CHƯƠNG 3 : DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.2 Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được sử dụng ở đây là dữ liệu bảng, với dữ liệu được thu thâp từ báo cáo kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh của 50 công ty trong 10 ngành kinh tế được niêm yết trên sàn chứng khoán Việt Nam. Mỗi ngành kinh tế sẽ chọn 5 công ty và theo dõi giá trị cổ phiếu của các cơng ty này trong vịng 5 năm, từ 2009 đến 2013.
Dựa vào tổng tài sản mà các công ty cũng được phân loại theo 3 loại quy mô là Nhỏ, Vừa, và Lớn. Bảng 3.1 mô tả các ngành và mã của các công ty thuộc về các ngành. Bảng 3.1: Bảng mô tả ngành và mã công ty được sử dụng
Ngành Công Ty 1 Công Ty 2 Công Ty 3 Công Ty 4 Công Ty 5
Bất động sản VIC HAG REE ITA OGC
Cao su DRC PHR CSM DPR TRC
Công nghệ thông tin FPT SAM ELC CMG SGT
Dịch vụ OCH PAN DSN TCT HOT
Dược phẩm DHG LAS JVC OPC DMC
Khai khoáng BMC HGM KSB TVD NBC
Năng lượng GAS PPC VSH PGD TBC
Ngân hàng VCB BVH STB CTG EIB
Thép HSG POM DTL VIS TLH
Dầu khí PVD DPM PVS PVI PVX
Bảng 3.2 dưới đây mô tả các biến sẽ được sử dụng để nghiên cứu.
Bảng 3.2: Định nghĩa biến được sử dụng
Mã biến Tên tiếng Anh TiếngTên Việt
Định Nghĩa (cơng thức)Cách tính Tác động dựkiến
Q Tobin’s Q công tyGiá trị
Là hệ số được đại diện bởi giá trị thị trường các cổ phiếu thường cộng với giá trị thị trường các cổ phiếu nợ chia cho giá trị sổ sách của công ty Q = (Giá trị thị trường các cổ phiếu thường + Giá trị thị trường các cổ phiếu nợ) / Giá trị tài sản Đóng vai trị là biến phụ thuộc
Total_Risk Total Risk Tổng rủi ro Được tính bởi Tổng của Rủi ro hệ thống và Rủi ro phi hệ thống Total_Risk = System Risk + Non SystemRisk Đóng vai trị biến độc lập, có tác động dương đến giá trị cơng ty
SystemRisk SystemRisk
Rủi ro hệ thống Được tính bằng phương pháp CAPM β 2j*σ2 Đóng vai trị là biến độc lập, có tác động dương đến giá trị công ty
Non SystemRisk Non SystemRisk Rủi ro phi hệ thống Được tính bằng phương pháp CAPM ε ij2 Đóng vai trị là biến độc lập, có tác động âm đến giá trị công ty Age Age Số tuổi của công ty Logarit số tuổi
của công ty Log(Age)
Đóng vai trị là biến độc lập, có tác động dương đến giá trị công ty
Asset Total Asset
Tổng
Logarit giá trị tài
sản của cơng ty Log(Asset)
Đóng vai trị là biến độc giá trị tài sản lập, có tác động dương cơng ty đến giá trị cơng ty Scale Scale Quy mơ cơng ty
Quy mơ cơng ty Scale
Đóng vai trị là biến được dùng để kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm về kết quả hồi quy của các mơ hình.
Các nghiên cứu tài chính doanh nghiệp tác giả đã đề cập đến trong phần giới thiệu lập luận rằng các cách đo lường rủi ro dự kiến có liên quan đến việc định giá công ty. Điều này đòi hỏi tác giả hình thành cách đo lường rủi ro dự kiến. Một phương pháp là sử dụng mơ hình chuỗi thời gian. Phương pháp này đòi hỏi tăng dữ liệu nghiên cứu lên bởi vì tác giả cần có đủ số liệu về tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trong quá khứ. Cách tiếp cận thứ 2 sẽ được sử dụng để hàm ý cho sự biến động. Tuy nhiên, tác giả muốn nghiên cứu của mình sẽ sử dụng phương pháp bảng dữ liệu chéo của các công ty hơn là chỉ sử dụng các công ty đã từng giao dịch quyền chọn. Do đó, tác giả đã thực hiện theo hầu hết các kiểm định đựa đưa ra trong bài nghiên cứu này. Một khi tác giả xem xét hệ số q trong năm tài chính t, đây là hệ số Q tương ứng với dữ liệu có sẵn vào cuối năm t. Trọng tâm phân tích của tác giả là liệu hệ số Q trong năm t có liên quan đến rủi ro dự kiến cho năm t +1. Tác giả lấy rủi ro thực hiện trong năm t +1 đại diện cho rủi ro dự kiến trong năm t +1. Việc đo lường rủi ro khơng theo bước
đi ngẫu nhiên. Do đó, tác giả không thể sử dụng cách đo lường rủi ro trong năm t như kỳ vọng cho cách đo lường rủi ro trong năm t +1.
Nếu tác giả sử dụng dữ liệu trước năm t +1 để dự báo rủi ro trong năm t +1, tác giả sẽ cần một mơ hình chuỗi thời gian. Sử dụng một mơ hình như vậy sẽ buộc tác giả phải loại bỏ một số lượng lớn của các công ty từ mẫu nếu tác giả muốn dự báo biến động hàng năm. Điều này có thể dẫn dến kết quả nghiên cứu sẽ bị chệch.
Với kỳ vọng hợp lý, rủi ro trong năm t +1 bằng kỳ vọng của thị trường cộng với một sai số ngẫu nhiên. Tác giả không quan sát kỳ vọng thị trường cho rủi ro của công ty năm t +1. Đại diện của tác giả cho kỳ vọng của thị trường là kỳ vọng của thị trường cộng với một sai số ngẫu nhiên. Sai số này làm lệch độ dốc của hệ số hồi quy tiến về 0 khi biến độc lập chỉ là thước đo rủi ro. Kết quả là, tác giả có thể khơng tìm thấy một mối quan hệ có ý nghĩa giữa những thay đổi trong rủi ro và những thay đổi trong giá trị doanh nghiệp vì những sai số trong biến.
Tác giả ước lượng độ lệch chuẩn hàng năm của lợi nhuận một cổ phiếu sử dụng lợi nhuận hàng ngày theo Schwert (1989) cho giai đoạn năm tài chính. Ước lượng phương sai của lợi nhuận hàng năm là tổng của bình phương logarit lợi nhuận hàng ngày sau khi trừ logarit lợi nhuận hàng ngày trung bình trong năm tài chính:
với rjt là logarit lợi nhuận hàng ngày Nt, trong năm tài chính t cơng ty j. Để có được ước lượng rủi ro hệ thống và không hệ thống, tác giả sử dụng mơ hình CAPM:
rij được tính bằng cách lấy logarit lợi nhuận của công ty thứ j cho ngày thứ i và rmi là logarit lợi nhuận của chỉ số thị trường vào ngày thứ i. Tác giả báo cáo kết quả sử dụng phương pháp bình phương tối thiếu (OLS) cho mơ hình thị trường. Tác giả cũng ước lượng β của Scholes-Williams, dẫn đến kết quả tương tự. Rủi ro hệ thống là tỷ số giữa
β2j và phương sai tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường. Rủi ro phi hệ thống là phương sai của εij. Tổng rủi ro là tổng của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống.
Như vậy thơng qua mơ hình CAPM, Rủi ro hệ thống và Rủi ro phi hệ thống có thể được được tính tốn như sau:
- SystemRisk (Rủi ro hệ thống) = β2j*σ2 - Non_SystemRisk (Rủi ro phi hệ thống) = εij2 - Total_Risk = SystemRisk + Non_SystemRisk
3.3 Mơ hình nghiên cứu
Mơ hình nghiên cứu cụ thể như sau: Q = α + β*Total risk (1)
Q = α + β1*Systematic risk + β2*Non-Systematic risk (2) Q = α + β*Total risk + α’*Control variables (3)
Q = α + β1*Systematic risk + β2*Non-Systematic risk + α’*Control variables (4) Với các biến được tính tốn như sau:
- Tobin’s q (giá trị công ty) = (Giá trị thị trường các cổ phiếu thường + Giá trị thị trường các cổ phiếu nợ) / Giá trị tài sản
- Systematic risk (Rủi ro hệ thống - được tính tốn theo phương pháp CAPM) = Βj2*σ2
- Non-systematic risk (Rủi ro phi hệ thống - được tính tốn theo phương pháp CAPM) = εj2
- Total risk (Tổng rủi ro) = Systematic Risk (Rủi ro hệ thống) + Non-systematic Risk (Rủi ro phi hệ thống)
- Biến kiểm soát
o Logarit tuổi cơng ty (biến kiểm sốt) = Log(Age) o Logarit tài sản công ty (biến kiểm sốt) = Log(Asset)
CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CỨU
4.1 Thống kê mô tả
sau
Như đã trình bày trong phần 3, bài viết phân tích các mơ hình nghiên cứu chính
Q = α + β*Total risk (1)
Mơ hình (1) nhằm nghiên cứu tác động của tổng rủi ro lên giá trị cơng ty khi khơng có sự tham gia của các biến kiểm sốt. Qua đó cho biết tổng rủi ro sẽ có ảnh hưởng làm tăng hay giảm đối với giá trị công ty.
Q = α + β1*Systematic risk + β2*Non-Systematic risk (2)
Mơ hình (2) nhằm nghiên cứu cụ thể tác động của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống lên giá trị công ty. Ở mơ hình (1) có thể cho ta biết tổng rủi ro ảnh hưởng như thế nào lên giá trị công ty, nhưng không thể cho ta biết liệu rủi ro hệ thống hay rủi ro phi hệ thống sẽ có ảnh hưởng tích cực hay tiêu cực lên giá trị cơng ty.
Q = α + β*Total risk + α’*Control variables (3)
Mơ hình (3) nhằm nghiên cứu tác động của tổng rủi ro lên giá trị cơng ty khi có sự tham của của các biến kiểm sốt. Kết quả của mơ hình này sẽ cho ta biết liệu các biến kiểm sốt sẽ đóng vai trị như thế nào trong mối quan hệ của tổng rủi ro và giá trị công ty.
Q = α + β1*Systematic risk + β2*Non-Systematic risk + α’*Control variables
(4)
Tương tự như mơ hình (3), mơ hình (4) nhằm nghiên cứu cụ thể tác động của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống đến giá trị cơng ty khi có sự tham gia của các biến kiếm sốt.
Ngồi 4 mơ hình đã được đề cập ở trên, bài nghiên cứu cũng có thêm các phân tích nhằm nêu rõ liệu có sự khác biệt giữa các công ty với quy mô khác nhau khơng?
Trong đó:
Total Risk bằng tổng Systematic risk và Non-systematic risk. Systemmatic risk được tính tốn thơng qua tỷ lệ giữa giá trị β2
j của một cổ phiếu bình quân theo năm và phương sai tỷ suất sinh lợi của chỉ số thị trường. Non-systematic risk được tính tốn phương sai của εij hay phương sai của phần dư trong mơ hình CAPM.
Các biến kiểm soát bao gồm logarit của tổng tài sản của cơng ty bình qn theo năm trong giai đoạn từ 2009-2013 và logarit của tuổi công ty. Tuổi công ty đươc xác định bằng năm hiện tại trừ đi năm thành lập của các công ty được lựa chọn trong mẫu nghiên cứu.
Các công ty được lựa chọn trong mẫu nghiên cứu được lấy từ 10 ngành kinh tế trọng điểm. Bao gồm:
• Bất động sản,
• Cao su,
• Cơng nghệ thơng tin (IT),
• Dịch vụ, • Dược phẩm, • Khai khống, • Năng lượng, • Ngân hàng, • Thép, và • Dầu mỏ.
Mục đích chọn lựa dữ liệu mẫu từ 10 ngành kinh tế khác nhau nhằm bảo đảm mẫu có thể đại diện cho tồn bộ thị trường chứng khốn. Dữ liệu được thu thập từ nguồn cafef.vn trong giai đoạn từ 2009-2013. Thống kê mơ tả cho giá trị bình qn của tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu trong giai đoạn 2009-2013 cụ thể như trong bảng
Bảng 4.1: Kết quả giá trị bình quân của tỷ suất sinh lời của cổ phiếu bình quân trong giai đoạn 2009-2013
Tỷ suất sinh lời
cổ phiéu Mean Tỷ suất sinh lời cổ phiéu Mean
r(m) 0,0008 r(DMC) 0,0020 r(VIC) -0,0005 r(BMC) -0,0007 r(HAG) -0,0002 r(HGM) -0,0019 r(REE) 0,0023 r(KSB) 0,0005 r(ITA) 0,0014 r(TVD) 0,0008 r(OGC) 0,0003 r(NBC) -0,0008 r(DRC) 0,0017 r(GAS) 0,0022 r(PHR) 0,0003 r(PPC) 0,0030 r(CSM) 0,0018 r(VSH) 0,0014 r(DPR) -0,0006 r(PGD) 0,0010 r(TRC) 0,0000 r(TBC) 0,0014 r(FPT) 0,0012 r(VCB) -0,0001 r(SAM) 0,0005 r(BVH) -0,0001 r(ELC) -0,0018 r(STB) -0,0006 r(CMG) -0,0002 r(CTG) -0,0010 r(SGT) -0,0001 r(EIB) -0,0009 r(OCH) 0,0020 r(HSG) 0,0031 r(PAN) 0,0025 r(POM) 0,0000 r(DSN) 0,0011 r(DTL) -0,0003 r(TCT) 0,0028 r(VIS) 0,0012 r(HOT) -0,0003 r(TLH) 0,0015 r(DHG) 0,0018 r(PVD) 0,0019 r(LAS) 0,0012 r(DPM) 0,0006 r(JVC) -0,0005 r(PVS) 0,0016 r(OPC) 0,0021 r(PVI) 0,0007
Sau khi dữ liệu được thu thập, thống kê mơ tả được thực hiện với tính tốn giá trị trung bình (mean), giá trị trung vị (median), và độ lệch chuẩn (standard deviation – SD). Thống kê mô tả được thực hiện cho các biến được sẽ được sử dụng trong các mơ hình đã được đề cập ở trên: Tobin Q, Total Risk, Systematic risk, và Non- systematic risk, Log(Age), Log(Asset) theo 10 ngành kinh tế.
Bảng 4.2: Kết quả thống kê mô tả các biến nghiên cứu
Biến N Mean Median Standard
Deviation Tobin Q 250 1.89 1.96 0.79 Total Risk 250 0.22 0.20 0.11 Systematic 250 0.10 0.13 0.07 Non-Systematic Risk 250 0.11 0.09 0.09 Log(Age) 250 1.25 1.28 0.28 Log(Asset) 250 9.48 9.37 0.86
Kết quả thống kê mô tả cho thấy:
- Giá trị cơng ty (Torbin Q) trung bình trong mẫu nghiên cứu bao gồm 250 quan sát là 1,89 với độ lệch chuẩn là 0,79.
- Trung bình tổng rủi ro (Total Risk) của 250 quan sát là 0,22 với độ lệch chuẩn là 0,11.
- Rủi ro hệ thống (Systematic Risk) có giá trị trung bình là 0,1 với độ lệch chuẩn là 0,07.
- Rủi ro phi hệ thống (Non-Systematic Risk) có giá trị trung bình là 0,11 với độ lệch chuẩn là 0,09.
- Hai biến kiểm sốt là logarit tuổi cơng ty log(Age) và logarit tổng tài sản log(V) được chuyển đổi theo dạng hàm log có giá trị trung bình lần lượt là 1,25 và 9,48. Giá trị độ lệch chuẩn của 2 biến này lần lượt là 0,28 và 0,86.
4.2 Hồi quy giá trị công ty với tổng rủi ro (Khơng có sự tham gia của các biến kiểm sốt) kiểm sốt)
Như đã trình bày ở trên, mơ hình (1) nhằm nghiên cứu tác động của tổng rủi ro lên giá trị cơng ty khi khơng có sự tham gia của các biến kiểm sốt. Qua đó cho biết tổng rủi ro sẽ có ảnh hưởng làm tăng hay giảm đối với giá trị cơng ty. Kết quả của phân tích hồi quy được thể hiện ở các bảng bên dưới.
Bảng 4.3: Kết quả tóm tắt mơ hình hồi quy giữa giá trị công ty với tổng rủi ro (Khơng bao gồm các biến kiểm sốt)
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .275a .076 .072 .76188
a. Predictors: (Constant), Total Risk
Kết quả tóm tắt của phân tích hồi quy ở bảng 4.3 cho thấy rằng tổng rủi ro giải thích được 13,4% sự thay đổi của giá trị công ty với R Square = 0,076.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích ANOVA của mơ hình hồi quy giữa giá trị cơng ty với tổng rủi ro (Không bao gồm các biến kiểm soát)
ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 11.758 1 11.758 20.256 .000b Residual 143.953 248 .580 Total 155.710 249
Kết quả phân tích Anova nhằm kiểm định sự phù hợp của mơ hình ở bảng 4.4 với giá trị Sig = 0,000 < 0,05 cho thấy rằng mơ hình hồi quy là phù hợp với độ tin cậy 95%.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích của mơ hình hồi quy giá trị cơng ty với tổng rủi ro (Khơng bao gồm các biến kiểm sốt)
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 1.469 .105 14.012 .000 Total Risk 1.910 .424 .275 4.501 .000
Bảng 4.5 cho thấy giá trị B chưa chuẩn hóa và giá trị Beta chuẩn hóa cho biến Total Risk lần lượt là 1,910 và 0,275. Ước lượng này có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% với T = 4,501. Kết quả này cho thấy tổng rủi ro có tác động cùng chiều đến giá trị cơng ty với B = 1,910. Điều đó có nghĩa là một sự tăng lên trong tổng rủi ro sẽ làm cho giá trị công ty tăng lên. Đồng thời kết quả này hồn tồn có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy 95% với giá trị Sig = 0,000 < 0,05.
Nên lưu ý rằng kết quả trên chỉ đúng trong trường hợp chỉ có một mình tổng rủi ro tham gia vào sự tác động lên giá trị cơng ty mà khơng có sự tham gia của yếu tố khác.
Như vậy với kết quả hồi quy giữa giá trị công ty và tổng rủi ro cho ta kết luận rằng với một sự tăng lên trong tổng rủi ro sẽ làm cho giá trị công ty tăng lên. Tuy nhiên, điều này không cho ta biết được rằng cụ thể rủi ro hệ thống hay rủi ro phi hệ thống có tác động cùng chiều đến giá trị công ty hay cả hai điều có tác động cùng chiều đến giá trị cơng ty. Chính vì vậy ta đi vào phân tích hồi quy cho giá trị cơng ty với cụ thể các biến con của tổng rủi ro là rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống.
4.3 Hồi quy giá trị công ty với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống (Khơng có sựtham gia của các biến kiểm sốt) tham gia của các biến kiểm sốt)
Mơ hình (2) nhằm nghiên cứu cụ thể tác động của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống lên giá trị công ty. Như kết quả ở mơ hình (1) đã cho ta biết tổng rủi ro ảnh hưởng cùng chiều lên giá trị công ty, nhưng không thể cho ta biết liệu rủi ro hệ