vào danh mục “L” - loser. MOM được tính bằng cách lấy tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục “W” trừ danh mục “L”. Quá trình sắp xếp này được thực hiện lại hàng tháng, từ đó tính tốn được chuỗi dữ liệu của MOM.
Giống như HML, chúng ta cũng tiến hành tính tốn điểm gãy cho các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE để sử dụng cho các doanh nghiệp niêm yết trên HASTC.
Nhân tố thị trƣờng: được tính bằng tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường trừ đi tỷ
suất sinh lợi tài sản phi rủi ro. Ở đây, tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường được tính bằng tỷ suất sinh lợi theo tỷ trọng giá trị của tất cả các chứng khoán niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khốn TP. Hồ Chí Minh và Sở Giao dịch Chứng khốn Hà Nội (khơng bao gồm những doanh nghiệp tài chính) vào 30/6 hàng năm, theo Fama- French (1993). Tỷ suất sinh lợi phi rủi ro chính là tỷ suất sinh lợi của tín phiếu kho bạc kỳ hạn 12 tháng, do hạn chế về dữ liệu của tỷ suất sinh lợi của tín phiếu kho bạc kỳ hạn 1 tháng và 3 tháng của Việt Nam khơng có sẵn, theo Trần Thị Hải Lý (2010).
3.2. Dữ liệu
3.2.1. Mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng mẫu gồm những doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và HASTC. Do những hạn chế trong việc tính tốn các biến và hồi quy nên mẫu nghiên cứu chỉ gồm những doanh nghiệp thỏa những điều kiện sau:
Những doanh nghiệp niêm yết trước 31/12/2008.
Những doanh nghiệp có số liệu doanh thu trước năm 2006. Điều kiện này để tính tốn biến độ lệch chuẩn của doanh thu.
Những công ty nằm trong những ngành có ít nhất 30 doanh nghiệp. Để đảm bảo việc ước lượng biến quản trị thu nhập và định giá theo ngành được chính xác.
Có 191 doanh nghiệp niêm yết thuộc 3 ngành đáp ứng những điều kiện trên gồm có 115 doanh nghiệp ngành cơng nghiệp, 44 doanh nghiệp ngành tiêu dùng, 32 doanh nghiệp ngành nguyên vật liệu. Danh sách các công ty xin xem phụ lục 1.
Các biến (Rm-Rf), SMB, HML, MOM không sử dụng dữ liệu ở trên. Các biến này được tính tốn dựa vào mẫu gồm tất cả những doanh nghiệp niêm yết trên HOSE và