Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu được thu thập từ 8 NHTM cổ phần niêm yết trên TTCK Việt Nam trong giai đoạn 10 năm từ 2011 đến 2020. Trong bài nghiên cứu có tất cả 6: 1 biến phụ thuộc - giá cổ phiếu (P) và 5 biến độc lập là: Lãi suất cho vay (IR), Tỷ giá hối đoái (EX), Quy mô NHTM (SIZE), Lãi cơ bản trên một cổ phiếu (EPS), Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE).
Bảng 4.1: Mô tả thống kê các biến trong mô hình
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Trên đây là thống kê mô tả đã cho thấy dữ liệu của về các biến phụ thuộc cũng như biến độc lập trong mô hình đều có sự chênh lệch rõ ràng giữa giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất. Bảng trên cho thấy giá trị trung bình giá cổ phiếu trong vòng 10 năm là 16385 VNĐ với độ lệch chuẩn là 15990 và nằm trong khoảng từ 3520 đến 97900. Đối với biến lãi suất thì với trung bình là 7.45% với đội lệch chuẩn là 2.24268% và giao động trong khoảng từ 4.75% đến 12.3375%. Tỷ giá hối đoái 10 năm qua có giá trị trung bình là 33.15838 (nghìn VNĐ/USD). Về quy mô thì các NHTM có tổng tài sản trung bình là 33.15838 con số này chưa thể hiện rõ tài sản của các NHTM cổ phần niêm yết vì trong bài nghiên cứu chỉ lấy số liệu của 8 NHTM và đa số là các ngân hàng có tổng tài sản cao như nhóm các ngân hàng Big4. Lãi cơ bản trên một cổ phiếu (EPS) có giá trị trung bình khoảng 1558, độ lệch
40
chuẩn trong khoảng 1186.52 với giá trị thấp nhất là 2.95 thuộc về ngân hàng Thương mại cổ phần Quốc Dân (NVB) vào năm 2020 và giá trị cao nhất thuộc về ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại Thương Việt Nam (VCB) vào năm 2019.
Cuối cùng giá trị ROE trung bình là 9.49% với độ lệch chuẩn là 8.107968 giá trị lớn nhất thuộc về ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu (ACB) vào năm 2018 là 27.73% và giá trị nhỏ nhất là 0.01% của ngân hàng Thương mại cổ phần Quốc dân vào năm 2012.
4.2. Kiểm định Tự tương quan – Correlation
Bài nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata14 và cho ra kết quả ma trận tự tương quan như bảng dưới đây
Bảng 4.2: Bảng kết quả kiểm định Tự tương quan – Correlation
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Bằng phần mềm Stata 14 tác giả đã kiểm định mối tường quan giữa các biến và thu được kết quả là các biến trong ma trận đều có độ tương quan thấp. Các biến có mối quan hệ cùng chiều với P là EX, SIZE, EPS và ROE. Ngoại trừ một số mối tương quan giữa các biến P và EPS (0.6573), biến SIZE và EPS (0.6325), biến ROE và SIZE (0.6255) là tương đối cao tuy nhiên nhiên vẫn thấp hơn 0.7 nên không có nhiều ảnh hưởng đáng kể đến với mô hình. Tuy nhiên cặp tương quan giữa EPS và ROE có kết quả là 0.8479 điều này hoàn toàn phù hợp nếu nhìn vào công thức tính
41
toán của 2 chỉ số này. Điều này cho thấy dữ liệu là hoàn toàn phù hợp để chạy các mô hình.
42 4.3. Mô hình hồi quy OLS
Sử dụng phần mềm Stata 14 tác giả thu được kết quả như sau:
Bảng 4.3: Bảng kết quả mô hình OLS
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Với mô hình hồi quy OLS chỉ ra kết quả với mức ý nghĩa 5% thì mô hình có ý nghĩa vì giá trị Prob > F bằng 0.0000 < 0.05, trong đó chỉ có 1 biến là EPS có ý nghĩa với mô hình (p-value bằng 0.0000) còn lại các biến như IR, EX, SIZE và ROE đều không có ý nghĩa về mặt và đồng thời không có tác động đến với giá cổ phiếu. Hệ số Adj R-square đạt 0.5416 chứng tỏ rằng biến phụ thuộc trong mô hình đã được giải thích bởi 54.16% các biến độc lập. Biến EPS có Coefficients dương (0.01) điều này chứng tỏ EPS có ảnh hưởng đến tích cực đến giá cổ phiếu của các NHTM cổ phần niêm yết.
4.4. Mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM)
4.4.1. Mô hình tác động cố định FEM
Sau khi chạy mô hình FEM ta có kết quả như sau:
43
Bảng 4.4: Bảng kết quả mô hình FEM
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Kết quả mô hình FEM: Với giá trị Prob > F =0.0000 và nhỏ hơn 5% nên mô hình có ý nghĩa, trong đó có 3 biến là IR, EPS và ROE có ý nghĩa thống kê khi có p- value lần lượt là 0.002, 0.000 và 0.016. Các biến còn lại như EX và SIZE đều có p- value lớn hơn 0.05 nên không có ý nghĩa thống kê và cũng không có tác động đến giá cổ phiếu. Kiểm định F – test với p-value = 0.0000 cho thấy mô hình FEM là phù hợp hơn so với mô hình OLS.
4.4.2. Mô hình tác động ngẫu nhiên REM
Sau khi chạy mô hình REM ta có kết quả như sau:
Bảng 4.5: Bảng kết quả mô hình REM
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
44
Với kết quả mô hình REM, mô hình có ý nghĩa vì giá trị p-value =0.0000 <
0.05. Với mô hình này có 3 biến có ý nghĩa đó là IR, EPS và ROE với giá trị p- value lần lượt là 0.002, 0.000 và 0.034. Các biến còn lại đều không có ý nghĩa về mặt thống kê lẫn không tác động đến giá cổ phiếu.
4.4.3. Kiểm định lựa chọn mô hình
Tác giả sẽ chọn một mô hình thích hợp nhất với bộ dữ liệu bằng kết quả của từng kiểm định. F-test đã cho thấy mô hình FEM là phù hợp so với mô hình OLS.
Để lựa chọn giữa mô hình FEM và REM, tác giả sử dụng kiểm định Hausman với giả thuyết:
H0: Mô hình nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên REM H1: Mô hình nhân tố ảnh hưởng cố định FEM
Bảng 4.6: Bảng kết quả kiểm định Hausman
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Prob>chi2 = 0.4405 lớn hơn mức 0.05 nên ta chấp nhận giả thuyết H0
Vậy mô hình phù hợp với bài nghiên cứu là mô hình REM, kết quả mô hình REM chỉ ra có 3 biến có ý nghĩa với mô hình.
4.5. Kiểm định khuyết tật của mô hình REM
Sau khi chọn được mô hình REM là mô hình phù hợp với bài nghiên cứu thông qua việc kiểm định các mô hình ở phía trước. Tuy nhiên mô hình REM có thể chưa là mô hình hiệu quả nhất vì có thể đã các khuyết tật vi phạm giả thiết hồi quy mà bài nghiên cứu chưa xem xét đến. Do đó, việc kiểm định các khuyết tật của mô
45
hình là điều vô cùng cần thiết. Chính vì vậy, tác giả sẽ kiểm định các khuyết tật của mô hình: kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, kiểm định hiện tượng tự tương quan và kiểm định hiện tượng PSSS thay đổi.
4.5.1. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Đa cộng tuyến (Multicollinearity) là hiện tượng thường xảy ra khi mối tương quan cao giữa hai hay nhiều biến độc lập trong mô hình hồi quy. Nói cách khác, một biến độc lập có thể sử dụng để dự đoán một biến độc lập khác. Có thể sự dụng hệ số phóng đại phương sai VIF là một cách để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, nếu như hệ số nhỏ hơn 10 thì có thể khẳng định mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. Tuy nhiên nếu hệ số này lớn hơn 10 thì mô hình có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và sẽ phải khắc phục điều này.
Sử dụng phầm mềm Stata 14 ta có kết quả như sau:
Bảng 4.7: Bảng kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Kết quả cho thấy hệ số phóng đại phương sai của các biến đều có giá trị nhỏ hơn 10 là 3.92 (mức khuyến cáo chắc chắn sẽ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến). Vì vậy, có thể kết luận các biến trong mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến hoàn hảo hay ở mức có thể gây ảnh hưởng đến kết quả ước lượng.
4.5.2. Kiểm định tự tương quan
Bảng 4.8: Bảng kết quả kiểm định tự tương quan
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
46
Để kiểm định tự tương quan trong mô hình tác giả có sử dụng kiểm định Wooldridge test. Nếu xảy ra hiện tượng tự tương quan thì các ước lượng không hiệu quả. Kiểm định Wooldridge với giả thuyết:
H0: Không có hiện tượng tự tương quan giữa các sai số H1: Tồn tại hiện tượng tự tương quan giữa các sai số
Kết quả cho thấy là Prob > F = 0.0000 (<0.05) do đó ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1. Vậy mô hình có hiện tượng tự tương quan.
4.5.3. Kiểm định PSSS thay đổi
Phương sai thay đổi có thể làm cho mỗi biến quan sát, độ tin cậy sẽ không giống nhau, làm mất đi độ tin cậy của hệ số và mô hình ước lượng có tính hiệu quả không cao. Tác giả sử dụng kiểm định Breusch-Pagan Lagrange Multiplier (LM) để kiểm tra khuyết tật với giả thuyết:
H0: Mô hình không có hiện tượng PSSS thay đổi H1: Mô hình có hiện tượng PSSS thay đổi
Ta thu được kết quả như sau:
Bảng 4.9: Bảng kết quả kiểm định hiện tượng PSSS thay đổi
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Dựa theo kết quả có Prob > chibar2 = 0.0000. Do đó tác giả bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1: mô hình có hiện tượng PSSS thay đổi. Kết luận rằng mô hình REM có xảy ra hiện tượng PSSS thay đổi.
4.6. Khắc phục các khuyết tật mô hình
Sau khi kiểm định các khuyết tật trong mô hình các nhân tố tác động ngẫu nhiên REM, tác giả thấy mô hình có xảy ra hiện tượng tự tương quan và phương sai
47
sai số thay đổi. Do đó tác giả khắc phục 2 khuyết tật trên bằng kỹ thuật sai số chuẩn mạnh cluster. Ta được kết quả:
Bảng 4.10: Bảng kết quả khắc phục mô hình REM
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Sau khi khắc phục khuyết tật mô hình thì mô hình vẫn có 3 biến có ý nghĩa tuy nhiên lại có thêm biến SIZE có ý nghĩa nhưng biến ROE lại không còn ý nghĩa đối với mô hình. Trong đó các biến IR và SIZE có mối tương quan âm đối với giá cổ phiếu và biến EPS có mối tương quan dương với giá cổ phiếu.
4.7. Tổng hợp kết quả nghiên cứu
Theo kết quả đã thu được từ mô hình trong 5 nhân tố thì có 3 biến có tác động đến giá cổ phiếu. Trong đó có 2 biến tác động ngược chiều là biến IR và SIZE và 1 biến có tác động thuận chiều là EPS
Trong 2 biến vĩ mô thì biến lãi suất (IR) có tác động ngược chiều đến giá cổ phiếu còn biến tỷ giá hối đoái (EX) thì không có tác động đến mô hình nghiên cứu.
Với 3 biến vi mô, thì biến SIZE có tác động ngược chiều trong khi có biến EPS có ảnh hưởng thuận chiều đến với giá cổ phiếu và biến ROE thì không có tác động.
48
Bảng 4.11: Tổng hợp kết quả nghiên cứu
Tên biến độc lập Kết quả thực tế
Lãi suất (IR) -
Tỷ giá hối đoái (EX) N
Quy mô doanh nghiệp (SIZE) -
Lãi cơ bản trên cổ phiếu (EPS) + Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) N
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp Chú thích:
(+): Tác động cùng chiều (-): Tác động ngược chiều (N): Không có tác động
Quy mô doanh nghiệp (SIZE) có mối tương quan âm với giá cổ phiếu. Khi biến SIZE tăng 1% thì giá cổ phiếu sẽ giảm tương ứng với đó 3.33%.
Biến lãi suất cho vay có mối tương quan âm khi lãi suất tăng lên 1% thì giá cổ phiếu sẽ giảm đi 2.65%.
Biến lãi cơ bản trên cổ phiếu EPS có tương quan dương với giá cổ phiếu. Khi EPS tăng lên 1% thì giá cổ phiếu cũng sẽ tăng thêm 0.01%.
49