Đề tài khoa học: Mua lại cổ phiếu-công cụ tiềm năng đánh lừa các nhà đầu tư nghiên cứu thực nghiệm tại thị trường Việt Nam

Mã số: ……………. MUA L ẠI CỔ PHIẾU – CÔNG CỤ TIỀM NĂNG ĐÁNH LỪA CÁC NHÀ ĐẦU TƯ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM<br /> <br /> i MUA LẠI CỔ PHIẾU CÔNG CỤ TIỀM NĂNG ĐÁNH LỪA CÁC NHÀ ĐẦU TƯ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI THỊ TRƯỜNG VIỆT NAM 1. Lý do chọn đề tài Trong bối cảnh kinh tế hiện tại của nước ta, ngày càng nhiều các doanh nghiệp liên tục đưa ra các thông báo mua lại cổ phiếu trên thị trường. Thoạt đầu có thể thấy, mục tiêu của các nhà quản trị là nhằm tăng áp lực cầu và giảm cung để nâng giá chứng khoán, từ đó giúp tăng tỷ suất sinh lợi của nhà đầu tư. Tuy nhiên, nhờ tính linh hoạt của việc mua lại cổ phiếu, các nhà quản trị có thể thiết lập chính sách mua lại với bất kì mục đích nào. Vậy, câu hỏi đặt ra là có bao nhiêu doanh nghiệp thực hiện mua lại theo đúng công bố và liệu nhà đầu tư sẽ có lợi trong dài hạn hay không? Hay thực chất mua lại cổ phần chỉ là một chiêu thức đánh lừa nhà đầu tư của các doanh nghiệp đang phải chịu sức ép về giá cổ phiếu? Đã có nhiều nghiên cứu trước đây cho các thị trường chứng khoán phát triển như Anh, Mỹ,… đưa ra cách thức xác định mục tiêu quản trị bằng cách sử dụng biến quy mô chính sách mua lại hay tỷ lệ hoàn thành sau đó, tuy nhiên, nhiều thực nghiệm cũng cho thấy hai cách trên tương đối thiếu chính xác. Sau đó, các nhà kinh tế học đã tìm ra một phương pháp giúp xác định mục tiêu quản trị mới là xem xét thành quả quản lý và biến kế toán dồn tích - accruals đã được sử dụng như một phương pháp đo lường chất lượng thu nhập. Trong bài nghiên cứu năm 2010 cho thị trường chứng khoán Mỹ, Konan Chan, Ikenberry, Inmoo Lee và Yanzhi Wang đã vận dụng phương pháp đo lường chất lượng thu nhập này, đồng thời phát triển mô hình 4 nhân tố Carhart thành mô hình 5 nhân tố nhằm kiểm định các nhân tố thật sự có thể ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trong dài hạn. Nhóm tác giả đã khá thành công khi đặt mục tiêu hướng vào các công ty có accruals cao bất thường trước thông báo mua lại tức là có nhiều khả năng các nhà quản trị của công ty sẽ thổi phồng thu nhập bằng kế toán dồn tích và để đưa ra tín hiệu sai cho thị trường về giá chứng khoán bằng những chính sách mua lại cổ phần trên thị trường mở. Họ đã chứng minh được rằng hành vi này của các nhà quản trị hoàn toàn không mang lại lợi ích gì trong dài hạn.<br /> <br /> ii Một câu hỏi được đặt ra rằng, thị trường chứng khoán Mỹ là một thị trường lớn mạnh và khá lâu đời, nơi mà hầu hết các nhà đầu tư đều có lý trí nên khả năng các nhà quản trị đánh lừa được thị trường trong dài hạn bằng báo cáo tài chính là bằng không. Nhưng đối với những thị trường mới nổi như Việt Nam thì việc làm này của các nhà quản trị có đem lại kết quả như họ mong đợi hay không? Để xem xét và đánh giá nhận định trên, chúng tôi tiến hành vận dụng phương pháp ước lượng accruals bất thường và đo lường các nhân tố tác động đến tỷ suất sinh lợi bất thường sau thông báo mua lại bằng mô hình 5 nhân tố được mở rộng từ mô hình 3 nhân tố Fama French và mô hình 4 nhân tố Carhart vào thị trường chứng khoán Việt nam thời kỳ 2007 – 2013. 2. Mục tiêu nghiên cứu. Bài nghiên cứu trả lời các câu hỏi: Những công ty có biến accruals cao có phải đang chịu áp lực tăng giá cổ phiếu không? TSSL chứng khoán trong dài hạn của các công ty này cao hay thấp hơn các công ty còn lại? Chính sách mua lại cổ phiếu có khả năng đánh lừa các nhà đầu tư Việt Nam? 3. Phương pháp nghiên cứu. 3.1. Xây dựng biến đại diện cho mục tiêu quản trị: Chúng tôi xây dựng một biến số lượng về điều chỉnh của kế toán, biến kế toán dồn tích (accruals) để đo lường chất lượng thu nhập. Accruals thể hiện sự chênh lệch giữa lợi nhuận kế toán và dòng tiền cơ sở (thực tế) của công ty, Accruals lớn và dương thể hiện thu nhập trên báo cáo cao hơn dòng tiền thực tế, được xác định dựa theo các nghiên cứu của Sloan (1996) và Chan et all (2006). ACCRUALS = (∆CA- ∆CASH) – (∆CL- ∆STD- ∆TP) – DEP Trong đó: ∆CA: thay đổi trong tài sản ngắn hạn. ∆CASH: thay đổi trong tiền mặt và các khoảng tương đương tiền. ∆CL: thay đổi trong nợ ngắn hạn. ∆STD: thay đổi trong tổng nợ (bao gồm nợ ngắn hạn). Accruals được xác định vào cuối năm tài chính trước thông báo mua lại và được chia cho tổng tài sản (TA). (1.1)<br /> <br /> iii Hạn chế của cách tiếp cận này là phần accruals không thể điều chỉnh hay nói đúng hơn là phần này bị ràng buộc trực tiếp bởi sự tăng trưởng của công ty chứ ít hoặc không phụ thuộc vào mánh khóe quản lý. Để kiểm soát khả năng này chúng tôi tiến hành phân tích accruals dựa theo mô hình Jone (1991):<br /> ACCRUALS������ TA������ 1 TA������ ∆SALES������ TA������ PPE������ TA������<br /> <br /> = ������0<br /> <br /> + ������1<br /> <br /> + ������2<br /> <br /> (1.2)<br /> <br /> Trong đó: ∆SALES: thay đổi trong doanh thu. PPE: tài sản cố định (thành phần này ảnh hưởng đến accruals trong dài hạn). Theo Teoh et all (1998) chúng tôi tiến hành ước lượng các hệ số của mô hình (2) mỗi năm cho mỗi ngành. Để giảm bớt tác động của các quan sát ngoại lai, những trường hợp có accruals từ -10 đến 10, hai thành phần ∆Sales và PPE bị loại bỏ khỏi mô hình khi ước lượng. Sau đó, chúng tôi tính toán accruals có thể điều chỉnh (DA) và không thể điều chỉnh (NDA) cho mỗi công ty mua lại như sau: NDAi = (α0 + α1 ∆Salesi + α2 PPEi)/TAi DAi = Accrualsi/TAi – NDAi Cuối cùng chúng tôi xác định xếp hạng DA cho từng công ty trong mẫu. Các công ty thuộc nhóm có DA cao nhất gọi là High DA, còn lại là Low DA. Với mục tiêu nghiên cứu ban đầu chúng tôi chỉ tập trung vào các công ty có DA cao (High DA). 3.2. Đo lường TSSL bất thường do thông báo mua lại: TSSL bất thường do thông báo mua lại được đo lường bằng TSSL trung bình 5 ngày, từ ngày -2 đến ngày 2 với ngày thông báo mua lại là ngày 0 của chứng khoán trừ đi TSSL thị trường trung bình tương ứng. Kí hiệu: 5- day AR. Sau đó TSSL bất thường xác định được so sánh với TSSL một năm trước thông báo mua lại (REP -1), nếu 5- day AR > REP-1: điều này một phần ám chỉ rằng các nhà quản trị đang phải chịu áp lực tăng giá cổ phiếu. Chạy hồi quy để kiểm định lại các nhân tố tác động đến 5-day AR, bao gồm: biến giả đại diện cho nhóm DA, vốn hóa thị trường, tiền và các khoản tương đương tiền, đòn bẩy tài chính, tỷ số B/M và quy mô của chương trình mua lại.Các biến được xác định như sau: (1.3)<br /> <br /> iv Biến phụ thuộc: 5-day AR là TSSL trung bình 5 ngày xung quanh thông báo mua lại của từng chứng khoán. Biến độc lập: High DA dummy là biến đại diện cho nhóm DA của chứng khoán, High DA dummy bằng 1 nếu công ty thuộc nhóm 30% DA cao nhất, và bằng 0 cho các trường hợp còn lại. Log(size) là logarit tự nhiên của vốn hóa thị trường của công ty vào cuối năm tài chính trước thông báo mua lại. Log(1+B/M) là logarit tự nhiên của 1 cộng tỷ số B/M vào cuối năm tài chính trước thông báo mua lại. CASH đo bằng tiền và các khoảng tương đương tiền trừ đi các khoản đầu tư tài chính ngắn hạn và chia cho tổng tài sản. LEV là đòn bẩy tài chính, đo bằng tỷ số tổng nợ trên tổng tài sản vào cuối năm tài chính trước thông báo mua lại. High B/M dummy là biến đại diện cho nhóm chứng khoán sắp xếp theo tỷ số B/M. High B/M dummy bằng 1 nếu chứng khoán thuộc nhóm 30% B/M cao nhất, và bằng 0 cho các trường hợp còn lại. Shares announced tính bằng số lượng cổ phiếu thông báo mua lại chia cho tổng số cổ phiếu đang lưu hành. 3.3. Đo lường TSSL bất thường dài hạn của chứng khoán sau thông báo mua lại: Áp dụng mô hình 4 nhân tố của Carhat (1997) được phát triển dựa trên mô hình 3 nhân tố Fama và French (1993) để ước lượng TSSL bất thường 2 năm sau thông báo mua lại. Mô hình Fama và French được mô tả như sau: Rp(t) – Rf(t) = a + b[ Rm(t)- Rf(t)] + sSMB(t) + hHML(t) + e(t) Trong đó: Rp: TSSL danh mục (các chứng khoán trong danh mục có tỷ trọng bằng nhau) Rf: lãi suất phi rủi ro theo tháng. Rm: TSSL thị trường. SMB: TSSL trung bình của danh mục chứng khoán có quy mô vốn hóa nhỏ trừ TSSL trung bình của danh mục chứng khoán có quy mô vốn hóa lớn. (2.1)<br /> <br />