CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Mô hình nghiên cứu
3.1.1. Nghiên cứu tác động của thời gian công bố BCTC đến SSL (Mô hình 1)
Với mục tiêu là nghiên cứu tác động của thời gian công bố BCTC đến SSL chứng khoán, cụ thể mục tiêu của nghiên cứu này muốn làm sáng tỏ phản ứng của NĐT và nhà quản lý khi có thông tin lợi nhuận tốt vậy công ty có công bố BCTC sớm hay thông tin lợi nhuận xấu sẽ chậm công bố. Thứ hai, khi thông tin BCTC công bố sớm và thông tin lợi nhuận tốt thì có tác động tích cực đến thị trường, ngược lại khi thông tin lợi nhuận chậm công bố sẽ có tác động tiêu cực đến thị trường. Với mục tiêu này, nghiên cứu sẽ tiếp cận theo mô hình nghiên cứu của Bagnoli (2002), Nguyen (2010) để tìm hiểu tác động của thời gian công bố BCTC tác động đến SSL. Ngoài ra,việc áp dụng phương pháp nghiên cứu đã được tiến hành tại TTCK đã phát triển vượt bậc và lâu đời như ở Anh, Pháp, Mỹ trong các nghiên cứu của Bagnoli (2002), Nguyen (2010) vào nghiên cứu tại TTCK VN còn non trẻ, chưa phát triển hoàn thiện như ở Việt Nam thì có thể sẽ có những kết quả nghiên cứu mới hơn so với kết quả nghiên cứu trước.
Bên cạnh đó, luận án cũng xem xét đến khả năng chiến lược hóa thông tin của các nhà quản trị, nghĩa là thông tin tốt thì công bố sớm, thông tin xấu thì công bố trễ.
Các nghiên cứu của Bagloni (2002), Begley (1998), Foster (1984) ..v.v..đều thu được kết quả là nhà quản trị thường chiến lược hóa trong việc CBTT tài chính, cụ thể là thông tin tốt công bố sớm, thông tin xấu công bố trễ. Tuy nhiên, mục đích của nhà quản trị không phải là vấn đề công bố sớm hay trễ, mà muốn thông qua chiến lược CBTT tài chính để nhằm giảm tác động tiêu cực của NĐT với thông tin xấu và tăng tính tích cực của NĐT với thông tin tốt. Cụ thể hơn, nhà quản trị mong đợi thông tin
xấu không làm giá chứng khoán bị giảm, thông tin tốt sẽ khiến NĐT phản ứng tích cực và giá chứng khoán tăng. Các nghiên cứu này đã đo lường phản ứng của thị trường với tính chính xác về thời gian của TTTC được công bố, các tác giả đều sử dụng chỉ số CAAR để đo lường SSL vượt trội tích lũy. Do đó, luận án này cũng sử dụng CAAR để tính SSL vượt trội lũy kế của chứng khoán trong khoảng thời gian công bố BCTC.
Bên cạnh đó, luận án cũng xem xét phản ứng của thị trường về thời gian của thông tin BCTC được công bố và xem xét đối với từng ngành cụ thể như ngành: Vật liêu cơ bản (Basic Materials), Hàng hóa tiêu dùng (Comsumer Goods), Dịch vụ tiêu dùng (Consumer Services), Chăm sóc sức khỏe (Health Care), Công nghiệp (Industrials), Năng lượng & Khí đốt (Oil & Gas), Công nghệ (Technology), và Các ngành khác (Other) để có cái nhìn rõ nét hơn đối với tác động của thông tin, về thời gian công bố BCTC chậm trễ, đúng giờ, và công bố sớm của các công ty niêm yết so với chính bản thân công ty với năm trước đó liền kề. Đây là sự khác biệt đối với nghiên cứu của Bagnoli (2002) và các nghiên cứu trước.
- Đối với Cty công bố lợi nhuận đúng giờ ( Bagloni, 2002) )
* (
CAARk,t 01UEk,t 4DknegUE,t 7 DnegUEk,t UEk,t - Đối với Cty công bố thông tin lợi nhuận trễ：(Bagloni, 2002)
)
*
*
） (
* (
)
* (
)
* (
CAAR
, ,
, 10 ,
, 8
, ,
7 , ,
5 ,
4 , 2 , 1 0 ,
t k negUE
t k late
t k negUE
t k late
t k
t i negUE
t k t
k late
t k negUE
t k late
t k t
k t
k
UE D
D D
D
UE D
UE D
D D
UE
- Đối với công ty công bố sớm (Bagloni, 2002)
)
*
* (
)
* (
)
* (
)
* (
CAAR
, ,
, 11 ,
, 9 ,
, 7
, ,
6 ,
4 ,
3 ,
1 0 ,
t i negUE
t k early
t k negUE
t k early
t k t
k negUE
t k
t k early
t k negUE
t k early
t k t
k t
k
UE D
D D
D UE
D
UE D
D D
UE
Trong đó:
CAARk,t : là SSL vượt trội bình quân tích lũy (Bagnoli,2002) của nhóm ngành k tại giai đoạn t. Với k bao gồm các ngành : Vật liêu cơ bản (Basic Materials), Hàng hóa tiêu dùng (Comsumer Goods), Dịch vụ tiêu dùng (Consumer Services), Chăm sóc sức khỏe (Health Care), Công nghiệp (Industrials), Năng lượng & Khí đốt (Oil &
Gas), Công nghệ (Technology), và Các ngành khác (Other).
Dlate : số ngày công bố trễ
Dearly : số ngày công bố sớm
Biến D* là các biến Dummy Variable
NegUE chỉ các loại cổ phiếu của các công ty có UE nhỏ hơn 0.
UE : là khác biệt giữa lợi nhuận vượt trội thực tế trên mỗi cổ phần và thu nhập trên mỗi cổ phần dự báo. (Begley, Joy và Paul Fischer 1998; Bajo, 2010)
3.1.1.2. Xác định các biến nghiên cứu
+ Xác định thời gian công bố trễ, sớm, đúng giờ
Trong phương pháp nghiên cứu sự kiện đầu tiên phải xác định các khung sự kiện:
khung dự báo (estimation window) để làm cở sở để tính toán lợi nhuận bất thường (abnormal return), khung sự kiện (event window) để tính toán lợi nhuận bất thường và khung sự kiện (post event) để xem xét mức độ ảnh hưởng của sự kiện. Dựa theo các bước tiến hành trong nghiên cứu sự kiện của MacKinlay (1997), sự kiện và các bước nghiên cứu được trình bày theo các bước sau :
Bước 1 : Xác định độ dài cho sự kiện nghiên cứu
Theo MacKinlay (1997) có ba khung thời gian cho mỗi sự kiện xem xét. Thứ nhất là khung dự báo (estimation window) là khung thời gian được xem xét trước khung sự kiện, dùng làm cơ sở để tính toán lợi nhuận kỳ vọng và SSL vượt trội bình quân. Thứ hai là khung sự kiện (even window) là khung thời gian xung quanh ngày sự kiện công bố BCTC, trong đó ngày 0 là ngày sự kiện công bố BCTC. Thứ ba là khung sau sự kiện (post-event window) là khung thời gian được xác định sau khung sự kiện.
Độ dài thời gian cho khung sự kiện trong các nghiên cứu cũng có sự khác nhau.
MacKinlay (1997) đề xuất sử dụng độ dài trong 3 ngày xung quanh ngày sự kiện [- 1,1], 7 ngày trong nghiên cứu của Kanas (2005), 11 ngày trong nghiên cứu của Miyajima và Yafeh (2007), Bajo (2010), Kiếm và Vinh (2014). Trong các nghiên cứu của Mayajima and Yafeh (2007), Bajo (2010), Vinh và Kiếm (2014) sử dụng thời gian cho khung sự kiện trong 11 ngày giao dịch, sử dụng lợi nhuận theo ngày và sự kiện xem xét có tính chất ảnh hưởng trong ngắn hạn. Trong nghiên cứu của Cox và Peterson (1994) sử dụng 100 ngày giao dịch, Brown và Warner (1985) sử dụng 255 ngày giao dịch, Carow và Kane (2002) sử dụng 200 ngày giao dịch. Theo Nguyen (2010) nghiên cứu biến động thu nhập bất thường và thanh khoản cổ phiếu đã chọn các giai đoạn sự kiện khác nhau để nghiên cứu như: ngày 0 là ngày sự kiện, nghiên cứu sự kiện ngắn hạn trong khoảng (-1; 1), (-2; 2), (-3; 3),(-4; 4), (-5; 5), và các sự kiện dài hạn trong khoảng (-90; 0), (-80; 0), (-70; 0),….(-10; 0), (0; 10), (0; 20), (0; 30),….. (0;
90). Nghiên cứu của Bagnoli (2002) để đánh giá mối quan hệ giữa SSL vượt trội bình quân và tính chính xác về thời gian công bố BCTC đã nghiên cứu các mốc thời gian cụ thể từ ngày 0 đến ngày -14, (-15; -21), (-22; -28), (-29; -35), và 0 đến ngày 14,(15; 21), (22; 28), (29; 35).
Tóm lại, sự kiện nghiên cứu trong luận án là ngày công bố BCTC, độ dài cho các khung thời gian trong sự kiện này [-90;90] theo nghiên cứu của Nguyen (2010), vì luận án sử dụng lợi nhuận theo ngày, đây là độ dài sự kiện trong nghiên cứu Nguyen (2010) được dùng để nghiên cứu tại các thị trường Anh, Pháp và Mỹ với mốc sự kiện là ngày công bố báo cáo thu nhập và phù hợp với đặc thù riêng về các quy định của VN trong khoảng thời gian nghiên cứu, theo các thông tư thông tư 09/2010/TT-BTC, thông tư 52/2012/TT-BTC và thông tư 155/2015/TT-BTC quy định các công ty công bố BCTC không quá 90 ngày kể từ ngày kết thúc năm tài chính. Nghiên cứu cũng chọn các sự kiện nghiên cứu chi tiết như trong nghiên cứu của Bagnoli (2002) để nghiên cứu ảnh hưởng cụ thể của TTTC đến SSL chứng khoán từng ngày kể từ ngày công bố BCTC. Trong đó day = 0 nghĩa là ngày công bố BCTC đúng thời hạn, day > 0 tức công bố trễ, day < 0 là công bố sớm. Việc xác định công ty CBTT đúng, trễ hay sớm được so sánh căn cứ theo quy định của nhà nước và chính bản thân việc công bố TTTC của công ty trong quá khứ.
Bước 2 : Xác định độ trễ khi công bố BCTC
Phương pháp đo lường cơ bản nhất đo lường độ trễ báo cáo được tính bằng số ngày kể từ khi kết thúc năm tài chính đến thời điểm BCTC được công bố, cách tính này được sử dụng trong các nghiên cứu của Sengupta (2004); Aubert (2009). Nghiên cứu của Bagnoli (2002) độ trễ được tính bằng cách so sánh từ ngày công ty công bố BCTC so với ngày công bố BCTC của năm liền kề trước đó, và được tính từ ngàycông bố BCTC dự kiến đến ngày thực tế công bố BCTC tại TTCK Mỹ. Hout (2012) đã tính toán độ trễ báo cáo bằng số ngày công bố BCTC kiểm toán chia cho số ngày tối đa được phép công bố theo định tại 03 nước Bỉ, Đức, Hà Lan. Theo nghiên cứu của Mouna và Anis (2013), độ trễ của CBTT BCTC năm có thể phân chia thành 2 khoảng thời gian: (i) Khoảng thời gian tạm thời được đo lường bằng số ngày kể từ ngày tổ chức kiểm toán độc lập ký báo cáo kiểm toán đến ngày công ty công bố BCTC kiểm toán ra thị trường. (ii)Toàn bộ thời gian được tính bằng số ngày kể từ khi kết thúc năm tài chính đến thời điểm công ty công bố BCTC kiểm toán năm. Nếu độ trễ báo cáo cho
thấy được toàn bộ quá trình mà công ty cần phải thực hiện để công bố BCTC kiểm toán năm ra bên ngoài, thì độ trễ tạm thời thể hiện phản ứng của công ty trong việc công bố kết quả BCTC đã được kiểm toán ra thị trường.
Trong luận án này, việc xác định công ty CBTT đúng, trễ hay sớm được so sánh căn cứ theo quy định theo thông tư 09/2010/TT-BTC, thông tư 52/2012/TT-BTC và thông tư 155/2015/TT-BTC và chính bản thân việc CBTT tài chính của công ty trong năm liền kề trước đó. Do trong giai đoạn nghiên cứu theo các quy định trên thì có 2 mốc thời gian mà các công ty niêm yết phải công bố BCTC là các BCTC có kiểm toán trước năm 2011 phải công bố trước 100 ngày kể từ khi kết thúc năm tài chính, và các BCTC có kiểm toán từ năm 2012 đến 2015 phải công bố không quá 90 ngày kể từ khi kết thúc năm tài chính, và phải công bố BCTC không quá 10 kể từ khi BCTC được kiểm toán. Nên việc xác định độ trễ BCTC trong luận án được tính bằng số ngày kể từ khi kết thúc năm tài chính năm nay, đến thời điểm công bố BCTC kiểm toán của năm liền kề trước đó (Bagnoli, 2002) là phù hợp với điều kiện TTCK VN, và thuận tiện trong việc thu thập số liệu của các công ty trên TTCK VN.
+ Xác định thông tin tốt, xấu (UE)
Nghiên cứu tiếp cận theo cách xác định UE trong nghiên cứu của Bajo (2010), Bagnoli (2002) thì thông tin công bố được xem là thông tin tốt khi UE >0 và là thông tin xấu khi UE <0. Trong phần này, luận án chia mẫu thành nhóm tin tốt và tin xấu được căn cứ vào SSL là tích cực hay tiêu cực dựa vào UE, với UE được xác định theo Begley, Joy và Paul Fischer (1998) được tính như sau:
UEi,t = EPSi,t – EPSi,t-1
4 , ,
,t EPSit i t
i EPS
UE Trong đó:
t : kỳ nghiên cứu;
i : loại cổ phiếu
UE : Lợi nhuận vượt trội của cổ phiếu (Unexpected Earnings)
EPS : Lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu, với EPS được tính theo quy định của Sở giao dịch chứng khoán :
EPS = LN ( Lỗ) phân bổ cho cổ đông sở hữu cổ phiếu phổ thông Số cổ phiếu đang lưu hành bình quân trong kỳ Trong đó:
Lãi chia cho cổ đông được tạm tính từ mức lãi sau thuế trừ cho lãi phải trả cho cổ đông ưu đãi và phần chia cho đối tác trong liên doanh, góp vốn khác. Chưa trừ phần trích lập các quỹ ( Quỹ dự phòng tài chính, đầu tư phát triển…) nếu chưa có quy định của pháp luật ; Số lượng cổ phiếu lưu hành bình quân trong kỳ là đại lượng bình quân trọng số theo ngày
+ Xác định suất sinh lời:
Suất sinh lời được định nghĩa là tỷ lệ giữa khoản thu nhập và giá gốc cũng như các chi phí đầu tư của một chứng khoán bao gồm cả các khoản thuế phải nộp, tỷ suất lợi nhuận hay SSL của cổ phiếu được tính theo Breyley and Myers (2004), Nguyễn Anh Phong (2015):
Rt =
Pt -Pt - 1 + Dt Pt - 1
Trong đó: Rt là suất sinh lợi cổ phiếu kỳ t; Pt là giá cổ phiếu tại thời điểm t Pt-1 là giá cổ phiếu tại thời điểm (t-1) ; Dt là cổ tức (nếu có) trong kỳ t + Xác định suất sinh lời vượt trội (AR):
Luận án cũng tiếp cận SSL vượt trội (AR) theo các nghiên cứu trước của Brown và Warner (1985), Beneish và Gardner (1995); Gregoriou và Ioannidis (2006);
Gregoriou (2008); Nguyen (2010), Chordia (2003,2013), Vinh và Kiếm (2014, 2016) thường sử dụng SSL vượt trội (AR) để nghiên cứu về SSL. Theo Nguyen (2010) cho rằng thị trường đã có đủ thời gian để tiếp nhận tin tức và các kế hoạch đầu tư sắp tới một vài ngày trước sự kiện và sau sự kiện +1 ngày. Do vậy, đối với mỗi nhóm tin tức, luận án sử dụng phương pháp nghiên cứu sự kiện cho 181 ngày quanh ngày công bố BCTC (Nguyen, 2010) với khung sự kiện là [-90;+90]. Việc đo lường phản ứng của thị trường đối với việc công bố BCTC được phân tích bằng cách sử dụng mô hình điều chỉnh thị trường về SSL vượt trội.
AR được tính là tổng SSL từng chứng khoán và lợi nhuận của thị trường vì sự đơn giản và phổ biến của nó, bởi theo nghiên cứu của Brown và Warner (1980, 1985) cho thấy lợi nhuận vượt trội thu được cũng tương tự khi được tính bằng các phương pháp khác phức tạp hơn. Công thức AR được tính như sau :
ARi,t = Ri,t – αit– βRm
Trong đó:
- ARit là lợi nhuận bất thường (abnormal return) của cổ phiếu i tại thời điểm t
- Ri,t tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i vào thời điểm t - Rm : Suất sinh lời thị trường tại thời điểm t
- it là hằng số - là rủi ro hệ thống.
Với Rm là SSL thị trường, giá trị này được chọn là chỉ số VnIndex và HNXindex, căn cứ vào giá đóng cửa cuối mỗi ngày.
+ Xác định suất sinh lời vượt trội bình quân ( CAAR) :
Luận án tiếp cận cách tính CAAR theo Chan (1996), Nguyen (2010), Vinh và Phượng (2014) để nghiên cứu về lợi nhuận bất thường cộng dồn cổ phiếu. CAAR là tổng của những sự khác biệt giữa lợi nhuận kỳ vọng trên một cổ phiếu và lợi nhuận thực tế xuất phát từ việc công bố tin tức đến thị trường, được tính theo công thức sau:
Trong đó :
- AARt lợi nhuận vượt trội bình quân, được tính bằng trung bình AR đối với tất cả các công ty trong mẫu vào mỗi ngày t với ARi, t+k là lợi nhuận vượt trội i tại ngày t + k
- là Lợi nhuận vượt trội cộng dồn của cổ phiếu i trong giai đoạn từ này t đến ngày t + k
Phương sai mẫu được tính theo công thức sau :
Trong đó :
: Trung bình của AAR trong 181 ngày giao dịch, nếu không có ảnh hưởng của thu nhập tin tức CAR sẽ theo phân phối bình thường.
Các kiểm định dùng trong nghiên cứu sự kiện
Phương pháp kiểm định T-test là kiểm định tham số thường được sử dụng như là một công cụ hiệu quả trong kiểm định lợi nhuận tính theo ngày và dựa trên giả định
lợi nhuận có phân phối chuẩn. Phương pháp này được thực hiện trong các nghiên cứu của Brown và Warner (1985), Collins và Dent (1984), Dyckman và cộng sự (1984), Heinkel và Kraus (1988), Nguyen (2010). Trong nghiên cứu này sử dụng kiểm định tham số (parametric tests) dùng để kiểm nghiệm giả thuyết CAAR bằng 0 được tính như sau:
+ Kiểm định tham số (t-statistic):
t-star =
ARRt Ŝ (ARRt) Trong đó :
- it
n
i
t AR
n 1 , AAR 1
- Với Ŝ (ARRt) là lợi nhuận của lợi nhuận vượt trội được tính cho 180 ngày sự kiện
Ŝ (ARRt) = 9090 2
180 1
t AARt AARt
Với n : số quan sát Kiểm định suất sinh lợi vượt trội :
t-cross =
CARR(t1, t2)
ˆCARR(t1, t2)
2 2 1 2
1 1
) ,
( ( ( , ) ( , ))
) ( ˆ 1
2
1 CAR t t CAR t t
d n
n i
n
i
i t
t
CAAR
Trong đó :
n : số quan sát d : bậc tự do
CARt (t1,t2) : SSL tích lũy của quan sát thứ i trong khung thời gian (t1,t2) CAARt (t1,t2) : SSL bình quân tích lũy trong khung thời gian (t1,t2)
Kiểm định t-test dựa trên giả định suất sinh lợi tuân theo phân phối chuẩn.
3.1.1.3. Giả thuyết nghiên cứu
Theo nghiên cứu Haw và cộng sự (2000) các thông tin về lợi nhuận của các công ty tại Trung Quốc cho thấy rằng các công ty có xu hướng phát hành BCTC hàng năm với các tin tức tốt thì sớm hơn so với các công ty có báo cáo tin tức xấu, và các công ty có báo cáo lỗ phát hành BCTC năm của họ muộn nhất. Haw và cộng sự (2003)
dựa trên nghiên cứu của họ năm 2000 cho thấy rằng ý kiến của kiểm toán có trình độ có xu hướng trì hoãn việc phát hành các BCTC sơ bộ và báo cáo kiểm toán (Whittred, 1980; Keller, 1986;. Bamber và cộng sự, 1993)
Nghiên cứu của Bagnoli và cộng sự (2002) đã đo lường phản ứng của thị trường với tính chính xác về thời gian của TTTC được công bố. Bagnoli sử dụng CAR để đo lường lợi nhuận bất thường và cho thấy rằng phản ứng thị trường tại thời điểm công bố thu nhập (công bố BCTC) còn phụ thuộc vào việc TTTC được công bố sớm, đúng thời gian hay trễ. Bên cạnh đó, các NĐT trên thị trường phản ứng bằng việc làm giảm giá chứng khoán với TTTC công bố trễ, việc giảm giá chứng khoán này đồng thời cũng làm giảm SSL chứng khoán của các công ty. Khi các nhà quản trị có công bố trễ thông tin thu nhập so với dự kiến thì các TTTC đó thường là thông tin xấu.
Pastena, V. và R. Ronen (1979) nghiên cứu tại Mỹ chỉ ra rằng các nhà quản lý công ty có xu hướng công bố tin tức tốt từ BCTC sớm hơn là tin xấu. Nghiên cứu cho rằng các nhà quản lý có ý định trì hoãn việc phát hành các thông tin tiêu cực. Givoly và Palmon (1982), Kross và Schroeder (1984) tìm thấy có mối quan hệ có ý nghĩa thống kê giữa nội dung thông báo lợi nhuận và tính chính xác về thời gian CBTT.
Theo Bhattachrya và cộng sự (2000) cho rằng một thị trường mới nổi hay chưa phát triển thì TTTC được phía công ty chủ quan công bố là một thông tin quan trọng hàng đầu đối với NĐT. Việt Nam mang đặc điểm này rất rõ nét, nơi mà NĐT có ít hay rất ít kênh thông tin để có thể nắm bắt được tình hình tài chính công ty.
Theo lý thuyết thì trong thị trường hiệu quả, giá chứng khoán sẽ phản ánh ngay các thông tin từ công khai đến nội bộ, tuy nhiên, nền kinh tế nước ta được xếp vào các nước đang phát triển và bản thân TTCK Việt Nam cũng phát triển chưa lâu, hơn 20 năm và các quy định về TTCK đang dần hoàn thiện. Do đó, TTCK VN chưa thể xếp vào nhóm thị trường hiệu quả. Chính vì vậy sẽ tồn tại hiện tượng các nhà quản trị thường có xu hướng chiến lược hóa thông tin công bố, cụ thể thông tin tốt công bố sớm, thông tin xấu công bố trễ và theo lý thuyết thông tin bất cân xứng và lý thuyết đại diện thì những nhà quản lý sẽ dùng những thông tin này để hướng thị trường theo cách mà họ muốn, nhằm các mục đích có lợi cho bản thân.
Giả thuyết H1: Có mối quan hệ giữa thời gian công bố BCTC và lợi nhuận vượt trội bình quân tích lũy. Các nhà quản trị công ty có chiến lược hóa thông tin công bố, tức là thông tin xấu công bố trễ, thông tin tốt công bố sớm.