Tác giả sử dụng phương pháp bình phương bé nhất thông thường OLS để ước lượng phương trình hồi quy. Và chạy mô hình bằng phần mềm Eview 6.0 ta được bảng số liệu (xem chi tiết tại Phụ lục 3).
44
Bảng 4.3.4: Kết quảước lượng phương trình hồi quy (3.3.1)
MAR1 p-value MAR2 p-value MAR3 p-value
Const 0.215 (0.848) -0.106 (0.924) -0.068 (0.951) CAPRET -0.894 (0.244) -0.793 (0.292) -0.764 (0.312) UNDPS 0.451 (0.517) 0.472 (0.491) 0.478 (0.486) OVER 0.533*** (0.000) 0.528*** (0.000) 0.544*** (0.000) LDEL -0.008 (0.949) 0.007 (0.953) 0.005 (0.965) LPRICE -0.302** (0.034) -0.273* (0.051) -0.280** (0.046) LAGE -0.453** (0.017) -0.432** (0.020) -0.445** (0.017) FSIZE 0.090 (0.365) 0.090 (0.359) 0.085 (0.386) OSIZE 0.128* (0.099) 0.130* (0.087) 0.133* (0.082) N R2 76 0,5223 76 0,5292 76 0,5414
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu đấu giá, thông tin trong bản báo bạch IPO của các công ty trên www.hsx.vn và www.hnx.vn, dữ liệu giao dịch lấy từ www.cafef.vn và đối chiếu lại trên www.cophieu68.vn
Bảng 4.3.4 trình bày kết quả hồi quy của mô hình. MARmt là TSSL những ngày đầu đã điều chỉnh của thị trường của các công ty IPO đối với t = 1, 2 và 3. Nó đo lường mức định dưới giá trong ngằn hạn qua ba ngày đầu sau niêm yết.
Capret là vốn giữ lại. Undps là biến giả bảo lãnh phát hành. Over là tỷ lệ mua vượt mức, được đo bằng lượng cầu cổ phiếu trên lượng cổ phiếu chào bán. LDel thời gian niêm yết được tính bằng logarit tự nhiên của số ngày IPO và ngày giao dịch đầu tiên. LPrice tính bằng logarit tự nhiên của giá khởi điểm của các công ty phát hành. LAge là thời gian hoạt động của công ty phát hành, tác giả đo bằng logarit tự nhiên của số năm giữa năm thành lập và năm IPO. FSize là quy mô công ty niêm yết đo bằng tổng tài sản vào cuối năm trước khi IPO của công ty phát hành. OSize là các lượng tiền thu được tính bằng số lượng cổ phiếu chào bán x giá khởi điểm. *, **, *** thể hiện ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 10%, 5%, và mức 1%.
45
Tác giả hồi quy TSSL những ngày đầu trên tất cả các biến giải thích được cho là ảnh hưởng đến định dưới giá IPO. Mô hình hồi quy sử dụng TSSL đã điều chỉnh của thị trường được giới hạn trong ba ngày giao dịch đầu tiên (MARmt) cho 76 công ty IPO. Theo ghi nhận của Ljungqvist và cộng sự (2006), việc giới hạn này là thích hợp để đo mức định dưới giá ở các thị trường kém phát triển, nơi giá sau niêm yết có thể mất nhiều ngày hơn đểđạt được trạng thái cân bằng. Để khám phá những nhân tố quyết định mức định dưới giá của cổ phiếu IPO, tác giả sử dụng nhiều mô hình hồi quy tuyến tính. Trong bảng 4.3.4, tác giả tóm tắt tất cả các biến giải thích được tác giả sử dụng trong nghiên cứu với các biến phụ thuộc MARi khác nhau có hệ số ước tính khác nhau để so sánh về quy mô, độ lớn và mức ý nghĩa.
Từ bảng 4.3.4, ta có thể viết lại phương trình hồi quy mẫu như sau:
MAR1= 0.215 - 0.894Capret + 0.451Undps + 0.533Over -0.008LDel -0.302LPrice
- 0.453LAge + 0.090Fsize + 0.128OSize (1)
MAR2= -0.106 - 0.793Capret + 0.472Undps + 0.528Over + 0.007Ldel -
0.273LPrice - 0.432LAge + 0.090Fsize + 0.130OSize (2)
MAR3= - 0.068 - 0.764Capret + 0.478Undps + 0.544Over + 0.005Ldel -
0.280LPrice -0.445LAge + 0.085FSize + 0.133OSize (3)
Với R2 (MAR1) = 0,5223, R2 (MAR2) = 0,5292, R2 (MAR3) = 0,5414, cho thấy 8 biến độc lập dạng dữ liệu gốc đã giải thích được từ 52% - 54% biến thiên trong mức định dưới giá 3 ngày đầu sau niêm yết trong mô hình hồi quy, tuy nhiên không phải cả 8 biến độc lập này đều có tầm quan trọng ngang nhau đối với khả năng giải thích cho biến thiên của biến phụ thuộc là mức độđịnh dưới giá trong mô hình. Điều này cho thấy có thể mức định dưới giá còn phụ thuộc vào các biến khác chưa được đưa vào mô hình như: vốn chủ sở hữu, nợ, doanh thu sau thuế, lợi nhuận sau thuế… của công ty trước khi IPO.
Vốn giữ lại (Capret): được kỳ vọng có tương quan dương/ âm với mức định dưới giá. Khi công ty duy trì tỉ lệ vốn giữ lại cao là một chỉ số mạnh để dự đoán triển vọng của các công ty IPO. Tuy nhiên kết quả hồi quy thể hiện vốn giữ lại
46
không có tương quan với mức định dưới giá, nhân tố này có dấu âm (-0.894, - 0.793, -0.764) với MAR1, MAR2, MAR3 nhưng không có ý nghĩa thống kê. Điều này có thể giải thích là các nhà đầu tư không dựa trên tỉ lệ vốn giữ lại để quyết định mua cổ phiếu IPO tại Việt Nam.Thực tế trong các cuộc đấu giá IPO, nhà đầu tư khó biết được tỉ lệ vốn do công ty giữ lại do mức độ bất cân xứng thông tin cao.
Bảo lãnh phát hành (Undps): được kỳ vọng tương quan dương/ âm với mức độ định dưới giá. Các nghiên cứu Kerins F & cộng sự (2007); David Chambers & Elroy Dimson (2009) chứng minh có mối quan hệ nghịch biến giữa bảo lãnh phát hành và mức định dưới giá IPO trong những ngày đầu niêm yết. Kết quả của tác giả thể hiện tương quan dương giống với nghiên cứu của Boudriga & cộng sự (2011) nhưng không có ý nghĩa thống kê. Tại Việt Nam hầu hết các công ty chứng khoán không chọn hình thức bảo lãnh phát hành khi IPO, kể cả các IPO lớn rất được mong đợi như CTG, VCB, DPM… chỉ có 3/76 công ty trong mẫu có bảo lãnh phát hành trong đợt IPO đó là: KDC, SRF, VNM.
Tỉ lệ mua vượt mức (Over): nhân tố này có mối quan hệ dương như kỳ vọng với mức định dưới giá và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% đối với MAR1, MAR2, MAR3. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của nhiều tác giả như: Kerins F.& cộng sự (2007), Pande.A và Vaidyanathan.R (2007), Agarwal và các cộng sự (2008), Yan Gao (2009), Boudriga & cộng sự (2011). Xét về mặt lý thuyết, khi mức định dưới giá cao thì lượng cầu về cổ phiếu IPO càng lớn, lượng cầu này đại diện cho tỉ lệ mua vượt mức, kết quả hồi quy của tác giảđã cho thấy điều đó.
Độ trễ niêm yết (LDel): Thời gian từ thời điểm IPO cho đến khi niêm yết là một đại diện khác cho mức độ không chắc chắn và rủi ro thanh khoản cho cả bên phát hành và người mua. Độ trễ niêm yết của các cổ phiếu IPO có kỳ vọng tương quan dương với mức độ định dưới giá. Bảng 4.3.4 thể hiện kết quả nhân tố này có dấu âm trong ngày đầu niêm yết như mang dấu dương ở ngày thứ 2 và 3 dù vậy nhân tố này không có ý nghĩa thống kê với cả 3 MAR1, 2, 3 tại thị trường Việt Nam. Do thực tế tại Việt Nam, các công ty IPO không thểđưa ra thời gian dự kiến niêm yết cũng như kế hoạch niêm yết tại ngày đấu giá. Với độ trễ niêm yết trung
47
bình là 658 ngày của 76 công ty trong mẫu phản ánh thời gian từ khi IPO đến khi niêm yết là quá dài, thời gian dài tiềm ẩn rất nhiều rủi ro cho nhà đầu tư khi mua cổ phiếu IPO.
Giá khởi điểm (LPrice): Nhân tố này có tương quan âm như kỳ vọng với mức độ định dưới giá với p-value =5% trong ngày đầu và ngày thứ 3, 10% trong ngày thứ 2 sau niêm yết khi chạy hồi quy. Giá khởi điểm là mốc tham chiếu quan trọng cho việc đặt giá IPO tại Việt Nam. Khi mức giá khởi điểm cao, mức độ định dưới giá giảm và ngược lại. Kết quả này là phù hợp với các nghiên cứu Kerins F.& cộng sự (2007); Yan Gao (2009; Boudriga & cộng sự (2011). Thực tế tại Việt Nam, trong những năm 2005-2008, giai đoạn thị trường phát triển mạnh của thị trường chứng khoán và dòng vốn ngoại đổ vào nhiều, mức giá khởi điểm là tương đối cao nhưng nhà đầu tư vẫn đạt được TSSL sau niêm yết. Trong giai đoạn sau 2009 - 2012, thị trường chứng khoán gặp nhiều khó khăn, nếu chọn giá khởi điểm cao sẽ dẫn đến rủi ro “ế hàng”. Giá khởi điểm thấp cũng chỉ phù hợp trong điều kiện thị trường “hừng” để tạo lực đẩy. Vì vậy, chọn giá khởi điểm để bên mua khỏi mất thời gian nâng lên hạ xuống có thể xem là một động thái hợp lý tại giai đoạn này. Đơn cử trường hợp IPO của VCB (IPO ngày 26/12/2007) và CTG (IPO ngày 25/12/2008), chênh lệch giữa giá khởi điểm và giá trúng thầu bình quân trong các đợt IPO của VCB và CTG không lớn, VCB đưa ra giá khởi điểm 100.000 đồng/CP, giá trúng thầu gần 108.000 đồng/CP; giá khởi điểm của CTG 20.000 đồng/CP còn giá trúng thầu gần 20.300 đồng/CP.
Thời gian hoạt động của công ty (LAge) có mối quan hệ ngược chiều với mức định dưới giá như kỳ vọng và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% đối với MAR1, MAR2 và MAR3. Theo lý thuyết, một công ty có tuổi đời càng dài thì nhà đầu tư biết rõ về công ty đó hơn là công ty có thời gian hoạt động ngắn, do đó mức độ định dưới giá trong công ty hoạt động lâu năm sẽ thấp hơn các công ty có ít năm hoạt động. Điều này phù hợp với các nghiên cứu Philip J. Lee & cộng sự (1995); Chan và cộng sự (2001); Bozzolan và Ipino (2007); David Chambers & Elroy Dimson (2009). Tuổi trung bình của các công ty trong mẫu nghiên cứu là 21 năm,
48
tuy nhiên thực tế là khi mua cổ phiếu của các công ty có thời gian hoạt động dài nói chung thì nhà đầu tư cũng không thể biết rõ về quá trình hoạt động của công ty do mức độ bất cân xứng thông tin. Có thể lý giải là nhà đầu tư dựa vào thời gian hoạt động lâu năm để quyết định mua cổ phiếu IPO.
Quy mô công ty ở năm trước IPO được kỳ vọng có tương quan nghịch biến với
mức định dưới giá nghĩa là công ty càng lớn thì mức độđịnh dưới giá càng giảm và
ngược lại. Các nghiên cứu của Purnanandam và Swaminathan (2004); Pande.A và
Vaidyanathan.R (2007); Kucukkocaoglu (2008) đã cho thấy điều đó. Tuy nhiên kết
quả của tác giả thì ngược lại, nhân tố này có tương quan dương với định dưới giá dù
không có ý nghĩa thống kê. Có thể giải thích là do mức độ bất cân xứng thông tin cao
tại Việt Nam, nên đối với các công ty có quy mô lớn hay nhỏ thì nhà đầu tư cũng
không thể biết được công ty đó có định dưới giá cổ phiếu IPO không cho đến khi
công ty niêm yết trên sàn chứng khoán.
Không như kỳ vọng ban đầu của tác giả, quy mô phát hành có tương quan dương yếu với định dưới giá, bảng kết quả 4.3.4 thể hiện mức ý nghĩa thống kê 10% khi chạy mô hình hồi quy với TSSL 3 ngày sau niêm yết. Nghiên cứu của tác giả giống với nghiên cứu của Yan Gao (2009), nhưng lại trái ngược với nghiên cứu của Liu Ti (2003); Kerins F.& cộng sự (2007). Điều này có thể lý giải là khi công ty phát hành lượng IPO lớn sẽ tạo nguồn cung dồi dào, nên nhà đầu tư kỳ vọng giá đấu IPO sẽ thấp dẫn đến TSSL IPO trong các ngày đầu sau niêm yết cao.
Kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ mua vượt mức (Over), giá khởi điểm (LPrice), thời gian hoạt động của công ty (LAge) và quy mô phát hành (Osize) có ý nghĩa thống kê và có tương quan với định dưới giá. Hệ sốước lượng của biến tỷ lệ mua vượt mức là dương với mức ý nghĩa thống kê là 1% khi hồi quy với MAR1, MAR2, MAR3. Hệ số ước lượng của biến giá khởi điểm là âm, mức ý nghĩa 5% khi hồi quy với MAR1 và MAR3, và 10% khi hồi quy với MAR2. Trong khi hệ số ước lượng của biến thời gian hoạt động của công ty là âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% đối với mức định dưới giá 3 ngày đầu sau niêm yết. Quy mô phát hành có tương quan dương yếu với định dưới giá tại mức ý nghĩa 10%. Các biến giải thích
49
khác (vốn giữ lại, bảo lãnh phát hành, độ trễ niêm yết và quy mô công ty) dường như không có bất kỳ ảnh hưởng nào đến mức độđịnh dưới giá trong vòng 3 ngày sau niêm yết.
Qua phân tích mô hình hồi quy (3.3.1) và bảng (4.3.4) tác giả thấy chỉ có biến tỉ lệ mua vượt mức, giá khởi điểm, thời gian hoạt động của công ty, quy mô phát hành thể hiện mức ý nghĩa nên ta có thể viết lại (1), (2), (3) thành phương trình điều chỉnh (1’), (2’), (3’) sau:
MAR1= 0.215 + 0.533Over - 0.302LPrice - 0.453LAge + 0.128OSize (1’) MAR2= -0.106 + 0.528Over - 0.273LPrice - 0.432LAge + 0.130OSize (2’) MAR3= -0.068 + 0.544Over - 0.280LPrice - 0.445LAge + 0.133OSize (3’)
Tiếp tục mở rộng kết quả nghiên cứu của mình, tác giảước lượng hồi quy có tính đến rủi ro của công ty. Theo nghiên cứu của Clarckson và Merkley (1994), Liu Ti (2003), Gajewski & Gresse (2006) có tính đến rủi ro trong ngành công nghiệp. Họ sử dụng một biến giả để phân biệt các ngành công nghiệp rủi ro (với beta trung bình > 1) và các ngành công nghiệp ít rủi ro hơn (với beta trung bình < 1). Hệ số beta là hệ số đo lường mức độ biến động hay còn gọi là thước đo rủi ro hệ thống của một chứng khoán trong tương quan với toàn bộ thị trường. Hệ số beta là một tham số quan trọng trong mô hình định giá tài sản vốn (CAPM). Beta được tính toán dựa trên phân tích hồi quy, và có thể nghĩ về beta giống như khuynh hướng và mức độ phản ứng của chứng khoán đối với sự biến động của thị trường. Một chứng khoán có beta bằng 1, muốn ám chỉ rằng giá chứng khoán đó sẽ di chuyển cùng bước đi với thị trường. Một chứng khoán có beta nhỏ hơn 1 có nghĩa là chứng khoán đó sẽ có mức thay đổi ít hơn mức thay đổi của thị trường. Và ngược lại, beta lớn hơn 1 cho biết giá chứng khoán sẽ thay đổi nhiều hơn mức dao động của thị trường. Nhiều cổ phiếu thuộc các ngành cung cấp dịch vụ công ích có beta nhỏ hơn 1. Ngược lại, hầu hết các cổ phiếu dựa trên kỹ thuật công nghệ cao có beta lớn hơn 1, thể hiện khả năng tạo được một tỷ suất sinh lợi cao hơn, những cũng đồng thời tiềm ẩn rủi ro cao hơn. Do đó, tác giả xem xét đặt biến giả beta có
50
giá trị = 0 nếu công ty IPO có beta <1 và = 1 nếu ngược lại. Phương trình hồi quy 3.3.1 khi thêm biến giả beta sẽ là:
(4.3.1) Khi thêm biến vào mô hình 4.3.1, tác giảđặt thêm giả thiết như sau:
Giải thiết 9
H0 : có mối tương quan giữa rủi ro công ty và mức độđịnh dưới giá H1: không có mối tương quan giữa rủi ro công ty và mức độđịnh dưới giá
Tác giả kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến khi đưa thêm biến giả beta vào Bảng 4.3.5. Các tham số trong ma trận tương quan khi thêm biến giả beta Covariance Analysis: Ordinary
Sample: 1 76
Included observations: 76 Correlation
Probability CAPRET UNDPS OVER LDEL LPRICE LAGE FSIZE OSIZE BETA CAPRET 1.000 --- UNDPS -0.195 1.000 (0.090) --- OVER 0.283 0.020 1.000 (0.013) (0.862) --- LDEL 0.019 -0.430 0.140 1.000 (0.864) (0.000) (0.225) --- LPRICE -0.049 0.367 -0.018 -0.209 1.000 (0.673) (0.001) (0.872) (0.069) --- LAGE 0.033 -0.013 0.054 0.190 -0.243 1.000 (0.774) (0.906) (0.642) (0.098) (0.034) --- FSIZE 0.476 0.042 0.019 -0.141 0.227 0.018 1.000 (0.000) (0.713) (0.868) (0.224) (0.048) (0.873) --- OSIZE 0.306 0.124 0.496 0.002 0.195 0.039 0.432 1.000 (0.007) (0.285) (0.000) (0.985) (0.090) (0.737) (0.000) --- BETA 0.069 -0.146 0.050 -0.156 -0.090 -0.056 0.170 -0.037 1.000 (0.550) (0.207) (0.667) (0.177) (0.436) (0.628) (0.140) (0.748) --- 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 mt
MAR Capret Undps Over LDel Lprice LAge Fsize OSize Beta
β β β β β β β
β β β ε
= + + + + + +
51
Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu đấu giá, thông tin trong bản báo bạch IPO của các công ty trên www.hsx.vn và www.hnx.vn, dữ liệu giao dịch lấy từ
www.cafef.vn và đối chiếu lại trên www.cophieu68.vn
Bảng 4.3.5 thể hiện phương pháp kiểm tra tham số của Pearson giữa các biến giải thích khác nhau được sử dụng trong nghiên cứu.Capret là vốn giữ lại. Undps là biến giả bảo lãnh phát hành. Over là tỷ lệ mua vượt mức, được đo bằng lượng cầu cổ phiếu trên lượng cổ phiếu chào bán. LDel thời gian niêm yết được tính bằng logarit tự nhiên của số ngày IPO và ngày giao dịch đầu tiên. LPrice tính bằng logarit tự nhiên của giá khởi điểm của các công ty phát hành. LAge là thời gian
