CHÍNH KHI CÔNG BỐ BCTC
2.5 Các phương pháp đo lường suất sinh lời
Trong các nghiên cứu về SSL chứng khoán khi đo lường tác động của thời gian công bố BCTC và các TTTC được công bố trên BCTC, hầu hết các nghiên cứu trước đây đều sử dụng giá cổ phiếu niêm yết để đo lường SSL. Có thể chia làm 2 nhóm sau đây: (1) đo lường SSL chứng khoán dựa trên giá cổ phiếu; (2) và theo cách đo lường theo mô hình lợi nhuận có điều chỉnh rủi ro .
2.4.1 Đo lường suất sinh lời dựa vào giá cổ phiếu niêm yết
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. Thu nhập của các NĐT đối với việc nắm giữ các cổ phiếu thường bao gồm thu nhập từ việc tăng giá cổ phiếu, thu nhập do nhận được cổ tức, thu nhập nhận được từ cổ phiếu thưởng của công ty, thu nhập từ quyền mua cổ phiếu mới… Trong đầu tư dài hạn, NĐT thường thực hiện chiến lược mua và giữ thì nguồn thu nhập chính của một cổ phiếu gồm hai phần chính, đó là cổ tức và sự tăng giá cổ phiếu. Theo Breyley và Myers (2004) suất sinh lời được tính theo công thức :
Rit = Pit –Pit - 1 + Dit Pit - 1
Trong đó: Ri là suất sinh lợi cổ phiếu i kỳ t ; Pit là giá cổ phiếu i tại thời điểm t; Pit-1 là giá cổ phiếu i tại thời điểm (t-1); Dit là cổ tức (nếu có) của cổ phiếu i trong kỳ t
Phương pháp đo lường này được áp dụng trong các nghiên cứu sau về SSL với các yếu tố CBTT tin tự nguyện được trình bày trên BCTC, ảnh hưởng của lạm phát, tỷ giá hối đoái tại TTCK Nairobi của Erlynda Y. Kasim (2013), Asava Irene Kageha (2013), Mwiti Jacqueline Kendi (2014), Otavio Ribeiro và cộng sự (2004) tại TTCK Bazil; Nghiên cứu của Chen và cộng sự (2015) so sánh sự tương tác giữa lãi suất và SSL tại 2 TTCK Mỹ và Trung Quốc, nghiên cứu Siti Komariah (2010) về ngành công nghiệp sản xuất được niêm yết tại TTCK Indonesia giai đoạn 2003-2009, Oktay Yamrali và cộng sự (2014) tại TTCK Tehran, Elder và Zhou (2002), Rusmin (2010).
Tại Việt Nam, phương pháp đo lường này cũng được sử dụng trong nghiên cứu về SSLi chứng khoán của Nguyễn Anh Phong (2015) đo lường tác động của thanh khoản, quy mô công ty được thu thập từ BCTC.
2.4.2 Đo lường suất sinh lời dựa trên cách đo lường suất sinh lời có điều chỉnh.
Đo lường suất sinh lợi theo mô hình CAPM
Phương pháp đo lường này được dựa và mô hình định giá tài sản vốn CAPM (Capital Asset Pricing Model), theo mô hình này, lợi nhuận kỳ vọng của một chứng khoán bằng lợi nhuận phi rủi ro cộng với một khoản bù đắp chi phí rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro hệ thống của chứng khoán đó.
Mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng thể hiện qua mô hình CAPM E(Ri) – Rf = [E(Rm) - Rf ] = βi [E(Rm) - Rf ]
Trong thập niên 60 của thế kỷ 20, Sharpe (1964) và Lintner (1965) đã định lượng mối tương quan đơn giữa suất sinh lời và rủi ro của các cổ phiếu gọi là mô hình định giá tài sản vốn CAPM, nhằm xét đoán lợi nhuận của một chứng khoán dựa vào rủi ro của chứng khoán đó theo danh mục thị trường và đã nhận được giải Nobel. Và suất sinh lợi được đo lường với Ri là suất sinh lời thị trường của cổ phiếu i; Rf là lãi suất phi rủi ro. Phương pháp này giả định tồn tại lãi suất phi rủi ro (Rf), nhưng trong thực tế khó tồn tại một lãi suất hoàn toàn không có rủi ro (Nguyễn Anh Phong, 2015).
Cũng với cách tiếp cận đo lường suất sinh lời dựa trên mô hình CAPM có nghiên cứu của Fama-French (1992), các tác giả đã chứng minh rằng suất sinh lời một số cổ phiếu có những đặc trưng nội tại giống nhau sẽ có dao động giống nhau nhưng chúng có dao động khác với thị trường. Các nghiên cứu nổi tiếng của Fama-French (1992, 1993, 1995, 2012), trong đó nghiên cứu của Fama đã đoạt giải Nobel Kinh tế
2013, tiêu biểu của mô hình đa nhân tố dựa trên dựa trên các yếu tố kinh tế vi mô là Mô hình ba yếu tố Fama French (FF-3) (1993):
(Rit –RFRt) = αi +bi1(RMt –RFRt)+bi2SMBt +bi3HMLt +eit
Trong đó, ngoài tỷ suất sinh lời vượt mức của danh mục thị trường, hai nhân tố rủi ro khác được xác định: SMB (small minus big) là tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu có vốn hóa nhỏ trừ tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu có vốn hóa lớn; HML (high minus low) là tỷ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu có tỷ số giá sổ sách trên giá thị trường cao trừ có tỷ số giá sổ sách trên giá thị trường thấp. Fama và French (1993) qua các bằng chứng nghiên cứu cho thấy các cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ và tỷ số BM thấp đem lại tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng cao hơn lợi nhuận kỳ vọng.
Những nghiên cứu dựa theo cách đo lường SSL theo phương pháp này có nghiên cứu của Brennan (1998) về lợi nhuận bất thường đối với thông tin tốt và thông tin xấu khi công bố BCTC của các công ty trên TTCK Mỹ từ 1974-1986; Fama và French (1995) – mô hình nghiên cứu này có bổ sung lợi nhuận và đầu tư khi nghiên cứu về SSL; về SSL chứng khoán trong mối quan hệ với quy mô công ty, giá trị sổ sách và giá trị thị trường tại TTCK Mỹ trong nghiên cứu Turan G. Bali và cộng sự (2010), Qian Gu (2015); Nghiên cứu về thanh khoản tác động đến SSL trong các nghiên cứu của Amihud (2002) tại TTCK Mỹ giai đoạn 1963-1999, Fang.J và cộng sự (2010) tại TTCK Nhật Bản, Hong Xi (2013) tại TTCK Trung Quốc; trong các nghiên cứu của Carhart (1997), Paster and Stambaugh (2003).
Phương pháp đo lường này cũng được sử dụng nghiên cứu tại TTCK Việt Nam trong các nghiên cứu Nguyễn Thị Cành và Lê Văn Huy (2013),Võ Hồng Đức & Mai Duy Tân (2014) nghiên cứu về ứng dụng mô hình Fama-French 3 nhân tố cho VN về cách tiếp cận mới phân chia danh mục đầu tư; Nguyễn Duy Kha và Võ Thị Quý (2015) nghiên cứu về rủi ro và SSL vượt trội của cổ phiếu ngành bất động sản Việt Nam.
Suất sinh lời theo mô hình CAPM có điều chỉnh sai số
Cũng tiếp cận theo cách đo lường này và được sử dụng trong các nghiên cứu đo lường về biến động thu nhập bất thường, nhưng khác một chút là sử dụng cách đo lường SSL có lợi nhuận điều chỉnh rủi ro, được đo lường bằng công thức: Ri - Rf - CNST. Với CNTS là tổng các tích số giữa hệ số hồi quy và giá trị của các yếu tố tương ứng trong mô hình ba yếu tố trong mô hình Fama (1993). Trong cách lý giải của Vinh và Phượng (2014) có hai nguyên nhân dẫn đến hiện tượng biến động thu nhập bất
thường khi công bố BCTC: (1) là do sự phản ứng quá chậm trong đó bao gồm ba nhóm: sự phản ứng quá chậm của các nhà phân tích, sự phản ứng quá chậm của các NĐT và xử lý các thông tin bất cân xứng (biased information processing); (2) là do số sai khi đo lường rủi ro, trong đó bao gồm số sai hệ số beta trong CAPM và rủi ro giao dịch (tính thanh khoản). Do đó việc giảm thiểu theo hướng thứ 2 là giảm sự sai số trong đo lường, biến số CNST được sử dụng trong trường hợp này.
Phương pháp đo lường này được sử dụng trong nghiên cứu của Weiqiang (2008), Chordia (2006), Chordia (2013). Phương pháp này cũng được ứng dụng tại TTCK Việt Nam trong nghiên cứu của Vinh, Phượng (2014), kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tại sàn HOSE lợi nhuận tăng nhanh trong quá khứ nhưng bị chậm lại sau thời điểm công bố BCTC do rò rỉ thông tin trước khi thông tin được công bố chính thức ra đại chúng. Kết quả nghiên cứu của Vinh, Phượng (2013) cho thấy sự kết hợp của biến động SSL vượt trội và tính thanh khoản chứng khoán đến lợi nhuận cổ phiếu không mang lại lợi nhuận cho các NĐT trên HOSE, kết quả này trái ngược hoàn toàn với kết quả tìm được của Chordia và cộng sự (2006) tại thị trường Mỹ.
Lợi nhuận bất thường cộng dồn cổ phiếu
Một cách tiếp cận khác về đo lường suất sinh lợi là SSL vượt trội bình quân (CAR) cũng dựa trên cách tiếp cận giá cổ phiếu của các công ty niêm yết. Theo phương pháp này, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến phần tỷ suất sinh lợi ngoài dự kiến (unexpected returns), đó là khoản lợi nhuận có giá trị lớn hơn giá trị thị trường sau khi điều chỉnh sự khác biệt về rủi ro hay tỷ suất sinh lợi bất thường (AR- abnormal returns)
Theo Chan (1996), lợi nhuận bất thường cộng dồn cổ phiếu (Cumulative Abnormal Returns – CAR), 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: ARi, t+k : là lợi nhuận vượt trội cổ phiếu i tại ngày t + k; : là lợi nhuận bất thường cộng dồn của cổ phiếu i trong giai đoạn từ này t đến ngày t + k Với AR được xác định theo các cách sau:
+ Mô hình lợi nhuận điều chỉnh theo thị trường (Brown và Warner (1985),
ARi,t = Rit - Rmt
Trong đó ARit : là thu nhập trên mỗi cổ phần i tại thời điểm t; Rit : là lợi nhuận của cổ phiếu riêng lẻ i tại thời điểm t; Rmt : là lợi nhuận thị trường tại thời điểm t
+ Mô hình thị trường
Mô hình này giả định lãi suất phi rủi ro bao gồm trong α là hằng số, trong khi lợi nhuận thị trường được giả định là thay đổi. Theo mô tả lợi nhuận bất thường được tính bằng: ARit = Rit - it - Rm
Trong đó ARit : là lợi nhuận bất thường (abnormal return) của cổ phiếu i tại thời điểm t; Rit : là lợi nhuận của cổ phiếu i tại thời điểm t; Rm: là lợi nhuận thị trường tại thời điểm t; it : là hằng số; : là rủi ro hệ thống.
Phương pháp này được sử dụng trong nghiên cứu của Ball và Brown (1968), đây là một nghiên cứu quan trọng về mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và lợi nhuận kế toán. Nghiên cứu của Richard và cộng sự (2010) xem xét việc tiết lộ thông tin (FD-fair disclosure) tác động đến SSL vượt trội bình quân tích lũy đối với sự kiện trước và sau có quy định CBTT tự nguyện vào tháng 10/2000 của Ủy Ban chứng khoán Mỹ (Securities and Exchange Commission -SEC); nghiên cứu của Nguyen (2010) tại TTCK Anh, Pháp và Mỹ; nghiên cứu Oktay Yamrali và cộng sự (2014) tại TTCK Tehran; nghiên cứu Haw và cộng sự (2006) tại TTCK Trung Quốc,
Phương pháp xác định thông tin tốt và xấu
Nghiên cứu của Nguyen (2010) sử dụng phương pháp đo lường CAR tương ứng trong giai đoạn sự kiện ngắn hạn [-5, 1] kể từ ngày 0 – ngày CBTT thu nhập để ước lượng tin tốt và xấu tin tốt và tin xấu của công ty, được xác định bằng lợi nhuận tích cực và lợi nhuận tiêu cực. Theo Nguyen (2010) cho rằng những tin tức bị rò rỉ ra thị trường một vài ngày trước khi thông báo chính thức. Kết quả của lợi nhuận tích cực và tiêu cực sẽ không bị ảnh hưởng bởi những thay đổi nhỏ trong ngắn hạn.
Nghiên cứu của Bajo (2010) thì thông tin công bố được xem là thông tin tốt khi UE >0 và là thông tin xấu khi UE <0. Với UE được xác định theo Begley, Joy và Paul Fischer (1998) được tính như sau:
UEi,t = EPSi,t - EPSi,t-1 Trong đó:
t = kỳ nghiên cứu i = loại cổ phiều
UE = Lợi nhuận vượt trội của cổ phiếu (Unexpected Earnings) EPS = Lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu
Phương pháp đo lường ảnh hưởng của thời gian công bố BCTC đến SSL Theo Chan (1996), lũy kế suất sinh lợi tích lũy (CAR) 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 : ARi, t+k là lợi nhuận vượt trội i tại ngày t + k; là lũy kế suất sinh lợi tích lũy của cổ phiếu i trong giai đoạn từ này t đến ngày t + k
Nghiên cứu của Bagnoli và cộng sự (2002) về phản ứng của TTCK đối với với báo cáo thu nhập công bố, dựa trên mô hình hồi quy OLS để đo lường phản ứng của thị trường và thời gian thông báo lợi nhuận bằng cách ước lượng các mô hình sau :
- Đối với Cty công bố lợi nhuận đúng giờ :
)
* (