PHƯƠNG PHÁP, MÔ HÌNH VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU Trong chương trước tác giả đã giới thiệu lý thuyết về giá tài sản, cơ sở lý thuyết
3.3 MÔ TẢ CÁC BIẾN VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Chọn mẫu: Nhằm đảm bảo số liệu được liên tục, đảm bảo số mẫu trong hồi quy tuyến tính đơn (ít nhất 24 tháng), đảm bảo dữ liệu khi tính toán các hệ số bê-ta có đầy đủ các tháng trong năm 2011, tác giả chọn các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2011 (bao gồm các công ty niêm yết tại Sở GDCK TP.HCM và Sở GDCK Hà Nội), các công ty được chọn phải niêm yết liên tục ít nhất là 24 tháng tính đến năm 2011, các công ty có giá trị sổ sách < 0 sẽ bị loại, tính từ lúc niêm yết cho đến hết năm 2011. Theo cách chọn mẫu này tính đến năm 2011 có 299 mã cổ phiếu thỏa điều kiện (Xem phụ lục 1)
Dữ liệu giá để tính suất sinh lời trung bình theo tháng, tác giả lấy từ phần mềm Metastock, lấy theo dữ liệu giá đã được điều chỉnh theo cổ tức, cổ phiếu thưởng. Do vậy suất sinh lời trong tháng (rit) của cổ phiếu được tính theo công thức sau:
1 1 1 t t t it P P P r
Trong đó: Pt và Pt-1 tương ứng là giá đóng cửa của ngày cuối tháng và đầu tháng.
Dữ liệu suất sinh lời phi rủi ro (Rf) được tính là lãi suất mua bán trái phiếu chính phủ kỳ hạn 01 năm theo ngày, lãi suất phi rủi ro trong tháng được lấy từ lãi suất ngày đầu mỗi tháng, tuy nhiên vì là lãi suất trái phiếu chính phủ 01 năm nên được điều chỉnh về theo tháng theo công thức: Rf (tháng) = Rf (năm)/12
Biến quy mô (Size) ký hiệu là ME, được tính theo công thức sau: MEt = PtxSt, trong đó: MEt là quy mô tại thời điểm t (tính bằng triệu đồng), Pt là mức giá cổ phiếu tại thời điểm t và St là số lượng cổ phiếu đang lưu hành tại thời điểm t (thời điểm được tính bằng tháng). Đây cũng là biến đo giá thị trường của vốn chủ sở hữu. Giá trị thị trường có thể tính hàng ngày giao dịch, do vậy trong luận án tác giả tính ME trong tháng bằng cách tính trung bình giá trị thị trường của toàn bộ các ngày giao dịch trong tháng đó. Thông thường, giá trị thị trường của công ty được quyết định bởi sự kỳ vọng của nhà đầu tư đối với doanh nghiệp đó. Công ty phát hành cổ phiếu với một mệnh giá nhất định trên thị trường sơ cấp, nhưng khi nó được mua bán trên thị trường thứ cấp thì giá cả có thể khác xa so với mệnh giá. Về nguyên tắc, nếu công ty hoạt động có hiệu quả và tiềm năng tăng trưởng tốt thì giá trị của cổ phiếu sẽ tăng, tức là giá trị thị truờng của công ty cũng tăng theo và ngược lại, nếu công ty hoạt động kém hiệu quả thì giá cổ phiếu sẽ giảm và giá trị thị trường của công ty theo đó cũng giảm. (Cách tính quy mô áp dụng theo Banz-1981, Basu-1983, Fama-French 1992-1993- 1995-2012, hay Carhart 1997 và nhiều tác giả khác)
Biến giá trị sổ sách so với giá thị trường ký hiệu là BE/ME, được tính theo công thức sau: (BE/ME)t = BEt-1/MEt, trong đó: BEt-1 là giá trị sổ sách của cổ phiếu, do giá trị này chỉ biết vào cuối năm tài chính, nên giá trị sổ sách năm trước (năm t-1) được dùng để tính cho năm nay. Giá trị sổ sách là giá trị của tài sản hữu hình của doanh nghiệp như: Nhà cửa, máy móc thiết bị, bất động sản,…có thể nhìn thấy và đo lường được. Giá trị sổ sách không bao gồm phần tài sản vô hình như thương hiệu công ty, nhãn hiệu sản phẩm, quyền sở hữu trí tuệ, lợi thế cạnh tranh,…(Cách tính chỉ số này áp dụng theo Fama-French 1992-1993-1995-2012, Carhart-1997, và nhiều tác giả khác) it t i t i t i Q D TA BE(1) (1) (1) Trong đó:
TAi(t-1) là tổng tài sản của công ty i tại thời điểm t-1 Di(t-1) là tổng giá trị nợ của công ty i tại thời điểm t-1
Qit là số lượng cổ phiếu đang lưu hành của công ty i tại thời điểm t
Biến ME trong tháng được tính trung bình giá trị giao dịch của các ngày giao dịch trong tháng theo mô tả bên trên.
Thiết lập danh mục SMB và HML: danh mục SMB (Small minus Big) đại diện cho rủi ro về quy mô, SMB là chênh lệch từng tháng giữa suất sinh lời trung bình của nhóm có quy mô nhỏ (S/L, S/M và S/H) so với suất sinh lời trung bình nhóm có quy mô lớn (B/L, B/M và B/H) được tính theo công thức: (phương pháp tính các danh mục này là áp dụng theo Fama-French 1992-1993-2012, Carhart-1997, Weimin Lin- 2006, Lam K và Tam Lewis-2011, và nhiều tác giả khác)
SMB = 1/3(S/H + S/M + S/L) – 1/3(B/H + B/M + B/L) (3.20)
Nhóm HML (High minus Low) đại diện cho rủi ro chỉ số BE/ME. HML bằng chênh lệch giữa suất sinh lời trung bình từng tháng của 2 danh mục có chỉ số BE/ME cao (S/H và B/H) với suất sinh lời trung bình của nhóm có BE/ME thấp (S/L và B/L) tính theo công thức:
HML = ½(S/H + B/H) - ½(S/L + B/L) (3.21)
Hàng tháng tính trung bình của biến quy mô (ME), sau đó chọn trung bình ME làm điểm cắt, phân thành 2 nhóm: nhóm có ME lớn hơn điểm cắt gọi là nhóm có quy mô lớn (B), nhóm có ME nhỏ hơn điểm cắt là nhóm có quy mô nhỏ (S), tính suất sinh lời trung bình của nhóm B và nhóm S. Dựa vào nhóm S hay nhóm B sắp xếp chỉ số BE/ME thành 3 danh mục: 30% thấp (L), 40% trung bình (M) và 30% cao (H). Do vậy ta xây dựng thành 6 danh mục (S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H). Cuối cùng tính suất sinh lời trung bình của 6 danh mục này.
Ngoài ra trong luận án, ngoài sử dụng 6 danh mục nêu trên tác giả còn sử dụng danh mục (Rit) là suất sinh lời trung bình của toàn bộ các cổ phiếu trong tháng t, Rit = Mean(rit), danh mục này không phân biệt sự khác biệt về quy mô hay chỉ sổ BE/ME, mục đích nhằm xem xét khi không phân thành các danh mục liệu các mô hình có khả thi hay không.
Đo lường thanh khoản và rủi ro thanh khoản: Có nhiều cách đo lường tính thanh khoản của các cổ phiếu niêm yết, tuy nhiên phổ biến nhất trong các nghiên cứu thực chứng người ta thường dùng các chỉ số sau để đo tính thanh khoản và rủi ro thanh khoản cho cổ phiếu:
● Chênh lệch giữa giá hỏi mua và giá chào bán (bid-ask spread)
Một trong số các nguồn thiếu tính thanh khoản là sự điều chỉnh giữa tỷ lệ chênh lệch giá hỏi mua và giá chào bán. Đó là, các cổ phiếu có tính thanh khoản nhiều hơn thì tỷ lệ chênh lệch giữa giá hỏi mua và giá chào bán càng lớn. Tỷ lệ chênh lệch giữa giá hỏi mua và giá chào bán bao gồm nhiều khía cạnh của tính thanh khoản bởi vì nó cơ bản được điều chỉnh bởi nhiều yếu tố thiếu thanh khoản quan trọng. Tỷ lệ chênh lệch giữa giá hỏi mua và giá chào bán là tỷ lệ giữa giá cổ phiếu mua vào (bid price) và giá mà nó được bán ra (ask price) thông qua nhà điều hành thị trường. Khoản chênh lệch này thật ra là để các nhà môi giới thực hiện các quy trình giao dịch (chi phí giao dịch trực tiếp), rủi ro cổ phiếu không bán được, và rủi ro giải quyết các thông tin của đối tác. Các đại lý (nhà môi giới) phải gánh chịu chi phí khi xử lý các lệnh giao dịch. Nhà môi giới và nhà quản lý thị trường đều đưa ra cả hai giá bán và giá mua, đưa ra mức giá mua vào quá cao hay giá bán ra quá thấp có thể dẫn đến kết quả các nhà môi giới bị bỏ lại thời gian dài (giá mua quá cao) hay ngắn (giá bán quá thấp). Các nhà môi giới sẽ phải phục hồi thiệt hại có thể có thông qua khoảng chênh lệch giá chào bán và giá hỏi mua. Ngoài ra, các đại lý có thể điều chỉnh vị trí của mình ở một cổ phiếu về mức độ tối ưu bằng cách điều chỉnh giá niêm yết. Các rủi ro đối với các nhà đầu tư thông tin có thể được coi như một lựa chọn bất lợi, khi các nhà đầu tư đặt lệnh "mua" hoặc "bán", nó có thể là các nhà đầu tư có thông tin còn các đại lý thì không có. Giao dịch với các đối tác có thông tin có thể được dự kiến sẽ mang lại lợi nhuận âm. Vì vậy, để bù đắp cho điều này, các đại lý sẽ điều chỉnh tỷ lệ giữa giá chào bán và giá đặt mua [101], [102]. Mối quan hệ giữa nhiều nguồn khác nhau thiếu thanh khoản, và tỷ lệ chênh lệch giữa giá bán và giá mua được tóm lược như sau:
Chi phí xử lý, rủi ro nắm giữ cổ phiếu, tác dụng phụ lựa chọn
Giá mua (bid price) Giá bán (ask price)
Hình 3.1 Chênh lệch giá bán và giá mua thể hiện thanh khoản, không thanh khoản
Tuy nhiên theo Hasbrouck (1991) khi sử dụng tỷ lệ này các mức giá rời rạc thường sẽ che đậy ảnh hưởng cú sốc thanh khoản khi dùng dữ liệu chéo của các công ty. Ngoài ra theo Brennan và Subrahmanyam (1996) cho rằng tỷ lệ này quá phiền toái (noisy) nếu đo tính thanh khoản, bởi vì số lượng giao dịch lớn có thể nằm ngoài tỷ lệ này trong khi lượng giao dịch nhỏ thì xảy ra bên trong tỷ lệ chênh lệch, nghĩa là tỷ lệ này chỉ tốt cho trường hợp hạn chế số lượng giao dịch. Hay như A&M và E&R cho rằng các dữ liệu để tính tỷ lệ chênh lệch này là khó có được trên cơ sở hàng tháng trong khoảng thời gian dài. Peterson và Fialkowski (1994) [105] cho thấy tỷ lệ này là một đại diện “nghèo” cho các chi phí giao dịch thực tế mà nhà đầu tư phải gánh chịu và đề nghị cần có một chỉ số thay thế mà nó có thể thể hiện tính thanh khoản của tài sản tốt hơn.
● Độ nhạy giữa giá với khối lượng giao dịch
Tính thanh khoản trong bản chất thật sự của nó mô tả khả năng bán số lượng lớn một tài sản ngay lập tức sau khi mua mà không cần thay đổi giá. Vì vậy, một biện pháp đo lường tính thiếu thanh khoản là đo sự nhạy cảm của giá với khối lượng giao dịch. Amihud (2002) giới thiệu một biện pháp mà hiện nay được gọi là phương pháp Amihud- ILLIQ [43]. Tuy nhiên theo Hasbrouck (2003) thì tỷ lệ này chỉ phù hợp đối với bộ dữ liệu theo ngày.
● Tỷ lệ giữa số lượng cổ phiếu được giao dịch so với số lượng cổ phiếu đang lưu hành (Turnover)
Tỷ lệ này có sức hấp dẫn mạnh mẽ về mặt lý thuyết khi sử dụng làm chỉ số đại diện cho tính thanh khoản và được dùng rộng rãi trong các nghiên cứu thực chứng. A&M đã chứng minh rằng trạng thái cân bằng của thanh khoản tương quan với tần số giao dịch. Vì vậy, nếu nhà đầu tư không thể quan sát tính thanh khoản trực tiếp thì có thể quan sát nó thông qua tỷ lệ giữa số lượng cổ phiếu giao dịch so với lượng cổ phiếu lưu hành. Các dữ liệu đại diện cho tính thanh khoản tính bằng chỉ số này là tương đối dễ dàng có được. Điều này cho phép chúng ta có thể thu thập được biến này theo tháng để đo sự thay đổi thanh khoản của cổ phiếu và cho phép kiểm tra ảnh hưởng của thanh khoản trên một số lượng lớn các cổ phiếu trong một giai đoạn thời gian dài [24]
● Giá trị giao dịch (Trade volume)
Giá trị giao dịch phản ánh trị giá một cổ phiếu được giao dịch trên thị trường, nó bao gồm số lượng giao dịch và giá được khớp lệnh. Vì vậy nếu giá trị giao dịch lớn thể hiện một tính thanh khoản cao và ngược lại. Theo Nguyen (2012) sử dụng giá trị giao dịch làm đại diện tính thanh khoản cùng với tỷ lệ turnover, phản ánh khá tốt suất sinh lời cổ phiếu. Hay như Chordia và cộng sự (2001) sử dụng giá trị giao dịch làm đại diện cho thanh khoản, và xem đây là đại diện tốt cho thanh khoản trong định giá.
Từ những phân tích tổng hợp nêu trên, trong luận án này tác giả sử dụng hai chỉ số đại diện cho thanh khoản và đánh giá rủi ro thanh khoản gồm:
- Liq1 đo bằng lượng giá trị giao dịch bình quân trong tháng của cổ phiếu (tính bằng triệu đồng).
- Liq2 đo bằng tỷ lệ giữa số lượng cổ phiếu được giao dịch trung bình trong tháng so với số lượng cổ phiếu đang lưu hành.
Đo lường rủi ro thanh khoản: Nhằm đo lường rủi ro thanh khoản, tác giả sử dụng hai chỉ số đại diện cho thanh khoản kể trên phân thành 4 danh mục. Theo lý thuyết về rủi ro và lợi nhuận thì các cổ phiếu có thanh khoản thấp có rủi ro cao, do vậy chúng phải có suất sinh lời cao hơn nhóm cổ phiếu có thanh khoản thấp. Để đo lường phần bù rủi ro thanh khoản, từng tháng tính trung bình của Liq1 và Liq2 và chọn giá trị trung bình này làm điểm cắt. Từng chỉ số thanh khoản được phân thành 2 danh mục: nhóm có giá trị lớn hơn điểm cắt gọi là nhóm có thanh khoản cao và nhóm
có giá trị thấp hơn điểm cắt là nhóm có thanh khoản thấp. Như vậy tương ứng ta có 4 danh mục: danh mục thanh khoản cao gồm Hliq1 và Hliq2 (gọi là HL1 và HL2), danh mục có thanh khoản thấp gồm Lliq1 và Lliq2 (gọi là LL1 và LL2), sau đó tính suất sinh lời trung bình của các nhóm trên. (Áp dụng theo phương pháp của Weimin Liu- 2006 hay Lam.K và Tam Lewis-2011)
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Chương 3 đã giới thiệu các phương pháp nghiên cứu phổ biến được áp dụng cho định giá tài sản, trong đó có nhiều phương pháp. Tuy nhiên có ba phương pháp được các nhà nghiên cứu thực chứng thường sử dụng nhiều nhất gồm: phương pháp FM, GRS và GMM. Nguồn dữ liệu và cách tính toán các biến được sử dụng trong luận án cũng được tác giả trình bày chi tiết. Và cuối cùng là hệ thống lại toàn bộ các nghiên cứu nổi tiếng, điển hình từ đó đưa ra các mô hình mà tác giả sử dụng trong luận án. Tính mới, không trùng lắp với các nghiên cứu khác tại Việt Nam ở chỗ nguồn số liệu được lấy từ cả hai sở giao dịch chứng khoán TPHCM và Hà Nội, tác giả bổ sung tính thanh khoản vào trong mô hình định giá và áp dụng các phương pháp nổi tiếng để kiểm chứng bao gồm cả 2 phương pháp GRS và GMM.
Chương 4