Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của CEO nữ và tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty - Bằng chứng từ Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH --------o0o--------

TRẦN THỊ NGỌC DIỄM

TÁC ĐỘNG CỦA CEO NỮ VÀ TỶ SUẤT SINH

LỢI VƯỢT TRỘI CỦA CỔ PHIẾU CÔNG TY –

BẰNG CHỨNG TỪ VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP. Hồ Chí Minh – Năm 2016

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

--------o0o--------

TRẦN THỊ NGỌC DIỄM

TÁC ĐỘNG CỦA CEO NỮ VÀ TỶ SUẤT SINH

LỢI VƯỢT TRỘI CỦA CỔ PHIẾU CÔNG TY –

BẰNG CHỨNG TỪ VIỆT NAM

Chuyên ngành

: Tài chính – Ngân hàng

Mã số

: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS. VŨ VIỆT QUẢNG

TP. Hồ Chí Minh – Năm 2016

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn “TÁC ĐỘNG CỦA CEO NỮ VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI

VƯỢT TRỘI CỦA CỔ PHIẾU CÔNG TY - BẰNG CHỨNG TỪ VIỆT NAM” là

công trình nghiên cứu của tôi, nội dung được đúc kết từ quá trình học tập và các kết

quả nghiên cứu thực tiễn, số liệu sử dụng là trung thực và có nguồn gốc trích dẫn rõ

ràng. Luận văn được thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Vũ Việt Quảng

Tác giả luận văn

Trần Thị Ngọc Diễm

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG, CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

TÓM LƯỢC

NỘI DUNG

1. Giới thiệu ........................................................................................................... 1

1.1 Lý do nghiên cứu ....................................................................................... 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................. 2

1.3 Kết cấu bài nghiên cứu ............................................................................. 3

2. Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước đây ....................................... 3

2.1 Phụ nữ và cơ hội việc làm ........................................................................ 3

2.2 Một số kết quả nghiên cứu về sự khác biệt giữa nam và nữ tại vị trí điều

hành .......................................................................................................... 10

3. Cơ sở dữ liệu và phương pháp nghiên cứu ................................................. 15

Cơ sở dữ liệu .......................................................................................... 15 3.1

Giới thiệu mô hình nghiên cứu và xác định các thành phần nhân tố chính 3.2

trong mô hình .......................................................................................... 16

3.2.1 Giới thiệu mô hình nghiên cứu ...................................................... 16

3.2.2 Cách xác định các biến trong mô hình ........................................... 20

Phương pháp nghiên cứu ....................................................................... 24 3.3

Kết quả kỳ vọng ..................................................................................... 25 3.4

4. Kết quả nghiên cứu ....................................................................................... 26

4.1 Thống kê mô tả ....................................................................................... 26

4.2 Kiểm tra đa cộng tuyến ........................................................................... 32

4.3 Phát hiện và khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi ....................... 35

4.3.1 Kiểm định phương sai thay đổi trong mô hình .............................. 35

4.3.2 Khắc phục phương sai sai số thay đổi ........................................... 36

4.4 Kết quả thực nghiệm về mối quan hệ giữa giới tính của CEO và tỷ suất

sinh lợi của cổ phiếu công ty trên toàn thị trường ................................. 38

4.5 Sự khác biệt về tác động của một CEO nữ đến tỷ suất sinh lợi của cổ

phiếu công ty có xem xét đến yếu tố lĩnh vực – cụ thể là thương mại và

phi thương mại ......................................................................................... 44

4.5.1 Kết quả thực nghiệm về mối quan hệ giữa giới tính của CEO và tỷ

suất sinh lợi của cổ phiếu công ty thương mại .............................. 45

4.5.2 Kết quả thực nghiệm về mối quan hệ giữa giới tính của CEO và tỷ

suất sinh lợi của cổ phiếu công ty phi thương mại ........................ 50

5. Thảo luận kết quả về mối quan hệ giữa giới tính CEO và tỷ suất sinh lợi của

cổ phiếu công ty và các hạn chế của nghiên cứu .............................................. 53

5.1 Thảo luận kết quả .................................................................................... 53

5.2 Một số kiến nghị dựa trên kết quả nghiên cứu ........................................ 56

5.3 Giới hạn của bài nghiên cứu ................................................................... 57

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

: Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường : Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu : Capital asset pricing model (Mô hình định giá tài sản vốn) : Chief Executive Officer (Tổng Giám đốc điều hành) : Hằng số : Biến giới tính (đại diện cho CEO nữ)

B/M BE CAMP CEO Cons Female GLS : General Least Square (phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát)

International Business Report

: High minus Low (Phần bù giá trị) : Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội : Sở giao dịch Chứng khoán TP.HCM : : Tổ chức Lao động Quốc tế : Giá trị lớn nhất : Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu : Giá trị trung bình : Giá trị nhỏ nhất : Tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội : Momentum (quán tính giá) : Số quan sát của mẫu

HML HNX HOSE IBR ILO Max ME Mean Min MktRf MOM Obs OLS : Ordinary Least Squares (phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất)

: công ty vàng bạc đá quý Phú Nhuận : Công ty Cổ phần Cơ điện lạnh : Lợi nhuận vượt trội của công ty : Small minus Big (Phần bù của quy mô) : Độ lệch chuẩn : Tiểu vương quốc Arab thống nhất : Nhân tố biến đổi phương sai

PNJ REE Return SMB Std. dev UAE VIF VNIndex : Chỉ số thể hiện biến động giá cổ phiếu giao dịch tại TTGDCK TP.HCM

DANH MỤC CÁC BẢNG, CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Danh mục các Bảng:

Bảng 4.1a : Số liệu thống kê các công ty có CEO nữ điều hành qua các giai

đoạn quan sát mẫu từ năm 2007 đến năm 2014

Bảng 4.1b : Số liệu thống kê các công ty có CEO nữ điều hành qua các giai

đoạn quan sát mẫu từ năm 2007 đến năm 2014 (tiếp theo)

Bảng 4.2 : Thống kê số lượng các công ty tham gia niêm yết trên thị trường

chứng khoán trong giai đoạn từ năm 2007 đến 2014

Bảng 4.3 : Kết quả thống kê mô tả từ mẫu dữ liệu thu thập trong khoản thời

gian 2007 - 2014

Bảng 4.4 : Ma trận tương quan giữa các nhân tố trong mô hình

Bảng 4.5 : Các nhân tố VIF

Bảng 4.6a : Kết quả chạy hồi quy OLS và GLS cho toàn bộ dữ liệu mẫu

Bảng 4.6b : Kết quả chạy hồi quy OLS và GLS cho toàn bộ dữ liệu mẫu (tiếp

theo)

Bảng 4.7 : Cơ cấu giới tính CEO trên thị trường phân theo lĩnh vực

Bảng 4.8 : Kết quả thống kê mô tả từ mẫu dữ liệu thu thập trong khoản thời

gian 2007 – 2014 của các công ty thuộc lĩnh vực thương mại

Bảng 4.9a : Kết quả chạy hồi quy OLS và GLS cho các công ty thuộc lĩnh vực

thương mại

Bảng 4.9a : Kết quả chạy hồi quy OLS và GLS cho các công ty thuộc lĩnh vực

thương mại (tiếp theo)

Bảng 4.10 : Kết quả thống kê mô tả từ mẫu dữ liệu thu thập trong khoản thời

gian 2007 – 2014 của các công ty thuộc lĩnh vực phi thương mại

Bảng 4.11a : Kết quả chạy hồi quy OLS và GLS cho các công ty thuộc lĩnh vực

phi thương mại

Bảng 4.11b : Kết quả chạy hồi quy OLS và GLS cho các công ty thuộc lĩnh vực

phi thương mại (tiếp theo)

Danh mục các hình:

Hình 4.1 : Cơ cấu lực lượng lao động Việt Nam giai đoạn 2007 đến 2014

Hình 4.2 : Thống kê số lượng các công ty và tỷ lệ giới tính CEO trong giai

đoạn từ năm 2007 đến 2014

TÓM LƯỢC

Trên thị trường lao động, phụ nữ gặp rất nhiều rào cản vô hình, họ thường bị đánh giá

thấp so với người đồng vị nam đặc biệt là ở các vị trí lãnh đạo. Việc phái nữ bị hạn chế

tiếp cận các vị trí ra quyết định là kết quả của nhiều thực tiễn phân biệt đối xử dựa trên

giới tính khác nhau tại nơi làm việc, bắt đầu từ quá trình tuyển dụng cho tới những khó

khăn để cân bằng công việc và cuộc sống gia đình, đến các cơ hội đào tạo và thăng

tiến. Một số giải thích cho việc này có thể là những khác biệt không thể quan sát được

trong năng suất, sự ưu đãi, thành kiến, hoặc có sự thiên lệch trong niềm tin về năng lực

của nữ giới trong việc quản lý và lãnh đạo. Để làm sáng tỏ được vấn đề này, cần phải

có những nghiên cứu thực nghiệm dựa trên các dữ liệu có liên quan trực tiếp đến các

hoạt động điều hành, lãnh đạo. Thị trường tài chính có các phương pháp đo lường nhận

thức của thị trường về giá trị của doanh nghiệp, trong đó có bao gồm việc xem xét lòng

tin của các nhà đầu tư về năng lực của các nhà lãnh đạo cao cấp là nam và nữ. Nghiên

cứu thực nghiệm đối với các công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội

(HNX) và Sở giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) trong giai đoạn từ năm 2007

đến năm 2014 tại Viêt Nam, đã chỉ ra rằng có sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi vượt

trội khi có sự khác biệt về giới tính của CEO, cụ thể là khi một công ty được điều hành

bởi CEO nữ thì tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu công ty thấp hơn 0,011%/tháng so với

công ty có CEO là nam. Xem xét ở nhóm các công ty thương mại thì tác động tiêu cực

của CEO nữ là không có ý nghĩa thống kê trong khi ở nhóm các công ty phi thương

mại thì tác động tiêu cực của CEO nữ thể hiện mạnh mẽ hơn và có tác động tiêu cực -

0,0197%/ tháng so với người đồng vị nam.

Từ khóa: CEO, giới tính, tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty, mô hình bốn

nhân tố.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu tiếng Việt

1 Luật Bình đẳng giới số 73/2006/QH11 ngày 29/11/2006 (hiệu lực thi hành

ngày 01/07/2007)

Luật Doanh nghiệp số 60/2005-QH11 ngày 29 tháng 11 năm 2005; 2

Quyết định số 12/2007/QĐ-BTC ngày 13/03/2007 v/v Ban hành quy chế quản 3

trị công ty áp dụng cho các công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng

khoán/Trung tâm Giao dịch Chứng khoán

4 Trần Thị Hải Lý, 2010. Mô hình 3 nhân tố của Fama và French hoạt động như

thế nào trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí phát triển kinh tế, 239,

trang 50-57

Danh mục tài liệu tiếng Anh

1 Adams, R., & Ferreira, D.,2008. Female in the boardroom and their impact on

governance and performance. Journal of Financial Economics, 94(2), 291–309.

2 Ashby, J. S., Ryan, M. K., & Haslam, S. A., 2007. Legal work and the glass

cliff: Evidence that women are preferentially selected to lead problematic

cases. William & Mary Journal of Women and the law, pp. 775-793

3 Bass, B. M.,1009. Bass & Stogdill's handbook of leadership: Theory, research,

and managerial applications (3rd ed). New York: Free Press

4 Beatty, R. P., & Zajac, E. J., 1987. CEO change and firm performance in large

corporations: Succession effects and manager effects. Strategic Management

Journal, pp. 305-317

5 Berle, A.A. & Means, G.C., 1933. The Modern Corporation and Private

Property. New York: Commerce Clearing House

6 Bernardi, R., & Arnold, D., 1997. An examination of moral development

within public accounting by gender, staff level, and firm. Contemporary

Accounting Research, 14(4), 653–668.

7 Betz, M., O’Connell, L., & Shepard, J., 1989. Gender differences in proclivity

for unethical behavior. Journal of Business Ethics, 8(5), 321–324

8 Black, F., Jensen, M.C., Scholes, M., 1972. The capital asset pricing model:

some empirical tests. In: Jensen, Michael C. (Ed.), Studies in the Theory of

Capital Markets. Praeger Publishers Inc.

9 Bliss, R., & Potter, M., 2002. Mutual Fund managers: Does gender matter?

Journal of Business and Economic Studies, 8(1), 1–15.

10 Bruckmüller, S., & Branscombe, N. R., 2010. The glass cliff: When and why

women are selected as leaders in crisis contexts. British Journal of Social

Psychology, pp. 433-451.

11 Buress, J., & Zucca, L., 2004. The gender equity gap in top corporate executive

positions. Mid-American Journal of Business, 19(1), 55–63

12 Campbell, K., & Minguez-Vera, A., 2008. Gender diversity in the Boardroom

and firm financial performance. Journal of Business Ethics, 83, 435–451

13 Carhart, M.M., 1997. On persistence in mutual fund performance. Journal of

Finance 52 (1), 57–82

14 Cobb-Clark, D., 2001. Getting ahead: the determinants of and payoff to

internal promotion of young U.S men and women. IZA Discussion Paper no.

288, Australian National University

15 David, P. S., Babakus, E., Englis, P. D., & Pett, T., 2010. The influence of

CEO gender on market orientation and performance in service small and

medium-sized service businesses. Journal of Small Business management, pp.

475-496.

16 Drobetz W., A. Schillhofer, and H. Zimmermann, 2004. Corporate governance

and expected stock returns: Evidence from Germany, European Financial

Management 10 (2), 267-293.

17 Dwyera, S., Richard, O., & Chadwick, K., 2003. Gender diversity in

management and firm performance: The influence of growth orientation and

organizational culture. Journal of Business Research, 56, 1009–1019

18 Eckel, C. C., & Grossman, P. J., 2008. Men, women and risk aversion:

Experimental evidence. In Handbook of Experimental Economics Results, pp.

1062-1073.

19 Einhorn, H.J., Hogarth, R.M., 1978. Confidence in judgment: persistence of the

illusion of validity. Psychological Review 85 (5), 395–416

20 Erhardt, N., Werbel, J., & Shrader, C., 2003. Board of director diversity and

firm financial performance. Corporate Governance: An International Review,

11, 102–111.

21 Fama, E.F., French, K.R., 1992. The cross section of expected returns. Journal

of Finance 47, 427–465

22 Fama, E.F., French, K.R., 1993. Common risk factors in the returns on stocks

and bonds. Journal of Financial Economics 33, 3–56.

23 Fama, E.F., French, K.R., 1996. Multifactor explanations of asset pricing

anomalies. Journal of Finance 51 (1), 55–84

24 Fama, E.F., MacBeth, J.D., 1973. Risk, return, and equilibrium: empirical tests.

Journal of Political Economy 71 (3), 607–636.

25 Ford, R., & Richardson, W., 1994. Ethical decision making: A review of the

empirical literature’. Journal of Business Ethics, 13(3), 205–221

26 Gibbons, M.R., Ross, S.A., Shanken, J., 1989. A test of the efficiency of a

given portfolio. Econometrica 57 (5), 1121–1152.

27 Gneezy, U., Niederle, M., & Rustichini, A., 2003. Performance in competitive

environments: Gender differences. The Quaterly Journal of Economics.

28 Gondhalekar, V., & Dalmia, S., 2007. Examining the stock market response: A

comparison of male and female CEO. International Atlantic Economic Society

, pp. 395-396.

29 Haslam, S. A., & Ryan, M. K., 2008. The road to the glass cliff: Differences in

the perceived suitability of men and women for leadership positions in

suceeding and failing organization. The leadership Quaterly, pp. 530-546

30 Henrekson, M., & Stenkula, M., 2009. Why are there so few female top

executives in egalitarian welfare states? Working Paper No. 786, 2009,

Research Institute of Industrial Economics;

31 Hodgson, A., Lhaopadchan, S., & Buakes, S., 2011. How informative is the

Thai corporate governance index? A financial approach. International Journal

of Accounting and Information Management, 19(1), 53-79.

32 Jalbert, T., Jalbert, M., & Furumo, K., 2013. The relationsship between CEO

gender, financial performance and financial management. Journal of Business

& Economics Research, pp. 25-33

33 Jegadeesh, N., Titman, S., 1993. Returns to buying winners and selling losers:

implications for stock market efficiency. Journal of Finance 48, 65–91.

34 Jensen, M.C., 1968. The performance of mutual funds in the period 1945–

1964. Journal of Finance 23 (2), 389–416

35 Jianakoplos, N. A., & Bernasek, A., 1998. Are women more risk averse?

EconomicInquiry, pp. 620-630

36 Judge, E., 2003. Women on board: help or hindrance. The Times, p.p.21

37 Kang, E., Ding, D. K., & Charoenwong, C., 2010. Investor reaction to women

directors. Journal of Business Research, pp. 888-894

38 King, B., & Cornwall, M., 2007. The gender logic of executive compensation.

Academy of Management Proceedings, 1–6.

39 Kolev, G. I., 2012. Underperformance by female CEOs: a more powerful test.

Economic letter, pp. 436-440.

40 Krishnan, G., & Parsons, L., 2008. Getting to the bottom line: An exploration

of gender and earnings quality. Journal of Business Ethics, 78, 6576

41 Lee, P. M., & James, E. H., 2007. She'-e-os: Gender effects and investor

reactions to the announcement of top executive appointments. Strategic

management journal, pp. 227-241

42 Leora F. Klapper, Inessa Love, 2004. Corporate governance, investor

protection, and performance in emerging markets. Journal of Corporate

Finance

43 Loughran, T., Ritter, J.R., 2000. Uniformly least powerful tests of market

efficiency. Journal of Financial Economics 55 (3), 361–389.

44 Marc R. Reinganum, 1981. The Arbitrage Pricing Theory: Some Empirical

Results. The Journal of Finance

45 Martin, A. D., Nishikawa, T., & Williams, M. A., 2009. CEO gender: Effects

on valuation and risk. Quaterly Journal of finance and accounting, pp. 23-40

46 Mathiesen, H., 2002. Managerial Ownership and Financial Performance, Ph.D.

dissertation, series 18.2002, Copenhagen Business School, Denmark

47 Mohanty, P., 2004. Institutional Investors and Corporate Governance in India.

National Stock Exchange of India Research Initiative Paper No. 15.

48 Niederle, M., & Vesterlund, L., 2007. Do women shy away from competion?

Do men compete to much? . The Quaterly Journal of Economics

49 Niño, J., & Romero, J. P., 2007. How the change of CEO affects Chilean

companies' stock returns. Latin American Business review.

50 Oakley, 2000. Gender-based barriers to senior management positions:

Understanding the scarcity of female CEOs. Journal of business ethics

51 Powell, M., & Ansic, D., 1997. Gender differences in risk behaviour in

financial decision making: An experimental analysis. Journal of Economic

Psychology, 18, 605–628

52 Ragins & Sundstorm, 1980. Gender and power in organizations: A longitudinal

perspective

53 Reinganum, M.R., 1981. Misspecification of capital asset pricing: empirical

anomalies based on earnings’ yields and market values. Journal of Financial

Economics 9, 19–46

54 Robin L. Bartlett and Timothy I. Miller, 1985. Executive Compensation:

Female Executives and Networking. The American Economic Review Vol. 75,

No. 2

55 Rolf W. Banz, 1981. The relationship between return and market value of

common stocks. Journal of Financial Economics

56 Rosenberg, B., Reid, K., Lanstein, R., 1985. Persuasive evidence of market

inefficiency. Journal of Portfolio Management 11, 9–17.

57 Ryan, M. K., & Haslam, S. A., 2007. The glass cliff: Exploring the dynamics

surrounding the appointment of women to precarious leadership positions.

Academy of management review, pp. 549-572.

58 Ryan, M. K., & Haslam, S. A., 2009. Glass cliffs are not easily scaled: on the

precariousness of female CEOs' positions. British Journal of Management, pp.

13-16.

59 Ryan, M. K., Haslam, S. A., Hersby, M. D., & Bongiorno, R., 2011. Think

crisis-think female: The glass cliff and contextual variation in the think

manager-think male stereotype. Journal of Applied Psychology, pp. 470-484.

60 Sanjai Bhagat & Brian Bolton, 2009. Sarbanes-Oxley, Governance and

Performance. University of Colorado at Boulder - Department of Finance

61 Smeets, V., 2012. Economics of HR. Retrieved may 21, 2013, from Valerie

Smeets: http://www.valeriesmeets.com/EHR_2012.html

62 Smith, N., Smith, V., & Verner, M., 2006. Do female in top management affect

firm performance? A panel study of 2500 Danish Firms’. International Journal

of Productivity and Performance Management, 55(7), 569–593

63 Smith, N., Verner, M., & Smith, V., 2011. Why are so few female promoted

into CEO and Vicepresident positions? Danish empirical evidence 1997-2007.

Institute for the study of labor

64 Strelcova, J., 2005. Does Gender Matter? The Leonard N. Stern School of

Business, Glucksman Institute for Research in Securities Markets.

65 Susan M. Adams, Atul Gupta, Dominique M. Haughton, John D. Leeth, 2007.

"Gender differences in CEO compensation: evidence from the USA", Women

in Management Review, Vol. 22 Iss: 3, pp.208 - 224

66 Walayet A. Khan và Joăo Paulo Vieito, 2013. Ceo gender and firm

performance. Journal of Economics and Business

67 Welbourne, T. Wall Street like female: An examination of female in the top

management teams of initial public offerings. Center for Advanced Human

Studies Working Paper 1999-0, Cornell University

68 Wolfers, J., 2006. Diagnosing discrimination: Stock returns and CEO gender.

Journal of the European Economic Association, pp. 531-541

Các Website tham khảo:

CafeF: http://cafef.vn/; 1

CareerBuilder. http://careerbuilder.vn/vi/; 2

CareerLink. https://www.careerlink.vn/; 3

Cổ phiếu 68: http://www.cophieu68.vn/ ; 4

IFRC (Intelligent Financial Research & Consulting): http://ifrc.vn/home ; 5

JobStreet. http://www.jobstreet.vn/; 6

Tổ chức Lao động Quốc Tế : http://www.ilo.org/hanoi/lang--vi/index.htm ; 7

Tổng cục thống kê: https://www.gso.gov.vn/; 8

Uỷ Ban Chứng khoán Nhà Nước: http://www.ssc.gov.vn 9

10 VietnamWorks. http://www.vietnamworks.com/ ;

11 VietStock : http://vietstock.vn/ ;

1

NỘI DUNG

1. Giới thiệu

1.1 Lý do nghiên cứu

Để điều hành một công ty hoạt động thật sự hiệu quả thì các quyết sách đưa ra

phải hợp lý và kịp thời, tuy nhiên các quyết định này lại chịu tác động của rất nhiều các

yếu tố khách quan từ bên ngoài và chủ quan từ người điều hành trực tiếp của công ty.

Trên thực tế, các yếu tố tác động khách quan từ bên ngoài là không thể kiểm soát,

nhưng dựa vào quan điểm, tư duy, các yếu tố tính cách cá nhân của người điều hành sẽ

có thể đưa đến những kịch bản khác nhau khi giải quyết vấn đề của công ty trước

những yếu tố khách quan đó. Từ đó, những nhân tố tạo nên các quan điểm của người

lãnh đạo trực tiếp là rất quan trọng, trong đó giới tính là yếu tố quyết định rất nhiều

trong cách tư duy và đưa ra giải pháp khi phải xử lý vấn đề của một giám đốc điều

hành. Xét về giới tính thì khi xem xét trong cùng một giai đoạn, cùng một bối cảnh, đối

với hai nhà lãnh đạo nam và nữ có cùng trình độ, cùng thâm niên công tác, cùng lĩnh

vực hoạt động nhưng vẫn có thể đưa ra các quan điểm và các quyết định khác nhau

hoàn toàn.

Trong khi thế giới đang chứng kiến phụ nữ tham gia ngày càng nhiều hơn vào thị

trường lao động, Việt Nam đã từ lâu sở hữu tỷ lệ tham gia lực lượng lao động của nữ

giới ở mức cao. Khoảng 73% phụ nữ Việt Nam có mặt trong lực lượng lao động (một

trong những tỷ lệ cao nhất toàn cầu), so với 82% nam giới. Một vài ví dụ điển hình như

bà Cao Thị Ngọc Dung - Chủ tịch kiêm CEO công ty vàng bạc đá quý Phú Nhuận

(PNJ), bà Nguyễn Thị Phương Thảo – CEO hãng hàng không Vietjet, bà Thái Hương –

Chủ tịch TH Group, bà Mai Kiều Liên – CEO của Vinamilk hay bà Nguyễn Thị Mai

Thanh – CEO của REE,… Tuy nhiên, dù được thừa nhận rất nhiều, nhưng việc tham

gia hoạt động kinh tế của phụ nữ vẫn là một thách thức trên thực tế. Mặc dù chiếm gần

một nửa lực lượng lao động, nhưng lao động nữ tại Việt Nam ít nắm giữ các vị trí quản

2

lý cấp cao. Điều này cho thấy, các rào cản vô hình từ xã hội đã có sức ngăn trở rất

nhiều những phụ nữ có năng lực được gia nhập thị trường lao động cao cấp.

Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu xem xét sự tác động từ giới tính của các nhà

điều hành, lãnh đạo đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty, nhưng chưa có

nghiên cứu phù hơp cho thị trường Việt Nam. Do đặc thù thị trường chứng khoán của

Việt Nam còn non trẻ, các dữ liệu còn nhiều hạn chế, nên đa số các nghiên cứu chọn

hướng xem xét tác động của sự đa dạng giới tính trong Hội đồng quản trị hoặc Ban

điều hành đến kết quả hoạt động của công ty. Tuy nhiên, để đánh giá được tác động

của giới tính nói chung và nữ giới nói riêng đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu

một công ty thì cần phải xem xét đến giới tính của nhân vật có thể tạo ra được sự ảnh

hưởng rõ ràng nhất đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của một công ty, đó chính là Tổng

Giám đốc điều hành (CEO). Đây chính là động cơ thúc đầy đề tài nghiên cứu “Tác

động của CEO nữ và tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty - Bằng chứng

từ Việt Nam”

Bài nghiên cứu góp phần bổ sung một phương pháp tiếp cận mới trong các nghiên

cứu về mối quan hệ giữa giới tính nữ của CEO và tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu

công ty tại Việt Nam. Việc làm sáng tỏ các vấn đề và phân tích các kết quả nghiên cứu

đã cung cấp một bằng chứng thực nghiệm hỗ trợ và bổ sung cho nhận thức của thị

trường đối với lao động nữ tại vị trí ra quyết định trong lĩnh vực kinh tế ở điều kiện thị

trường Việt Nam.

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu tập trung phân tích mục tiêu chính, đó là mối quan hệ giữa tác động

của nữ CEO đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty tại Việt Nam để trả lời

câu hỏi:

 Có hay không sự tác động của CEO nữ đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ

phiếu công ty?

3

 Và nếu có tác động, thì xu hướng tác động của CEO nữ đến tỷ suất sinh lợi

vượt trội của cổ phiếu công ty là như thế nào?

 Có sự khác biệt nào trong tác động của CEO nữ đến tỷ suất sinh lợi vượt trội

của cổ phiếu ở hai lĩnh vực thương mại và phi thương mại hay không?

 Và nếu có, thì xu hướng tác động là như thế nào?

1.3 Kết cấu bài nghiên cứu

Bài nghiên cứu được trình bày theo trình tự như sau:

 Phần 1: Giới thiệu sơ lược về bài nghiên cứu.

 Phần 2: Trình bày tổng quan kết quả các nghiên cứu trước đây về mối quan

hệ giữa giới tính nữ CEO đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu các công

ty tại Việt Nam.

 Phần 3: Trình bày về phương pháp, mô hìnhvà dữ liệu nghiên cứu.

 Phần 4: Trình bày kết quả thực nghiệm, phân tích và giải thích ý nghĩa của

các kết quả.

 Phần 5: Thảo luận kết quả, nêu các hạn chế của bài nghiên cứu và đưa ra một

số kiến nghị dựa trên kết quả nghiên cứu.

2. Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu trước đây

2.1 Phụ nữ và cơ hội việc làm

Trong báo cáo “Phụ nữ trong kinh doanh và quản lý: Trên đà phát triển” của Tổ

chức Lao động Quốc tế (ILO) cho thấy tỷ lệ nữ giới trong tất cả các vị trí quản lý tính

theo quốc gia thấp nhất ở mức 2,1% tại Yemen và cao nhất ở mức 59,3% tại Jamaica

(trong tổng số 108 nước). Việt Nam đứng thứ 76 với 23% phụ nữ đảm nhiệm vai trò

quản lý tại các doanh nghiệp. Theo dữ liệu của Dự án CEO nữ toàn cầu thuộc một tổ

chức có trụ sở tại Pháp (Intelligence Financial Research and Consulting) cho thấy tại

Việt Nam chỉ có 7% các CEO của tổng số hơn 600 công ty được khảo sát là phụ nữ và

14% thành viên hội đồng quản trị là nữ giới.

4

Nghiên cứu của ILO cho thấy việc phụ nữ tham gia ngày càng nhiều vào thị

trường lao động chính là động lực lớn nhất đối với sự phát triển và gia tăng năng lực

cạnh tranh của toàn cầu. Bên cạnh đó, rất nhiều nghiên cứu cũng cho thấy mối quan hệ

tích cực giữa việc phụ nữ tham gia vào nhóm ra quyết định cao nhất với hiệu quả kinh

doanh. Kết quả khảo sát và nghiên cứu của ILO cho biết thêm, ngày nay, phụ nữ sở

hữu và quản lý hơn 30% tổng số các doanh nghiệp toàn cầu (ở Việt Nam, Điều tra Lao

động và Việc làm 2013 cho thấy 29,5% chủ lao động là nữ giới), nhưng phần lớn là các

doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ. Báo cáo cho thấy việc có thêm nhiều phụ nữ tạo lập và

phát triển doanh nghiệp không chỉ quan trọng đối với bình đẳng giới mà còn có ý nghĩa

tích cực đối với sự phát triển của quốc gia.

Bên cạnh đó, còn có những bằng chứng cho thấy lợi ích của doanh nghiệp trong

việc sử dụng các nhân tài là nữ giới – bao gồm việc thích ứng với một thị trường tiêu

dùng ngày càng ảnh hưởng nhiều bởi phụ nữ. Do phụ nữ thường xuyên kiểm soát ngân

sách hộ gia đình, đưa ra các quyết định tài chính và sức mua của họ đang tăng lên, họ

là những khách hàng và người tiêu dùng quan trọng đối với các sản phẩm và dịch vụ.

Vì vậy, việc đưa ra các quyết định tại các doanh nghiệp cần có sự tham gia của cả nữ

và nam giới. Việc hỗ trợ phụ nữ thăng tiến trong sự nghiệp không chỉ là câu chuyện

bình đẳng giới mà còn có ý nghĩa quan trọng đối với doanh nghiệp, thúc đẩy sự đa

dạng trong quản lý bằng việc có thêm nữ giới đảm nhận các vị trí cao nhất là chìa khóa

để tăng năng suất lao động, năng lực cạnh tranh và nhờ vậy, nắm bắt được các lợi ích

về kinh tế và xã hội khi đất nước đang hội nhập sâu rộng hơn.

Tại Việt Nam, các khung pháp lý đã được xây dựng để bảo về quyền lợi của lực

lượng lao động nữ. Luật lao động Việt Nam 2012 bảo vệ “quyền làm việc bình đẳng

của lao động nữ” và yêu cầu người sử dụng lao động “đảm bảo thực hiện bình đẳng

giới và các biện pháp thúc đẩy bình đẳng giới trong tuyển dụng, sử dụng, đào tạo, thời

giờ làm việc, thời giờ nghỉ ngơi, tiền lương và các chế độ khác”.

5

Luật Bình đẳng giới được thi hành ngày 01/07/2007 cùng với Chiến lược quốc

gia về bình đẳng giới giai đoạn 2011 – 2020 được thực hiện để đảm bảo giảm thiểu

phân biệt đối xử dựa trên giới tính, đảm bảo tỷ lệ tham của nữ giới trong các lĩnh vực

kinh tế, xã hội. Tuy nhiên, trên thực tế, sự phân biệt giới tính vẫn chưa được cải thiện

đáng kể tại Việt Nam. Qua khảo sát các quản cáo tuyển dụng trên VietnamWorks,

JobStreet, CareerBuilder và CareerLink thực hiện từ giữa tháng 11/2014 đến giữa

tháng 1/2015 cho thấy các quảng cáo đăng tuyển có đề cập đến yêu cầu về giới tính, có

đến 70% yêu cầu chỉ tuyển nam giới trong khi chỉ có 30% mong muốn hồ sơ của ứng

viên nữ và đa phần chỉ tập trung tại các vị trí mang tính hỗ trợ và văn phòng. Điều này

làm hạn chế cơ hội tham gia thị trường lao động của nữ giới, đồng thời cũng làm ảnh

hưởng đến khả năng hưởng lợi tối đa của công ty từ năng lực của nguồn lao động tuyển

dụng. Bên cạnh đó, sự phân biệt giới cũng tập trung theo chiều dọc, tại cùng một ngành

nghề nhất định, các yêu cầu tuyển dụng tại các vị trí cao cấp cũng thiên lệch, đến 83%

các thông báo tuyển dụng tại vị trí quản lý, điều hành chỉ chấp nhận ứng viên nam.

Phân biệt đối xử giữa nam và nữ có nguồn gốc xã hội sâu xa, không thể nào gỡ bỏ

đơn giản chỉ bằng pháp luật, chính sách hoặc bất kì một biện pháp đơn lẻ nào. Trong

đó, phụ nữ ở Châu Á phải đối mặt với sự phân biệt đối xử có một mức độ lớn hơn do

thành kiến chịu ảnh hưởng của tư tưởng Nho giáo “trọng nam khinh nữ” và sự bảo vệ

của pháp luật về cơ hội bình đẳng còn nhiều hạn chế.

 “Glass celling” – các rào cản vô hình:

Phụ nữ phải đối mặt với Glass celling - các rào cản vô hình, ngăn trở họ đạt được

vị trí hàng đầu trong công ty và đây chính là bằng chứng cho việc phụ nữ bị đánh giá

thấp so với người đồng vị là nam. Tại cùng một vị trí công việc, phụ nữ thường bị đối

xử không tương đồng với nam giới, họ bị đòi hỏi phải làm việc nhiều hơn, có trình độ

cao hơn để có được sự tiến cử tương đương nam giới (Cobb-Clark, 2001).

Glass celling còn được biết đến như là giới hạn vị trí tối đa có thể đạt được của nữ

giới trong công ty (Lee & James, 2007). Lý do chỉ có một số nữ giới được đề bạt vào vị

6

trí lãnh đạo ở một số công ty là theo Oakley (2000), do phụ nữ được cho là ít có khả

năng gánh vác công việc và chấp nhận rủi ro. Do đó, điều này đã hình thành nên định

kiến đối với phụ nữ là không phù hợp với hình mẫu một CEO truyền thống. Thêm nữa,

Smith, Verner & Smith (2011) cho rằng phụ nữ không hứng thú trong việc chấp nhận

rủi ro trong khi điều này lại liên quan mật thiết đến công việc của một nhà lãnh đạo

công ty.

Phụ nữ có xu hướng chấp nhận mức rủi ro thấp đặc biệt trong các quyết định tài

chính hơn so với nam giới (Jianakoplos & Bernasek, 1998) và điều này giúp cho công

ty có thể giảm được các quyết định mang tính rủi ro quá mức khi một phụ nữ được bổ

nhiệm làm CEO hoặc thành viên Hội đồng quản trị công ty (Kang, Ding, &

Charoenwong, 2010). Theo Martin, Nishikawa & Williams (2009) khi có sự thay đổi

trong vị trí CEO, rủi ro của công ty cũng có sự thay đổi theo. Việc bổ nhiệm một nữ

CEO thay vì một nam CEO làm cho rủi ro của công ty có xu hương giảm thiểu

(Martin, Nishikawa, & Williams, 2009). Và Beatty & Zajac (1987) đưa ra bằng chứng

rằng rủi ro có thể thay đổi cùng với sự thay đổi của CEO.

Có sự mâu thuẫn với các kết quả nghiên cứu khác từ kết quả của Stræde (2013)

cho rằng các nhà lãnh đạo nữ thường có các phản ứng tương tự nam giới trong các khu

vực tư nhân. Quan điểm của họ giống với quan điểm của nam giới, điều này làm cho

việc phụ nữ được bổ nhiệm vào các vị trí CEO không có tác động gì đến việc có nhiều

hơn nữ giới trong một công ty (Stræde, 2013)

 “Glass cliff” - sự bất ổn vô hình

Các lý thuyết giải thích cho việc phụ nữ được bổ nhiệm vào vị trí CEO là bởi vì

phụ nữ là sự lựa chọn tốt nhất cho các công ty có hiệu suất thấp. Theo nghiên cứu của

Judge (2003), có mối quan hệ ngược chiều giữa số lượng nữ giới trong ban điều hành

và giá cổ phiếu của các công ty có hiệu suất thấp và kết luận rằng các công ty tại Anh

tốt nhất là không nên có sự tham gia của nữ giới.

7

Trong khi đó, ngược lại, bằng chứng từ Ryan & Haslam (2009) việc giá cổ phiếu

có dấu hiệu tiêu cực không liên quan đến số lượng thành viên nữ, nhưng việc giảm giá

này lại liên quan đến việc nữ giới được bổ nhiệm vào vị trí điều hành của công ty. Kết

quả nghiên cứu còn cho thấy việc phụ nữ được bổ nhiệm thay cho nam giới trong hoàn

cảnh có sự gia tăng rủi ro thất bại trong tổ chức. Tương tự, Ashby, Ryan & Haslam

(2007) cũng chỉ ra rằng thật sự không phải việc bổ nhiệm nữ giới dẫn đến việc công ty

phải đối mặt với rủi ro khủng hoảng mà ngược lại, khi công ty phải đối mặt với tình

trạng khủng hoảng thì phụ nữ thường được bổ nhiệm nhiều hơn. Qua kiểm nghiệm

thực tế của Bruckmüller & Brandscombe (2010) cho thấy rằng các ứng viên nữ thường

được lựa chọn khi công ty đang trong giai đoạn khó khăn và nam giới sẽ được ưu tiên

bổ nhiệm khi công ty đang ở giai đoạn thành công. Điều này là do nữ giới với các kỹ

năng giao tiếp, khả năng tạo động lực được đánh giá rất cao khi công ty ở giai đoạn

khó khăn nhưng điều này lại không được nhận ra trong các giai đoạn khác.

Strelcova (2005) với kết quả nghiên cứu các công ty có bổ nhiệm nữ giới đã nhận

ra rằng phụ nữ bị đánh giá thấp so với nam giới, ít nhất là trong năm đầu tiên được bổ

nhiệm. Trong các năm tiếp theo, không có bằng chứng nào về sự khác biệt trong giá cổ

phiếu nữa. Kết quả của Jalbert, Jalbert & Furumo (2013) thì lại cho rằng phụ nữ được

bổ nhiệm khá thường xuyên tại một số nghành hơn các nghành khác. Họ cũng nói rằng

cách phụ nữ điều hành công ty cũng khác với nam giới và do đó, nhận thức của thị

trường đối với nữ giới cũng khác.

Phụ nữ dễ dàng gặp phải tình trạng “Glass cliff” hơn nam giới. “Glass cliff” có

nghĩa là vị trí của các nhà lãnh đạo nữ có xu hướng chịu nhiều bất ổn hơn so với người

đồng vị và bị gắn liền với rủi ro thất bại lớn hơn cùng với sự chỉ trích (Ryan & Haslam,

2009). Ryan & Haslam (2007) nghiên cứu các công ty trong giai đoạn khủng hoảng,

phong cách điều hành của các nữ CEO - cảm thông, nhiệt tình giúp đỡ và thấu hiểu

cảm xúc người khác - là rất phù hợp. Họ thảo luận về việc khi các nam CEO khi được

đề nghị tham gia điều hành công ty trong giai đoạn khủng hoảng, họ có thể từ chối

8

nhưng đối với nữ CEO thì họ thường không có nhiều lựa chọn như vậy và sẽ chấp nhận

(Haslam & Ryan, 2008).

Bên cạnh đó, Ashby, Haslam & Ryan (2007) còn chỉ ra rằng nam giới có nhiều

thứ để đánh đổi hơn so với nữ giới khi đối mặt với vị trí có rủi ro cao. Phụ nữ thì ngược

lại, được nhiều hơn mất và cũng vì vậy mà thường được bổ nhiệm vào các vị trí có

mức rủi ro cao khi công ty phải đối mặt với vấn đề khủng hoảng. Và có thể bởi vì phụ

nữ đại diện cho “nguồn lực giá trị thấp nhưng lại dồi dào hơn so với nam giới cùng cấp

vị, và ít cần phải bảo vệ hơn” (Haslam & Ryan, 2008). Phụ nữ được bổ nhiệm vào vị trí

lãnh đạo bởi vì công ty tin tưởng rằng họ có thể thay đổi được tình hình, và bởi vì phụ

nữ là những người quản lý tốt mà còn vì họ có thể chịu trách nhiệm trước thảm hoạ của

công ty (Ryan, Haslam, Hersby, & Bongiorno, 2011). Do đó, vì phụ nữ được bổ nhiệm

vào các vị trí lãnh đạo khi công ty đã thực sự hoạt động kém hiệu quả, nên nữ giới có

vẻ như nhận hầu hết các lời chỉ trích không công bằng, vì vai trò lãnh đạo nhiều rủi ro

và bất ổn (Ashby, Ryan, & Haslam, 2007).

Một lần nữa, phụ nữ phải đối mặt với những định kiến rập khuôn tiêu cực, vì họ

không được nhìn nhận như một nhà lãnh đạo thực thụ. Phụ nữ được bổ nhiệm các vị trí

rất cao trong giai đoạn khủng hoảng sẽ luôn bị nhìn nhận như là một lãnh đạo không

thể quản lý tốt và không thể đưa công ty đến những kết quả khả quan và vì vậy luôn bị

chỉ trích như là “một phần của vấn đề” (Ryan, Haslam, Hersby, & Bongiorno, 2011).

Việc bổ nhiệm một CEO mới sẽ làm tác động đến rủi ro tổng thể của công ty.

Như đã đề cập, phụ nữ có khả năng chấp nhận rủi ro thấp, nên việc bổ nhiệm một CEO

nữ sẽ hàm ý giảm thiểu rủi ro cho công ty. Cũng vì vậy, việc bổ nhiệm các CEO nữ trở

nên dễ dàng hơn tại các công ty có mức rủi ro tổng quát cao – khi công ty nhận thấy lợi

ích đạt được từ việc thay đổi và bổ nhiệm một CEO nữ mới (Martin, Nishikawa, &

Williams, 2009).

 Cạnh tranh giữa nam giới và nữ giới

9

Nhiều bằng chứng cho thấy rằng phụ nữ có xu hương tự đánh giá thấp khả năng

của bản thân so với nam giới. Và nếu nữ giới vẫn tiếp tục tư duy rằng sự nghiệp của họ

chỉ dừng lại ở đó, không có tương lai khả quan thì những nhận thức này sẽ tiếp tục diễn

ra mặc cho môi trường xung quanh có thực sự đang thay đổi (Henrekson & Stenkula,

2009). Nếu phụ nữ nhận thức rằng họ không có cơ hội được thăng tiến thì họ sẽ không

có đủ khả năng trong môi trường cạnh tranh. Khi có sự gia tăng tính cạnh tranh trong

môi trường làm việc thì theo như kết quả nghiên cứu của Gneezy, Niederle &

Rustichini (2003), thì hiệu suất của nam giới có sự gia tăng rõ rệt trong khi của nữ giới

lại không như vậy.

Kết quả nghiên cứu của Niederle & Vesterlund (2007) cho thấy rằng không hề có

sự khác biệt trong hiệu suất hoạt động giữa nam và nữ. Vì vậy, họ kết luận rằng phụ nữ

đơn giản là không thích cạnh tranh và không phải bởi vì họ cảm thấy họ không đủ năng

lực.

 Lối mòn tư duy

Một lý do để “các rào cản vô hình” và “sự bất ổn vô hình” vẫn tiếp tục tồn tại đó

chính là bởi sự nhận thức khác biệt mang tính tiêu cực thường xuyên của phụ nữ khi

làm lãnh đạo. Những nhận thức tiêu cực được chứng minh qua rất hiều nghiên cứu

rằng, các nhà đầu tư thường có phản ứng tiêu cực trước thông báo bổ nhiệm một CEO

nữ. Nhưng các nhà đầu tư không chỉ có suy nghĩ tiêu cực về việc phụ nữ khó có thể

đảm nhận được công việc lãnh đạo, mà còn bởi vì lối suy nghĩ rập khuôn về việc một

nhà lãnh đạo nữ sẽ như thế nào: rằng họ không có đủ các tiêu chí để làm một nhà lãnh

đạo hoàn hảo.

Một lý do nữa giải thích cho việc phụ nữ ít khi được bổ nhiệm vào các vị trí điều

hành là do các nhà quản lý có những suy nghĩ rập khuôn về việc phụ nữ không muốn

chấp nhận rủi ro hơn so với nam giới, chẳng hạn như tại một số nghành đòi hỏi phải có

mức chấp nhận rủi ro nhất định (Smeets, 2012). Nhưng ngược lại, tại một số nghành

10

như bảo hiểm (Eckel & Grossman, 2008) thì nam giới có xu hướng bị đánh giá thấp

hơn so với nữ giới.

Theo Lee & James (2007) lý do để các nhà đầu tư nhìn nhận một CEO nữ với sự

hoài nghi và những đánh giá tiêu cực có thể là do có quá ít nữ CEO được bổ nhiệm để

có thể đối chiếu hiệu quả làm việc và các định kiến về giới tính hình thành từ lâu.

Không đơn giản để các nhà dầu tư có thể đánh giá được việc bổ nhiệm một CEO nữ là

tốt hay xấu trong khi có rất ít các công ty có CEO là nữ để có thể so sánh bất kể họ có

làm tốt hay không. Và một định kiến khác nữa đó chính là vai trò của một CEO dường

như được định nghĩa như là một vai trò đậm nét nam tính và dường như được tạo ra để

dành cho nam giới – “think manager – think male” Lee & James (2007).

Có một sự thật rằng sự phân biệt đối xử được thể hiện thông qua cách mà mọi

người nhìn vào mối quan hệ giữa một phụ nữ và vị trí lãnh đạo - mọi người có xu

hướng cho rằng phụ nữ không hứng thú với vị trí đòi hỏi phải chịu trách nhiệm như

nam giới và phụ nữ không sẵn sàng để hi sinh khi cần thiết (Stræde, 2013).

Một số kết quả nghiên cứu về sự khác biệt giữa nam và nữ tại vị trí 2.2

điều hành

Tác động của giới tính đến giá trị của doanh nghiệp hiện nay đang được thảo luận

rất nhiều. Một số nhà nghiên cứu như Denmark (1993), Powell (1993), Ragins và

Sundstorm (1980) đểu phủ nhận có sự khác biệt khi xem xét mức độ hiệu quả của nhà

quản trị nam và quản trị nữ. Holland (1992) cho rằng phụ nữ thường gặp phải những

rào cản ban đầu để có thể đạt được vị trí xứng đáng và không có sự khác nhau trong

hiệu quả quản trị giữa người dẫn đầu nam và nữ. Powell (1993) chỉ ra rằng có nhiều

điểm giống nhau trong hiệu quả điều hành của nữ giới và nam giới trong khi có một vài

trường hợp công việc đó là chỉ phù hợp với nữ hoặc nam hơn. Bass (1990) tìm ra các

kết quả công tác điều hành của nhà quản trị nam là tốt hơn so với nữ, nhưng được lý

giải là do sự thiên vị và những ưu đãi đã được định hình sẵn.

11

Nghiên cứu của Wolfers (2006) tìm thấy không có sự khác biệt trong lợi nhuận

đem lại từ cổ phiếu khi nữ giới điều hành công ty. Martin, Nishikawa & Williams

(2009) cũng cho thấy được sự khác biệt khi bổ nhiệm CEO nam và CEO nữ là không

có ý nghĩa. Thị trường có phản ứng tích cực đối với việc thay đổi tại vị trí CEO bất kể

người được bổ nhiệm là nam hay nữ.

Các nhà nghiên cứu ủng hộ sự hiện diện của nữ giới tại các vị trí ra quyết định vì

phụ nữ có khả năng hiểu biết và nắm bắt rất tốt xu hương thị trường và tâm lý khách

hàng để đưa ra các chiến lược không những cải thiện hoạt động tài chính mà còn giúp

ích cho hoạt động xã hội và cộng đồng (Bruke, 2003). Theo Smith và cộng sự (2006),

sự hiện diện của thành viên nữ trong bộ máy điều hành của công ty có tầm quan trọng

vì ba lý do sau:

Nhà quản trị nữ có thể hiểu được thị trường tốt hơn so với quản trị nam; (i)

(ii) Các thành viên nữ tạo được hình ảnh tốt hơn trong nhận thức của cộng

đồng về hình ảnh của công ty và điều này có tác động tích cực đến giá trị

của công ty;

(iii) Các thành viên khác trong công ty sẽ có thêm các cách nhìn khác và sự

hiểu biết mới về môi trường kinh doanh thông quan quan điểm của thành

viên nữ.

Walayet A. Khan và Joăo Paulo Vieito (2013) đã đưa ra một số tiết lộ rằng các

công ty được điều hành bởi phụ nữ có hiệu suất khả quan hơn so với công ty được điều

hành bởi nam giới, khả năng chấp nhận rủi ro của nữ CEO là thấp hơn nên Hội đồng

quản trị chấp thuận một khoản phụ cấp để khích lệ việc chấp nhận rủi ro của họ trong

quá trình điều hành công ty. Krishnan and Parsons (2008) cho rằng các công ty có sự

đa dạng giới tính trong quản lý cấp cao thường thu được lợi nhuận cao hơn. Họ còn

khám phá được rằng, sau quá trình IPO, các công ty có số lượng nữ giới cao hơn trong

đội ngũ quản lý cấp cao có mức lợi nhuận và tỷ suất sinh lời cổ phiếu cao hơn so với

công ty cùng quy mô nhưng tỷ lệ nữ giới ban điều hành thấp hơn.

12

Tương tự, Erhardt, Werbel, and Shrader (2003) dựa trên mẫu dữ liệu 500 công ty

đã đưa ra bằng chứng là các công ty với số lượng nữ giới tham gia điều hành công ty

nhiều hơn sẽ đem lại lợi nhuận cao hơn so với mức trung bình nghành. Và Welbourne

(1999) dựa vào các nghiên cứu thực nghiệm của mình đã chỉ ra rằng trong dài hạn, các

công ty có nữ giới trong đội ngũ lãnh đạo cao cấp sẽ đưa đến kết quả là thu nhập cao

hơn và làm gia tăng giá trị tài sản cho các cổ đông. Dwyera và cộng sự (2003) bổ sung

thêm thông tin, cho rằng tác động của giới tính lên hiệu quả hoạt động của công ty phụ

thuộc vào bối cảnh tổ chức của công ty và cho rằng việc đa dạng giới trong hoạt động

quản lý sẽ nâng cao hiệu quả hoạt động của các công ty tìm kiếm sự tăng trưởng.

Smith, Smith, & Verner (2006) sử dụng dữ liệu từ các công ty Đan Mạch, cung

cấp các bằng chứng tích cực về mối quan hệ giữa giới tính và hiệu quả hoạt động của

công ty. Bên cạnh đó, họ lưu ý rằng bất kỳ tác động nào xảy ra cũng gắn chặt với tính

cách cá nhân của CEO. Nghiên cứu cũng cho thấy rằng, nếu có sự kết hợp giới tính

trong đội ngũ điều hành cấp cao thì công ty sẽ có được lợi nhuận cao hơn và gia tăng

giá trị công ty trong dài hạn. Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn chưa đề cập đến việc giới tính

của CEO có tác động đến hiệu quả hoạt động của công ty hay không. Ford và

Richardson (1994) tin rằng nữ giới quan tâm nhiều đến hành vi đạo đức hơn nam giới

tại nơi làm việc. Campbell và Minguez-Vera (2008) dựa trên mẫu nghiên cứu các công

ty tại Tây Ban Nha tìm được mối quan hệ không rõ ràng giữa việc nữ giới là đóng vai

trò đại diện cho Hội đồng quản trị và giá trị công ty, trong khi Adams và Ferreira

(2008) lại cung cấp một số tài liệu cho thấy giới tính có mức tác động lên cả giá trị thị

trường và hiệu quả hoạt động của công ty sẽ ít hơn nếu họ nắm giữ nhiều cổ phiếu của

công ty hơn và ngược lại. Kết quả này nói lên việc thiết lập giới hạn về giới tính đối

với Hội đồng quản trị có thể không làm tăng hiệu suất trên mức trung bình nhưng có

thể sẽ hiệu quả hơn đối với một số công ty mà ở đó hoạt động giám sát bổ sung là phản

tác dụng.

13

Một nghiên cứu khác thú vị hơn về việc điều gì sẽ xảy ra với giá cổ phiếu khi

công ty công bố việc bổ nhiệm một CEO là nam hoặc nữ. Sử dụng dữ liệu từ 3000

công ty tại Nga và mô hình ba nhân tố của Fama-Frenh, Gondhalekar và Dalmia (2007)

tìm thấy lợi nhuận bất thường khi công ty công bố việc bổ nhiệm CEO, kết quả có tính

hiệu tích cực yếu khi CEO được bổ nhiệm là nữ và không có thay đổi khi CEO được bổ

nhiệm là nam. Các nữ CEO khi đạt đến vị trí dẫn đầu thường có mạng lưới các mối

quan hệ rất tốt (Bartlett & Miller, 1985) với các chuyên gia hàng đầu trong các nghành

và đòi hỏi có năng lực học vấn cao hơn (Adams, Haughton, & Leeth, 2007). Hơn nữa,

khi nữ giới đạt được các vị trí hàng đầu khi họ có tuổi đời trẻ hơn so với mức trung

bình của người đồng vị nam (Buress & Zucca, 2004). King và Cornwall (2007) bổ

sung thêm các kết quả là khi nữ giới là người phụ trách (hoặc là người ra quyết định

chính) đối với công việc liên quan đến hoạt động thu mua sẽ khiến cho họ mất nhiều

thời gian hơn để có thể đạt được vị trí dẫn đầu. Những sẽ là ngược lại nếu họ nắm giữ

các công việc liên quan đến bán hàng, vì các nữ CEO có xu hướng thấu hiểu tốt hơn

nhu cầu và hành vi của khách hàng đặc biệt là nữ giới.

Một số nghiên cứu chỉ ra rằng, nam và nữ có hành vi ứng xử khác nhau tại nơi

làm việc khi được hỏi làm thế nào để quản lý tiền bạc và các vấn đề liên quan đến tài

chính. Betz, O'Connell, và Shepard (1989) và Bernardi và Arnold (1997) cung cấp các

bằng chứng cho thấy phụ nữ cảm thấy thoải mái hơn trong các hoạt động liên quan đến

giúp đỡ người khác, trong khi nam giới lại thấy dễ dàng hơn trong các hoạt động kiếm

tiền.

Powell và Ansic (1997) khẳng định rằng phụ nữ ít có khả năng là các nhà hoạch

định tài chính. Ngoài ra, Bliss và Potter (2002) và Barber và Odean (2001) cho rằng

phụ nữ có khả năng chấp nhận rủi ro thấp hơn so với nam giới. Các nghiên cứu của Lee

và James (2007) cho thấy rằng các cổ đông và nhà đầu tư có thể nghi ngờ về việc bổ

nhiệm một CEO nữ hơn là CEO nam. Các nữ CEO không chỉ tạo ra giá trị tiêu cực mà

nó còn thể hiện sự tiêu cực nhiều hơn so với nam CEO. Kết quả nghiên cứu còn cho

14

rằng nữ giới đem lại hiệu quả thấp hơn so với nam giới, tuy nhiên hiệu quả thấp này lại

rất yếu tại các công ty lớn và hầu như không tồn tại tại các công ty một thành viên. Một

nghiên cứu khác của Kolev (2012) hỗ trợ cho phát hiện của các nghiên cứu khác rằng

phụ nữ có xu hướng đem lại kết quả kém hiệu quả. Trong thực tế, kết quả điều hành

của phụ nữ có xu hướng kém hơn 0,35% /tháng, và họ phải đối mặt với các phản ứng

tiêu cực được phản ánh vào giá cổ phiếu khi so sánh với các nam CEO trong cùng hoàn

cảnh. Tuy nhiên, (Kolev, 2012) cũng cho rằng, nghiên cứu nên được thực hiện lại với

dữ liệu trong khoản 20 năm để có thể đánh giá chính xác được thực sự các CEO nữ có

đem lại hiệu quả hoạt động thấp hay không.

Ngược lại, nghiên cứu được thực hiện với dữ liệu từ các công ty tại Singapore do

Kang, Ding và Charoenwong (2010) thực hiện lại nhận được kết quả phản ứng tích cực

của các nhà đầu tư khi nữ giới được bổ nhiệm làm CEO, đặc biệt là khi cô ấy xuất phát

từ chính công ty đó. Một nghiên cứu khác của Gondhalekar và Dalmia (2007) tìm thấy

một phản ứng yếu mang tính tích cực về lợi nhuận bất thường vào ngày công bố bổ

nhiệm một nữ CEO mới, nhưng lại không có bất cứ phản ứng nào khi sự bổ nhiệm đó

là nam. Họ cũng nhận thấy rằng những công ty bổ nhiệm phụ nữ vào các vị trí CEO

thường là công ty có quy mô nhỏ hơn, có lợi nhuận nhiều hơn (về lợi nhuận trên vốn

chủ sở hữu, lợi nhuận biên,v.v), nhưng có tỷ lệ giá thị trường/giá trị sổ sách thấp hơn.

Davis và cộng sự (2010) cho thấy phụ nữ sẽ điều hành tốt hơn các công ty dịch vụ có

quy mô nhỏ so với nam giới do họ có khả năng định hướng thị trường tốt hơn.

Mặc dù các kết quả nghiên cứu là rất khác nhau, nhưng kết quả của Nino &

Romero (2007) lại cho thấy khi công ty công bố thay đổi CEO trong giai đoạn hoạt

động với hiệu suất kém thì sẽ xuất hiện lợi nhuận bất thường đáng kể. Điều này giải

thích tại sao một số nghiên cứu có kết quả tích cực trong lợi nhuận bất thường trong

khi một số khác lại không. Đặc biệt, lợi nhuận này có thể giảm nếu vị CEO đương

nhiệm có một lịch sử điều hành tốt rời khỏi công ty, và ngược lại với một CEO tồi rời

khỏi công ty sẽ đem lại tín hiệu tích cực trong giá cổ phiếu, điều này là do sự kỳ vọng

15

của các nhà đầu tư vào sự đổi mới và kỳ vọng tốt hơn vào tương lai của công ty khi có

thay đổi xảy ra.

Nhìn chung, vẫn chưa có sự đồng nhất trong các kết quả nghiên cứu trước đây về

sự khác biệt trong hiệu quả điều hành, quản lý khi có sự khác biệt về giới tính của

CEO. Sự khác biệt trong các kết quả nghiên cứu có thể phần nào được lý giải là do áp

dụng các phương pháp ước lượng, các tiêu chuẩn đo lường khác nhau, các khác biệt về

cách chọn mẫu, cách thu thập dữ liệu, mức độ tập trung của cơ sở dữ liệu tại một quốc

gia hay giàn trải giữa các nước, các giai đoạn nghiên cứu khác nhau, các phương pháp

đo lường giá trị hay hiệu quả hoạt động của công ty, hệ thống quy định pháp luật giữa

các quốc gia có sự khác biệt, các yếu tố tác động khác nhau từ ngoại cảnh.v.v đã đưa

đến các kết quả nghiên cứu trái ngược.

3. Cơ sở dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở dữ liệu 3.1

Bài nghiên cứu này cung cấp những bằng chứng về tác động của CEO nữ đến tỷ

suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty tại thị trường chứng khoán Việt Nam. Như

đã trình bày, bài nghiên cứu được tiến hành dựa trên dữ liệu của các công ty niêm yết

trên Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (HNX) và Sở giao dịch Chứng khoán TP.HCM

(HOSE) với tổng số 609 công ty, các quan sát được thực hiện theo tháng trong giai

đoạn từ năm 2007 đến năm 2014 tại Việt Nam, tương đương 40.602 quan sát. Dữ liệu

của bài nghiên cứu là dạng dữ liệu bảng không cân bằng do số lượng các công ty tham

gia thị trường tại mỗi giai đoạn quan sát là không giống nhau.

Các dữ liệu tài chính và dữ liệu về nữ CEO được thu thập từ các báo cáo tài

chính, báo cáo thường niên từng năm của từng công ty và các thông tin được công bố

rộng rãi trên website của công ty và các trang web tài chính khác như http://cafef.vn,

http://cophieu68.vn, http://vietstock.vn, các thông tin về số lao động nam và nữ được

thu thập từ số liệu được công bổ tại Tổng cục Thống kê Việt Nam.

16

Giới thiệu mô hình nghiên cứu và xác định các thành phần nhân tố 3.2

chính trong mô hình:

3.2.1 Giới thiệu mô hình nghiên cứu

Lợi nhuận của công ty hay lợi nhuận có được từ việc nắm giữ cổ phiếu công ty

phản ánh được giá trị của công ty. Để biết được tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu

công ty bị tác động như thế nào dưới sự khác biệt giữa hoạt động điều hành của nữ

CEO, thì chúng ta cần phải kiểm soát được các nhân tố được cho là xác định giá trị

công ty hay dễ hiểu hơn là các nhân tố xác định tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu.

Nói cách khác, chúng ta cần phải so sánh lợi nhuận đã điều chỉnh rủi ro.

Mô hình định giá tài sản vốn (Capital asset pricing model – CAPM) là mô hình

mô tả mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận kỳ vọng. Trong mô hình này, lợi nhuận kỳ

vọng của một chứng khoán bằng lợi nhuận phi rủi ro (risk-free) cộng với một khoản bù

đắp rủi ro dựa trên cơ sở rủi ro toàn hệ thống của chứng khoán đó. Còn rủi ro không

toàn hệ thống không được xem xét trong mô hình này do nhà đầu tư có thể xây dựng

danh mục đầu tư đa dạng hoá để loại bỏ loại rủi ro này. Mô hình CAPM do William

Sharpe phát triển từ những năm 1960, là mô hình đơn giản về mặt khái niệm và đã có

được nhiều ứng dụng. Tuy nhiên, mô hình CAMP vẫn chưa thực sự giải thích được các

động thái của thị trường, do đó, đã có rất nhiều mô hình được xây dựng để cố gắng giải

thích tốt hơn các tác động của thị trường và tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu.

Sau khi được giới thiệu vào năm 1993, mô hình ba nhân tố của hai tác giả Fama

và French để ước lượng mối quan hệ giữa rủi ro và tỷ suất sinh lợi vượt trội đã được

kiểm định là có hiệu quả tại các thị trường chứng khoán phát triển cũng như mới nổi.

Trong đó, chúng ta có thể kể đến các nghiên cứu của Nima Billou (2004), Andreas

Charitou và Eleni Constantinidis (2004), Gaunt (2004), hay Nartea và Djajadikerta

(2005) đối với các thị trường chứng khoán của Hoa Kỳ như NYSE, AMEX, NASDAQ

và các thị trường của các nước phát triển khác như Nhật Bản, Úc, hoặc New Zealand;

và các nghiên cứu của Connor và Senghai (2001), Bhavna Bahl (2006), Viyaleta

17

Zayats (2007), Anlin Chen và Eva H.Tu (2002) đối với thị trường các nước đang phát

triển như Ấn Độ, Nam Mỹ, Ucraina, hoặc lãnh thổ Đài Loan.

Từ mô hình định giá tài sản CAMP, chúng ta biết rằng yếu tố chính quyết định

đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của công ty chính là rủi ro hệ thống, đo bằng β của thị

trường. Do đó, dựa trên nghi vấn có sự khác biệt trong hoạt động của công ty dựa trên

sự điều hành của nam CEO và nữ CEO, tôi cho rằng, các công ty được điều hành bởi

nam hay nữ CEO sẽ có các β khác nhau tương ứng với rủi ro của cả hệ thống.

Các công ty nhỏ thường đòi hỏi lợi nhuận cao hơn (Banz, 1981; Reinganum,

1981). Rosenberg và cộng sự (1985) cho thấy rằng các công ty có tỷ số giá trị sổ

sách/giá thị trường cao thường đòi hỏi lợi nhuận cao tương ứng. Fama và French

(1992, 1993) cho thấy rằng quy mô và tỷ số giá trị sổ sách/giá thị trường là yếu tố tác

động đến sự biến động của lợi nhuận công ty. Jegadeesh và Titman (1993) cho thấy

rằng đà quán tính đến cũng góp phần quan trọng trong việc xác định lợi nhuận cổ

phiếu.

Mô hình ba nhân tố của Fama và French chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi vượt trội của

chứng khoán (Ri-Rf) chính là phần đóng góp của tỷ suất sinh lợi vượt trội thị trường

(Rm-Rf) cộng với phần bù của quy mô (SMB) và phần bù của giá trị (HML). Carhart

(1997) đã xây dựng mô hình bốn nhân tố dựa trên mô hình ba nhân tố của Fama và

French (1996) kết hợp với nhân tố xu hướng (MOM) được đưa ra bởi Jegadeesh và

Titman (1993) để tính toán tác động của quán tính qua thời gian lên lợi nhuận công ty

và hình thành nên mô hình bốn nhân tố. Mô hình bốn nhân tố được sử dụng rộng rãi

trong việc đánh giá hiệu suất và tính lợi nhuận điều chỉnh rủi ro. Việc đánh giá về tính

hiệu quả hơn giữa mô hình định giá tài sản cổ điểm CAMP và mô hình bốn nhân số

vẫn còn nhiều tranh luận.

Mô hình CAMP (phương trình 1) và mô hình 4 nhân tố (phương trình 2) dự đoán

được tương đối cho bất kỳ công ty hoặc danh mục nào.

18

(1) Eri = α + βi E(MktRf)

(2) Eri = α + βi E(MktRf) + ξi E(SMB) + χi E(HML) + μi E(MOM)

Để sử dụng mô hình (2) để so sánh tỷ suất sinh lợi vượt trội đã điều chỉnh rủi ro

giữa công ty được điều hành bởi nam CEO và nữ CEO, ta sử dụng dữ liệu dạng chuỗi

thời gian hoặc dạng trọng số trung bình của các lợi nhuận danh mục đầu tư 0 (danh

mục đầu tư 0 là danh mục ở vị thế mua đối với các công ty có CEO nữ và vị thế bán

đối với các công ty có CEO nam), và thực hiện hồi quy các mức lợi nhuận này theo các

nhân tố MktRf, SMB, HML, MOM. Phương trình (2) được viết một lần đối với nam và

một lần đối với nữ, chúng ta sẽ thấy được các hằng số trong phương trình bằng 0. Cần

chú ý rằng các suy luận từ kết quả hồi quy này có sự tương quan chéo rất mạnh với các

tỷ suất sinh lợi vượt trội (Wolfer, 2006). Các đơn vị quan sát trong hồi quy được

chuyển từ đơn vị công ty/khoảng thời gian thành đơn vị quan sát theo khoảng thời gian

và bỏ qua việc chênh lệch trong phân bố của dữ liệu, trong một khoảng thời gian chúng

ta có thể có 1 công ty do nữ CEO lãnh đạo, và trong khoảng thời gian khác lại có 100

công ty có CEO nữ.

Tuy nhiên, thay vì thực hiện hồi quy mô hình từ lần đối với biến nam CEO và

biến nữ CEO sau đó thực hiện so sánh kết quả thì ta có một cách tiếp cận khác thông

qua mô hình được đề cử bởi Gueorgui I.Kolev (2012):

rft = α + γ 1[femaleft ] + β1 MktRft + β2[femaleft ] * MktRft

(3) + ξ1 SMB + ξ2 [femaleft ] * SMB + χ1 HML + χ2 [femaleft ] * HML

+ μ1 MOM+ μ2 [femaleft ] * MOM + τt + εft

Trong đó các ký hiệu được hiểu như sau:

: Ký hiệu cho công ty; f

19

: Ký hiện cho khoảng thời gian; t

: Hệ số đo lường sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ α

phiếu công ty khi công ty được điều hành bởi CEO nam và CEO

nữ;

: Hệ số tương đương với α khi có điều chỉnh cùng nhân tố khác; γ

: Công ty được điều hành bởi CEO nữ sẽ có mức rủi ro khác với β1 và β2

công ty được điều hành bởi CEO nam. Do đo, β1 đo lường mức

rủi ro của công ty được điều hành bởi CEO nam và (β1 + β2) là hệ

số đo lường mức độ rủi ro của công ty có CEO là nữ;

: Là tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty f tại khoảng thời rft

gian t so với lợi nhuận vượt trội của trái phiếu chính phủ một

tháng tại khoảng thời gian t;

: Là biến giả - bằng 1 nếu công ty f được điều hành bởi CEO nữ và femaleft

bằng 0 nếu công ty được điều hành bởi CEO nam trong khoảng

thời gian t;

: Là tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội, còn được gọi là phần bù MktRft

của thị trường (market premium), tức là phần tăng thêm của tỷ

suất sinh lợi do rủi ro của thị trường mang lại;

: (Small Minus Big) Đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư SMB

khi đầu tư vào những công ty có giá trị vốn hóa thị trường nhỏ.

Phần lợi nhuận tăng thêm này còn được gọi là phần bù của quy

mô, tức là lợi nhuận do quy mô của công ty mang lại. SMB là

bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ

phiếu công ty nhỏ so với lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty

lớn;

: (High Minus Low): đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư HML

khi đầu tư vào những công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị

20

thị trường (BE/ME) cao tức là những cổ phiếu “giá trị”. HML còn

được gọi là phần bù giá trị, tức là phần tỷ suất sinh lợi tăng thêm

do cổ phiếu giá trị mang lại. HML là bình quân chênh lệch trong

quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty có tỷ số giá trị

sổ sách trên giá thị trường cao so với công ty có tỷ số giá trị sổ

sách trên giá thị trường thấp;

: (Momentum): đo lường lợi nhuận tăng thêm của nhà đầu tư khi MOM

tiếp tục nắm giữ chứng khoán cao giá năm trước do thực hiện

chiến lược đầu tư theo xu hướng. Yếu tố quán tính giá được tính

bằng bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh

mục cổ phiếu công ty có tỷ suất sinh lợi cao so với công ty có tỷ

suất sinh lợi thấp;

3.2.2 Cách xác định các biến trong mô hình

Tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu rft = Rft – RDMt

Trong đó:

Là tỷ suất sinh lợi tính theo tháng của cổ phiếu f trong năm t; Rft:

(Pf,t – Pf,t-1)

Rft =

Pf,t-1

Pi,t : giá thị trường cổ phiếu f tháng t

Pi,t-1 : giá thị trường cổ phiếu f tháng t-1

RDMt: Là tỷ suất sinh lợi danh mục chuẩn của cổ phiếu f trong năm t. Tỷ suất

sinh lợi danh mục chuẩn RDMt được ước tính từ mô hình được đề xuất bởi

Carhart (1997) cho các danh mục được thành lập theo quy mô, tỷ số giá

trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) và yếu tố quán tính giá cổ phiếu

của công ty.

21

Tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội (MktRft) được xác định như sau:

VNIndext ) ] – MktRft = RM – RTP = [ Log ( RTP VNIndext-1

Trong đó :

Tỷ suất sinh lợi kỳ vọng của danh mục thị trường; RM:

Tỷ suất sinh lợi thu được từ các khoản đầu tư không rủi ro được tính RTP:

bằng lãi suất phi rủi ro của trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 tháng tại thời

điểm t;

VNIndex: Chỉ số thể hiện biến động giá cổ phiếu giao dịch tại thị trường giao

dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh. VNIndex được Uỷ Ban

Chứng khoán Nhà Nước tính toán theo phương pháp chỉ số giá bình

quân Passcher. Chỉ số này được thu thập từ website của Uỷ Ban Chứng

khoán Nhà Nước (http://www.ssc.gov.vn);

Để xác định số công ty thuộc danh mục đầu tư nhằm xác định các nhân tố SMB,

HML hay MOM, ta thực hiện như sau :

Dựa vào số liệu giá trị thị trường vốn chủ sở hữu thời điểm t-1 để xác định giá trị

quy mô công ty ở thời điểm t. Những cổ phiếu nào có mức vốn hóa thị trường thấp hơn

mức vốn hóa thị trường bình quân sẽ được đưa vào nhóm cổ phiếu có quy mô nhỏ

(Small – S) và những cổ phiếu nào có mức vốn hóa thị trường cao hơn mức vốn hóa thị

trường bình quân sẽ được đưa vào nhóm cổ phiếu có quy mô lớn (Big – B).

Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) của mỗi cổ phiếu được xác định

bằng cách sử dụng tỷ lệ giữa giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu (BE) và giá trị thị

trường của vốn chủ sở hữu (ME). Các cổ phiếu được xếp theo tỷ số B/M tăng dần: 30%

các cổ phiếu có tỷ số B/M nhỏ nhất được xếp vào nhóm có B/M thấp (Low – L), 40%

các cổ phiếu tiếp theo đưa vào nhóm có B/M trung bình (Medium – M), và 30% các cổ

22

phiếu có tỷ số B/M cao nhất đưa vào nhóm có B/M cao (High – H). Các nhóm cổ phiếu

được kết hợp lại thành 6 danh mục như sau:

: CP có quy mô nhỏ và tỷ lệ B/M cao  SH

: CP có quy mô nhỏ và tỷ lệ B/M trung bình  SM

: CP có quy mô nhỏ và tỷ lệ B/M thấp  SL

: CP có quy mô lớn và tỷ lệ B/M cao  BH

: CP có quy mô lớn và tỷ lệ B/M trung bình  BM

: CP có quy mô lớn và tỷ lệ B/M thấp  BL

Dựa vào tỷ suất sinh lợi vượt trội của các cổ phiếu, ta xác định tỷ suất sinh lợi

vượt trội của danh mục tại thời điểm t là giá trị trung bình suất sinh lợi vượt trội tại thời

điểm t của các cổ phiếu có trong danh mục.

Nhân tố SMB được xác định là phần chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời bình quân

của các cổ phiếu ở nhóm có quy mô nhỏ (SH, SM, SL) và các cổ phiếu có quy mô lớn

(BH, BM, BL)

SH + SM + SL BH + BM + BL

SMB = - 3 3

Nhân tố HML được xác định là phần chênh lệch giữa tỷ suất sinh lời bình quân

của các cổ phiếu ở nhóm B/M cao (SH, BH) và các cổ phiếu ở nhóm B/M thấp (SL,

BL)

SH + BH SL + BL

HML = - 2 2

23

Tỷ số giá quán tính giá được tính dựa trên mức giá cuối kỳ của cổ phiếu. Các cổ

phiếu được xếp theo mức giá tăng dần: 30% các cổ phiếu có giá cổ phiếu thấp (Loser –

LO), 40% các cổ phiếu tiếp theo đưa vào nhóm có mức giá trung bình (Neutral – N), và

30% các cổ phiếu có giá cao nhất đưa vào nhóm cao (Winner – W).

Các nhóm cổ phiếu phân chia theo tỷ số quán tính giá được kết hợp với các cổ

phiếu được phân chia theo mức vốn hoá thị trường tạothành 6 danh mục như sau:

: CP có quy mô nhỏ và giá cổ phiếu cao  SW

: CP có quy mô nhỏ và giá cổ phiếu trung bình  SN

: CP có quy mô nhỏ và giá cổ phiếu thấp  SLO

: CP có quy mô lớn và giá cổ phiếu cao  BW

: CP có quy mô lớn và giá cổ phiếu trung bình,  BN

: CP có quy mô lớn và giá cổ phiếu thấp  BLO

Nhân tố MOM được xác định là phần chênh lệch giữa nhóm 30% các cổ phiếu có

giá cao nhất (SW, BW) trong vòng 11 tháng với độ trễ 1 tháng trừ đi nhóm 30% các cổ

phiếu có giá thấp nhất (SLO, BLO) trong vòng 11 tháng với độ trễ 1 tháng.

SW + BW SLO + BLO

MOM = - 2 2

Tóm tắt mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu và các nhân tố

trong mô hình từ các kết quả nghiên cứu trước đây

Xu hướng Nhân tố Tác giả tác động

Carhart (1997)

Manuel Ammann & Michael Steiner (2008) + Roger Otten, Dennis Bams (2013) MktRft

Trần Thị Hải Lý (2010)

-

24

Carhart (1997)

Manuel Ammann & Michael Steiner (2008) + SMB Roger Otten, Dennis Bams (2013)

-

Stattman (1980)

Rosenberg, Reid & Lanstein (1985) +

Alan Gregory, Rajesh Tharyan & Angela Christidis (2011) HML

Carhart (1997) - Roger Otten, Dennis Bams (2013)

Jegadeesh & Titman (1993) + Roger Otten, Dennis Bams (2013) MOM

Alan Gregory, Rajesh Tharyan & Angela Christidis (2011) -

Phương pháp nghiên cứu 3.3

Bài nghiên cứu được thực hiện bằng phần mềm xử lý số liệu thống kê Stata. Các

số liệu thu thập được từ các nguồn đáng tin cậy, bài nghiên cứu được thực hiện thông

qua mô hình (3) được đề cử bởi Gueorgui I.Kolev (2012). Đây là mô hình trên được

xây dựng dựa trên mô hình Fama-French (1996) ba nhân tố kết hợp với nhân tố đà

quán tính được bổ sung bởi Carhart (1997) có sự tham gia của biến giả giới tính để

đánh giá được tác động của CEO nữ đến hiệu quả của công ty so với các CEO nam.

rft = α + γ 1[femaleft ] + β1 MktRft + β2[femaleft ] * MktRft

(3) + ξ1 SMB + ξ2 [femaleft ] * SMB + χ1 HML + χ2 [femaleft ] * HML

+ μ1 MOM+ μ2 [femaleft ] * MOM + τt + εft

Sau khi phân chia các danh mục và tính toán dữ liệu của các nhân tố MktRf,

SMB, HML và MOM như đã trình bày tại phần trên. Bài nghiên cứu sử dụng phương

25

pháp thống kê mô tả để thể hiện các thông tin tổng quát về thị trường, thực trạng tỷ lệ

tham gia của nữ giới trên thị trường lao động nói chung và tại vị trí CEO của các công

ty nói riêng, giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất,… của các nhân

tố trong mô hình. Thực hiện kiểm định các vấn đề có ảnh hưởng đến mô hình như nhận

xét và đánh tự tương quan giữa các nhân tố trong mô hình, sự xuất hiện của phương sai

sai số hay không để xem xét tính phù hợp của kết quả hồi quy và tiến hành khắc phục

nếu có.

Phân tích kết quả sau khi thực hiện hồi quy mô hình bằng phương pháp ước

lượng bình phương nhỏ nhất (Ordinary Least Squares – OLS) để xem xét tác động của

các Biến đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty như thế nào. Việc hồi quy

bước đầu này, đem lại những thông tin cơ bản nhất về mối quan hệ giữa giới tính nữ

của CEO và hiệu quả hoạt động của công ty. Sau đó khắc phục phương sai sai số của

mô hình bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (Generalized Least

Squares – GLS). Thực hiện kiểm định các nghi vấn đối với nhóm các công ty thuộc

lĩnh vực thương mại và phi thương mại. Cuối cùng, so sánh kết quả hồi quy để xem kết

quả có sự khác biệt như thể nào với kết quả các nghiên cứu trước. Và đưa ra các lý giải

dựa trên kết quả của các nhà khoa học đi trước và quan điểm của cá nhân tôi.

Kết quả kỳ vọng: 3.4

Xét mối quan hệ tại phương trình (3), thực trạng các quy định về bình đẳng giới

và các luật lệ quy định để bảo vệ nữ giới ngày càng được hoàn thiện nhưng thực tế việc

số lượng nữ giới tham gia vào ban điều hành công ty có tỷ lệ rất thấp và đặc biệt là

đảm nhiệm vị trí ra quyết định như là CEO lại càng thấp hơn nên tác động của hiệu quả

điều hành công ty của nữ giới không được thể hiện rõ nét.

Việt Nam là quốc gia thuộc khu vực Châu Á nên chịu nhiều ảnh hưởng của hệ tư

tưởng Phong kiến đã hình thành từ rất lâu. Điều này đã ảnh hưởng nhiều đến quan

điểm của nhà đầu tư dù cho xã hội hiện tại cũng đã có nhiều cải tiến và quan điểm nam

nữ bình đẳng đã được chấp nhận rộng rãi.

26

Căn cứ vào nhận định sơ bộ về mẫu là có khá ít các công ty có CEO là nữ và tác

động của phân biệt giới tính vẫn còn tồn tại trong xã hội thì bài nghiên cứu được kỳ

vọng rằng khi một CEO là nữ thì tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty sẽ chịu

tác động tiêu cực, hay nói cách khác là tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu sẽ giảm.

Kỳ vọng này là phù hợp với kết quả của Gueorgui I.Kolev (2012) và ngược lại với kết

quả của Wolfer (2006).

4. Kết quả nghiên cứu

4.1 Thống kê mô tả

Theo dữ liệu khai thác từ các báo cáo thống kê của Tổng cục thống kê từ năm

2007 đến năm 2014, ta có thể thấy được cơ cấu lao động giữa nam và nữ có chênh

52

51.5

51

50.5

50

% Lao động Nam

49.5

% Lao động Nữ

49

48.5

48

47.5

47

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

lệch, và tỷ lệ lao động nam luôn lớn hơn lao động nữ.

Nguồn: Ấn phẩm thống kê của Tổng cục Thống kê từ năm 2007 – 2014

Hình 4.1: Cơ cấu lực lượng lao động Việt Nam giai đoạn 2007 đến 2014

27

Theo thông tin từ International Business Report (IBR), một nghiên cứu được thực

hiện nghiên cứu từ năm 2004 đến hết năm 2014 về chủ đề “Phụ nữ trong kinh doanh:

Con đường dẫn đến sự lãnh đạo” đã cho thấy rằng, trong suốt một thập kỷ nghiên cứu

có rất ít sự biến trong những con số nói về việc nữ giới nắm giữ các vị trí điều hành. So

với 19% nữ giới nắm giữ các vai trò cao cấp năm 2004 thì đến cuối năm 2014 con số

này đã tăng lên 22%. Có đến gần 1/3 các công ty trên thế giới không có nữ giới trong

đội ngũ lãnh đạo. Trong bảng xếp hạng các quốc gia, Nga đứng đầu với 40% phụ nữ

đóng vai trò cao cấp, tiếp theo là các quốc gia từ Đông Âu như Georgia (38%) và Ba

Lan (37%),… Các quốc gia ở khu vực Châu Á cho thấy các số liệu rất tiêu cực về tỷ lệ

nữ giới tham gia vào công tác điều hành như Nhật Bản chỉ có 8%, Ấn Độ là 15% và

các tiểu vương quốc Arab thống nhất (UAE) dưới 10%. Tại Việt Nam, tuy lực lượng

lao động nữ trong nền kinh tế dao động từ 48,5% đến 49,3% nhưng thực tế tỷ lệ lao

động nữ giới thường được lựa chọn cho các vị trí hỗ trợ, hành chính, rất ít tỷ lệ nữ giới

được bổ nhiệm vào các vị trí, chức danh ra quyết định.

Dữ liệu được thu thập từ báo cáo thường niên của các công ty trong giai đoạn từ

năm 2007 đến 2014 của 609 công ty được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hà

Nội (HNX) và Sở giao dịch Chứng khoán TP.HCM (HOSE) đã thể hiện điều này.

Bảng 4.1a: Số liệu thống kê các công ty có CEO nữ điều hành qua các giai đoạn

quan sát mẫu từ năm 2007 đến năm 2014

Giới tính Số công ty trong mẫu Tỷ lệ (%)

Nam 559 92%

Nữ 50 8%

Tổng cộng 609 100%

Nguồn: Tính toán dựa trên các Báo cáo tài chính của công ty từ 2007 – 2014

28

Bảng 4.1b: Số liệu thống kê các công ty có CEO nữ điều hành qua các giai đoạn

quan sát mẫu từ năm 2007 đến năm 2014 (tiếp theo)

Giới tính Số quan sát trong mẫu Tỷ lệ (%)

93,2% Nam 37.837

6,8% Nữ 2.765

100% Tổng cộng 40.602

Nguồn: Tính toán dựa trên các Báo cáo tài chính của công ty từ 2007 – 2014

Qua Bảng 4.1a và Bảng 4.1b ta có thể thấy được là trong tổng số 609 công ty

niêm yết, chỉ có khoản 8% công ty có CEO là nữ, tỷ lệ này thấp hơn rất nhiều so với

các công ty được điều hành bởi nam CEO, chiếm đến 92% tổng mẫu nghiên cứu.

Tương tự, so sánh trong tổng số quan sát trong giai đoạn 2007 đến 2014, tỷ lệ xuất hiện

của nữ CEO tại các công ty chỉ vào khoản 7% trong khi số lượng các quan sát của CEO

nam là 93%.

Các con số này nói lên rằng, tại thị trường Việt Nam, nữ giới vẫn chưa được đề

bạt nhiều vào các vị trí ra quyết định, dù cho tỷ lệ họ tham gia vào thị trường lao động

là không hề nhỏ. Bên cạnh một số đặc điềm khách quan đặc thù của thị trường là thời

gian hình thành và đi vào hoạt động ổn định chưa lâu, bắt đầu từ năm 2000 nhưng đến

năm 2005 thị trường mới thực sự được xem là chính thức hoạt động ổn định, các công

ty tham gia vào thị trường cũng còn mới, nhiệm kỳ của của một CEO trung bình

thường là ba năm, do đó, trong giai đoạn từ 2007 đến 2014 thì sự biến động CEO tại

các công ty là ít nên sự biến động trong chuyển đổi giữa CEO nam và nữ chưa thể hiện

rõ nét.

Tuy nhiên, quan Hình 4.2, ta có thể thấy được cơ cấu phân bố giữa CEO nam và

CEO nữ có thể phân biệt được thành hai giai đoạn. Trong giai đoạn 2007 đến khoản

29

giữa 2010, thì tốc độ gia tăng của CEO nữ là rất thấp so với tốc độ gia tăng của CEO

nam, đây là giai đoạn nền kinh tế đang phát triển rất tốt khi thị trường chứng khoán đã

hoạt động ổn định và phát huy tốt chức năng lưu thông vốn trong nền kinh tế. Theo

như một số kết luận của các nhà nghiên cứu đi trước đã được đề cập bên trên, thì vào

giai đoạn thị trường phát triển nam giới sẽ được ưu tiên bổ nhiệm hơn so với nữ giới.

Đến giai đoạn từ nửa cuối 2010 kéo dài đến 2014, đây là giai đoạn Việt Nam bị

cuốn và vòng xoáy của cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, trong giai đoạn này, hầu

hết các hoạt động đều rơi vào tình trạng trì trệ, số lượng công ty mới thành lập và gia

nhập thị trường cũng giảm hẳn, trong khi số lượng công ty đáng kể rời khỏi thị trường.

Trong giai đoạn này, số lượng CEO nữ được bổ nhiệm lại tăng lên và duy trì ổn định,

điều này cũng tương tự với những kết luận của các nghiên cứu trước, rằng phụ nữ

thường được đề bạt nhiều hơn khi công ty rơi vào giai đoạn khó khăn, với hàm ý rằng

nữ giới sẽ giúp công ty xoay chuyển được cục diện và các chủ sở hữu công ty cần có

700

600

500

người đứng ra gánh vác trách nhiệm trong giai đoạn này và họ đã ưu tiên chọn phụ nữ.

400

Tổng số công ty

300

Nam CEO

200

100

0

Nữ CEO

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Nguồn: Tính toán dựa trên các Báo cáo tài chính của công ty từ 2007 – 2014

Hình 4.2: Thống kê số lượng các công ty và tỷ lệ giới tính CEO trong giai đoạn từ

năm 2007 đến 2014

30

Bảng 4.2: Thống kê số lượng các công ty tham gia niêm yết trên thị trường chứng

khoán trong giai đoạn từ năm 2007 đến 2014

Năm 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

CEO

17 21 28 41 46 47 48 50 Nữ

[23,53] [33,33] [46,43] [12,20] [2,17] [2,13] [4,17]

248 333 464 505 526 539 559 186 Nam

[33,33] [34,27] [39,34] [8,84] [4,16] [2,47] [3,71]

203 269 361 505 551 573 587 609 Tổng cộng

Nguồn: Tính toán dựa trên các Báo cáo tài chính của công ty từ 2007 - 2014

% tăng trưởng thể hiện trong dấu […]

Qua Bảng 4.2, ta có thể thấy được số lượng các công ty tham gia niêm yếu trên

thị trường chứng khoán tăng mạnh qua các năm, nhất là trong giai đoạn 2007 – 2009.

Cụ thể, năm 2007 bắt đầu với 203 công ty tham gia thị trường với 91,6% CEO nam

điều hành các công ty và khoản 8% các công ty có CEO là nữ. Năm 2008 số công ty

gia nhập thị trường tăng 32,5%, trong đó số nam CEO tăng 33,3% và nữ CEO tăng

23,5%. Giai đoạn năm 2009, số lao động nữ tại vị trí CEO tăng 33,3% tương ứng với

tổng số công ty tham gia niêm yết là 34,2%. Tuy tốc độ gia tăng của CEO nữ so với

CEO nam ở mức xấp xỉ nhau, nhưng tổng thể tỷ trọng CEO nữ vẫn rất thấp.

Đặc biệt nhất, tỷ lệ gia tăng số công ty tham gia thị trường chứng khoán Việt

Nam năm 2010 đạt 40% và đa phần tập trung trong giai đoạn nửa đầu năm, trong đó số

lượng nữ CEO tăng 46,4% trong khi số nam CEO chỉ tăng 39,34%, Đây cũng là năm

đầu tiên tốc độ tăng trưởng số lượng CEO nữ là cao nhất, vì đây là năm giao thoa giữa

giai đoạn cuối tăng trưởng và đầu suy thoái tại Việt Nam nên số lượng cơ cấu của CEO

31

đã bắt đầu thay đổi từ nam sang nữ. Sang các năm tiếp theo, khi nền kinh tế đang đi

vào giai đoạn đáy của cuộc khủng hoảng, số lượng công ty trên thị trường xu hướng

giảm và tốc độ tăng của các CEO nam được bổ nhiệm mới giảm liên tục, thay vào đó là

sự tăng trưởng ổn định của các CEO nữ.

Bảng 4.3: Kết quả thống kê mô tả từ mẫu dữ liệu thu thập trong khoản thời gian

2007 - 2014

Biến Mean Std. dev. Min. Max. Obs.

- 0,081 0,166 - 0,828 0,947 40.602 Return (%)

0,068 0,252 0 1 40.602 Female

- 0,094 0,107 - 0,435 0,273 96 MktRf (%)

0,008 0,061 - 0,174 0,371 96 SMB (%)

- 0,047 0,065 - 0,266 0,130 96 HML (%)

0,042 0,067 - 0,178 0,309 96 MOM (%)

Nguồn: Tính toán dựa trên các Báo cáo tài chính của công ty từ 2007 – 2014

Từ kết quả thống kê mô tả Bảng 4.3 cho ta cái nhìn tổng quá về các nhân tố trong

mô hình. So với kết quả nghiên cứu của G.I. Kolev (2012), giá trị trung bình của tỷ

suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu trong mẫu nghiên cứu là khá thấp - 0,081% so với

1,55%. Ta có thể thấy giá trị lớn nhất và nhỏ nhất của tỷ suất sinh lợi vượt trội theo

mẫu nghiên cứu có biên độ dao động không lớn từ - 0,828% đến 0,947% so với -

98,13% đến 937,36% trong nghiên cứu của G.I. Kolev (2012), điều này dẫn đến độ

lệch chuẩn trong kết quả của G.I. Kolev lớn hơn rất nhiều so với kết quả trong bài

32

nghiên cứu (14,36% so với 0,166%). Tương tự, các giá trị trung bình của các nhân tố

SMB, HML và MOM cũng nhỏ hơn so với các giá trị trong bài nghiên cứu của G.I.

Kolev. Điều này có thể được giải thích là so có sự khác nhau về quy mô của nền kinh

tế dẫn đến số lượng mẫu được khảo sát khác nhau về quy mô công ty và thời gian khảo

sát khác nhau nên hầu như giá trị của các nhân tố trong mô hình của G.I. Kolev đều lớn

hơn so với mẫu trong bài nghiên cứu.

Điều đáng lưu ý là, trong giai đoạn khảo sát từ 2007 đến 2014 thì giá trị trung

bình tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu lại có giá trị âm, điều này có thể hiểu là

trong giai đoạn phát triển mạnh mẽ của thị trường từ 2007 đến nửa đầu 2010, thì giá trị

của tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu vẫn không đủ bù đắp cho phần suy giảm

trong giai đoạn khủng hoảng và hậu khủng hoảng. Trung bình của MktRf có giá trị âm

và độ lệch chuẩn là cao nhất thể hiện mức độ rủi ro khá lớn trong thị trường chứng

khoán Việt Nam. Tương tự, giá trị trung bình của nhân tố HML phản ánh tỷ lệ giá trị sổ

sách trên giá trị thị trường cũng mang dấu âm, trung bình hai nhân tố còn lại là SMB và

MOM có dấu dương nhưng giá trị lại khá thấp là 0,008 và 0,042. Biên độ dao động của

giá trị các nhân tố tương đối đồng đều và thấp, cho thấy thị trường của Việt Nam do

đặc thù là các công ty có quy mô vừa và nhỏ nhiều nên các biến động không được thể

hiện rõ nét như các nước khu vực Âu Mỹ

4.2 Kiểm tra đa cộng tuyến

Để chắc chắn các kết quả thu được từ mô hình là chính xác, ta phải thực hiện

kiểm tra các hiện tượng có thể xảy ra dẫn đến sai lệch trong kết quả nghiên cứu.

Đa cộng tuyến là sự tồn tại ít nhất một mối quan hệ tuyến tính giữa một biến giải

thích nào đó với tất cả hay với một biến khác có mặt trong mô hình. Đa cộng tuyến gây

ra nhiều hậu quả như là tăng sai số chuẩn, dấu của các ước lượng về hệ số hồi quy có

thể sai,... Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình, ta dựa vào ma trận

tương quan giữa các nhân tố trong mô hình. Kết quả thể hiện tại Bảng 4.4 Ma trận

tương quan giữa các nhân tố trong mô hình như sau:

33

Bảng 4.4: Ma trận tương quan giữa các nhân tố trong mô hình

Female Female Female Female

Ri Female MktRf * SMB * * * HML MOM

MktRf MOM SMB HML

1 Ri-Rf

0,007 1 Female

0,492 -0,001 1 MktRf

0,074 -0,696 0,186 1 Female * MktRf

-0,022 0 -0,248 -0,049 1 SMB

-0,018 0,118 -0,068 -0,27 0,259 1 Female * SMB

0,138 0 0,138 0,029 -0,382 -0,102 1 HML

0,025 -0,571 0,032 0,487 -0,084 -0,386 0,215 1 Female * HML

-0,139 - -0,124 -0,026 0,295 0,079 -0,905 -0,194 1 MOM

-0,024 0,494 -0,031 -0,43 0,069 0,321 -0,206 -0,929 0,227 1 Female * MOM

Nguồn: Tính toán dựa trên các dữ liệu đã thu thập từ 2007 - 2014

34

Dựa vào Bảng 4.4, ta có thể thấy các hệ số tương quan giữa các biến trong mô

hình hầu như đều rất thấp và dao động từ -0.571 đến 0.499, tuy nhiên, MOM và HML

lại có hệ số tương quan ngược chiều nhau khá lớn - 0.905 và khi kết hợp với Biến giả

giới tính, hệ số tương quan tăng lên -0.929. Theo Guajarati (2003) thì hiện tượng đa

cộng tuyến chỉ có thể xảy ra khi hệ số tương quan vượt quá 0,8. Tuy nhiên, sẽ rất khó

khi kết luận rằng mô hình có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến nếu chỉ dựa vào ma trận

tương quan. Do đó, bài nghiên cứu sử dụng thêm các nhân tố biến đổi phương sai

(VIF). Việc xác định các nhân tố biến đổi phương sai (VIF) cũng là một phương pháp

đo lường mức độ đa cộng tuyến giữa các nhân tố trong mô hình hồi quy. Các nhân tố

biến đổi phương sai (VIF) đo lường phương sai của hệ số hồi quy được ước tính bị thổi

phồng bao nhiêu trong trường hợp không có tương quan giữa các biến. Cũng theo

Guajarati (2003), nếu có ít nhất một giá trị VIF lớn hơn 10 thì mô hình sẽ xảy ra hiện

tượng đa cộng tuyến.

Bảng 4.5: Các nhân tố VIF

Biến VIF 1/VIF

9,710 0,103 Female * HML

8,090 0,124 Female * MOM

6,440 0,155 HML

6,030 0,166 MOM

2,530 0,396 Female

2,240 0,447 Female * MktRf

1,380 0,727 Female * SMB

1,340 0,747 SMB

1,140 0,874 MktRf

VIF trung bình 4,320

Nguồn: Tính toán dựa trên các dữ liệu đã thu thập từ 2007 – 2014

35

Và kết quả có được từ Bảng 4.5 cho ta thấy nhân tố VIF có giá trị trung bình là

4,32, thấp nhất là nhân tố MktRf với giá trị VIF là 1,14 và đáng chú ý nhất là giá trị

VIF của hai nhân tố Female * MOM là 8,090 và Female * HML là 9,710. Kết quả kiểm

tra không ghi nhận giá trị VIF nào vượt quá 10 nên ta không thể kết luận được là mô

hình có hiện tượng đa công tuyến.

4.3 Phát hiện và khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi

OLS là một kỹ thuật để ước lượng các tham số chưa biết trong một mô hình tuyến

tính. OLS cho các kết quả ước lượng chính xác khi mẫu ngẫu nhiên, không có tương

quan giữa các biến, tương quan giữa các biến với phần dư, phần dư có phân phối chuẩn

và có phương sai không đổi.

Nếu muốn sử dụng phương pháp hồi quy OLS thì các giả thuyết phải được thoả

mãn, tuy nhiên giả thuyết về phương sai của sai số không đổi theo thời gian của mô

hình OLS thường không đảm bảo. Do đó cần phải kiểm định phương sai sai số của mô

hình có thay đổi hay không. Vì nếu mô hình có phương sai sai số thay đổi thì mặc dù

các vấn đề về phương sai thay đổi và sự tự tương quan của phần dư trong mô hình hồi

quy OLS tuy không làm thiên lệch kết quả ước lượng của hệ số nhưng sẽ làm kết quả

ước lượng không hiệu quả, nhất là các sai số chuẩn ước lượng của các hệ số không còn

là bé nhất.

4.3.1 Kiểm định phương sai thay đổi trong mô hình

Có nhiều cách để phát hiện phương sai thay đổi trong mô hình, bằng cách vẽ đồ

thị phân phối phần dư theo biến giải thích hoặc biến phụ thuộc, hoặc sử dụng phương

pháp kiểm định như sử dụng kiểm định Breush – Pagan, kiểm định Park hay kiểm định

White. Ở đây, bài nghiên cứu sử dụng kiểm định White để kiểm tra có hay không hiện

tượng phương sai thay đổi trong mô hình.

36

Kết quả kiểm định phương sai thay đổi

White's test for

Ho: Không có hiện tượng phương sai thay đổi

Ha: Có hiện tượng phương sai thay đổi

chi2(29) = 1411,80

Prob > chi2 = 0,0000

Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test

Source chi2 df p

Heteroskedasticity 1.411,80 29 0,0000

Skewness 9 0,0000 621,88

Kurtosis 1 0,0001 346,12

Total 39 0,0000 2.379,81

Nguồn: Kết quả phân tích Stata từ các dữ liệu đã thu thập từ 2007 - 2014

Qua kết quả kiểm định phương sai thay đổi cho thấy toàn bộ các giá trị p đều có

giá trị thấp hơn mức ý nghĩa 5% nên ta bác bỏ giả thuyết không có phương sai thay đổi.

Với kết luận rằng mô hình có tồn tại phương sai thay đổi, để khắc phục phương

sai thay đổi của mô hình, ta sử dùng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát

GLS. Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát GLS ước lượng các quan sát tương

ứng với trọng số của nó, và do vậy có khả năng đưa ra các ước lượng tuyến tính không

thiên lệch tốt nhất (BLUE).

4.3.2 Khắc phục phương sai sai số thay đổi

Vì dữ liệu có sự khác nhau về số lượng các công ty có CEO là nữ trong mỗi giai

đoạn, do đó t (khoản thời gian) sẽ nhận các giá trị từ 1, 2, 3, …, T và f (công ty) sẽ

nhận các giá trị từ 1, 2, 3, …,Ft.

Nếu chúng ta tách các biến hồi quy độc lập và các biến hồi quy phụ thuộc thành

các nhóm theo giai đoạn, Rt và Xt được sắp xếp theo các chiều (Ft = 1) và (Ft = K)

37

tương ứng, với K là tổng số biến hồi quy độc lập, và thu thập các thông số trong một

cột vector β là (Kx1), khi đó mô hình được viết như sau:

(4) Rt = Xtβ + et

Trong đó: et: là hợp phần sai số và eft ≡ τt +εft

E[ eft | Xt ] = 0

Yêu cầu cơ bản là phần dư của bất kỳ CEO cũng là trung bình cho CEO cụ thể đó

trong số các biến hồi quy độc lập và sự gia nhập thêm của bất kỳ CEO nào vào biến hồi

quy độc lập trong khoản thời gian t cũng đều phù hợp. Sau đó thì ước lượng hiệu ứng

ngẫu nhiên b của thông số vector β sẽ như sau:

(5) b = [ ∑t=1, …, T (X’tSt

-1 Xt ) ]-1 [ ∑t=1, …, T (X’tSt

-1 Rt ) ]

21’Ft1Ft + sϵ

2IFt, với 1 là một dòng của vector và I là ma trận đơn vị. Ma

St ≡ sτ

trận S là ước lượng thích hợp cho ma trận trọng số hiệu ứng ngẫu nhiên Var et =

21’Ft1Ft + ϭϵ

2IFt.

ϭτ

Phần sai số τt có đặc tính phân phối chuẩn là không thay đổi theo thời gian và

bằng nhau đối với tất cả các công ty trong khoản thời gian t. Đặc tính của phần sai số

εft không được giả định là có phân phối chuẩn, nó có thể tương quan chéo giữa các

công ty và có phương sai thay đổi. Giả định duy nhất chính là εft (và cũng là et) không

thay đổi theo thời gian. Cần phải ước lượng ma trận sai số b một cách mạnh mẽ đối với

vấn đề phương sai thay đổi và tuỳ chọn trong giới hạn các nhóm tương quan (các nhóm

ở đây chính là các khoản thời gian t):

-1

′ [ ∑t=1, …, T (X’tSt

-1 Xt ) ]-1 [ ∑t=1, …, T (X’tSt

Rt

RtSt

-1Xt )]

(6) 𝐞𝐞� � 𝐞𝐞

𝐀𝐀𝐀𝐀𝐀𝐀𝐀𝐀� 𝐛𝐛 = x [ ∑t=1, …, T (X’tSt

-1 Rt ) ]-1

Rt = Rt - Xtb là phần dư trong GLS

Với

e�

38

4.4 Kết quả thực nghiệm về mối quan hệ giữa giới tính của CEO và tỷ suất

sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty trên toàn thị trường

Biến phụ thuộc của mô hình là tỷ suất sinh lợi vượt trội cổ phiếu của chủ sở hữu

tính theo tháng (có giá trị trung bình là 0,011 và độ lệch chuẩn là 0,173). Biến hồi quy

độc lập chính của tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu là Biến số chỉ số giới tính

(Female), nó phản ánh được sự khác biệt trong tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu

công ty có nữ CEO so với công ty có nam CEO. Và tỷ suất sinh lợi vượt trội theo trọng

số của danh mục thị trường phi rủi ro (MktRf) được kết hợp với Biến số chỉ số giới tính

(Female) để đảm bảo cho việc công ty có nữ CEO sẽ có hệ số β khác với công ty có

nam CEO. Và tương tự đối với các nhân tố SMB, HML và MOM cũng được kết hợp

với Biến số chỉ số giới tính để đánh giá được sự khác biệt giữa nam CEO và nữ CEO

thể hiện thông qua tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty.

39

Bảng 4.6a: Kết quả chạy hồi quy OLS và GLS cho toàn bộ dữ liệu mẫu

GLS (2)

OLS (3)

OLS (5)

GLS (6)

Female

-0,007716 *

-0,008951 **

-0,008956 **

OLS (1) 0,004313 [0.0031235]

0,004346 [0.0035225]

[0.0042338]

GLS (4) -0,007626 [0.0050125]

[0.0042224]

[0.0047297]

MktRf

0,916649 ***

0,917718 ***

0,96713 ***

0,9677867 ***

[0.0514949]

[0.0514817]

[0.0509115]

[0.0508291]

Female * MktRf

-0,137522 ***

-0,16749 ***

-0,167709 ***

-0,137485 *** [0.034821]

[0.0351011]

[0.0369685]

[0.0372252]

SMB

0,400977 ***

0,3999605 ***

[0.0977525]

Female * SMB

[0.097961] -0,250733 ***

-0,251633 ***

[0.0719476]

[0.0721648]

HML

Female * HML

MOM

Female * MOM

Cons

-0,080845 ***

-0,080624 ***

0,000668 [0.0079419] 40.602

0,000232 [0.0100213] 40.602

0,002882 [0.0079055] 40.602

0,0025713 [0.0092979] 40.602

[0.0098552] 40.602

[0.0112369] 40.602

Obs

Ghi chú:*,**, *** thể hiện mức ý nghĩa thống kê tương ứng 10%, 5% và 1%;

Sai số chuẩn mạnh được nhóm theo tháng là giá trị trong […]. Số nhóm trong mẫu là 96.

Nguồn: Tính toán dựa trên các dữ liệu đã thu thập từ 2007 - 2014

40

Bảng 4.6b: Kết quả chạy hồi quy OLS và GLS cho toàn bộ dữ liệu mẫu (tiếp theo)

OLS (9)

**

Female

**

**

**

OLS (7) -0,012096 [0.0045492]

- 0,011345 [0.0046311]

GLS (10) -0,011353 [0.0048905]

MktRf

0,95643 ***

0,955491 ***

0,955984 ***

[0.0456592]

GLS (8) -0,012108 0,0047936 0,956916 *** 0,0456703

[0.0457162]

[0.0048905]

Female * MktRf

-0,166344 ***

-0,16649 ***

-0,165163 ***

[0.0367065]

[0.0363286]

-0,165351 *** [0.036479]

SMB

0,571432 ***

0,561296 ***

0,560514 ***

[0.1014864]

[0.1075908]

[0.1073421]

Female * SMB

-0,286492 ***

-0,274188 ***

-0,275017 ***

[0.0736582]

HML

0,345855 ***

Female * HML

[0.0906517] -0,078589 [0.0498064]

0,0368679 0,570881 *** 0,1012249 -0,287258 *** 0,073846 0,346206 *** 0,0907638 -0,079006 0,0498919

MOM

Female * MOM

**

Cons

**

**

**

0,016223 [0.0071462] 40.602

0,016005 0,007657 40.602

[0.0701217] 0,232964 [0.2245354] 0,058495 [0.1164303] -0,116605 [0.1938054] 0,141572 [0.1051065] 0,015610 [0.0070771] 40.602

[0.0703777] 0,231074 [0.2243778] 0,057272 [0.1167252] -0,118939 [0.1935715] 0,140769 [0.1054739] 0,015369 [0.0075776] 40.602

Obs

Ghi chú:*,**, *** thể hiện mức ý nghĩa thống kê tương ứng 10%, 5% và 1%;

Sai số chuẩn mạnh được nhóm theo tháng là giá trị trong […]. Số nhóm trong mẫu là 96.

Nguồn: Tính toán dựa trên các dữ liệu đã thu thập từ 2007 - 2014

41

Để đánh giá được tác động của các nhân tố đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ

phiếu, bài nghiên cứu tiến hành hồi quy mô hình theo từng bước với lần lượt từng nhân

tố, điều này nhằm mục đích đánh giá được tác động cụ thể của các nhân tố so với việc

đánh giá đồng thời các nhân tố.

Theo kết quả tại Bảng 4.6a và Bảng 4.6b, cho ta hai chiều kết quả về tác động của

nữ CEO đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu. Khi xem xét riêng biệt tác động của

nữ CEO đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu thì kết quả cho ta những tác động

tích cực (hệ số hồi quy mang dấu dương) thể hiện tại cột (1) và (2), nhưng kết quả này

không không thoả mãn mức ý nghĩa thống kê cho phép. Tuy nhiên, khi được xem xét

đồng thời với các nhân tố khác, các hệ số hồi quy của nhân tố CEO nữ lại mang dấu

âm, điều này có nghĩa là khi một công ty có CEO nữ điều hành thì tỷ suất sinh lợi vượt

trội của công ty sẽ giảm, các kết quả thống kê này thể hiện từ cột (3) đến cột (10) với

các mức ý nghĩa thống kê từ 5% đến 10%. Có thể thấy được, tác động tiêu cực của một

CEO nữ lên tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu thể hiện rõ nét hơn khi được xem xét

cùng các nhân tố còn lại của mô hình, hệ số của Female thay đổi từ 0,0077 khi được

xem xét cùng nhân tố MktRf và tăng về mặt giá trị tuyệt đối lên 0,0089 khi thêm nhân

tố SMB và là 0,012 khi có nhân tố HML, và cuối cùng là 0,011 khi tính toán cùng

MOM. Sự khác biệt của hệ số hồi quy giữa phương pháp OLS và GLS không nhiều.

Kết quả này tương tự với kết quả nghiên cứu của G.I. Kolev (2012). Kết quả này là phù

hợp với kỳ vọng ban đầu là giới tính nữ của một CEO có tác động đến tỷ suất sinh lợi

vượt trội cổ phiếu của công ty và tác động là tiêu cực.

Tuy nhiên đối với các nhân tố khác thì lại có các tác động khác nhau đến tỷ suất

sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty. Xét nhân tố phần bù rủi ro MktRf, ta thấy tại tất

cả các cột từ (3) đến cột (10), nhân tố MktRf đều có tương quan dương với lợi nhuận

công ty. Hệ số của MktRf dao động từ 0,917 đến 0,967 và hệ số này tăng dần khi đưa

thêm các nhân tố còn lại vào mô hình. Tất cả các hệ số của MktRf đều có ý nghĩa

thống kê ở mức 1%. Kết quả nghiên cứu này tương tự với kết quả nghiên cứu của G.I.

42

Kolev (2012) và mô hình CAMP khi cho rằng lợi nhuận của cổ phiếu tỷ lệ thuận với

phần bù rủi ro thị trường (đo lường bằng β). Tuy nhiên, khi có sự kết hợp với biến

Female thì MktRf lại có hệ số âm tại mức ý nghĩa 1%, kết quả này giống với kết quả

của G.I. Kolev (2012) khi nghiên cứu MktRf với đầy đủ các nhân tố SMB, HML và

MOM (tại cột (9) và (10)). Hệ số của Female*MktRf là tăng trong giá trị tuyệt đối từ

0,137 đến 0,167 từ cột (3) đến cột (10) khi các nhân tố khác cùng được xem xét. Kết

quả này cho thấy, khi một công ty có CEO là nữ sẽ làm cho tỷ suất sinh lợi vượt trội cổ

phiếu của công ty tỷ lệ nghịch với phần bù rủi ro thị trường. Kết quả này phù hợp với

kết luận phụ nữ có xu hướng chấp nhận mức rủi ro thấp đặc biệt trong các quyết định

tài chính hơn so với nam giới của Jianakoplos & Bernasek (1998) và điều này giúp cho

công ty có thể giảm được các quyết định mang tính rủi ro quá mức khi một phụ nữ

được bổ nhiệm làm CEO hoặc thành viên Hội đồng quản trị công ty (Kang, Ding và

Charoenwong, 2010).

Tương tự với MktRf, nhân tố phần bù quy mô SMB cũng có các hệ số dương thể

hiện mối quan hệ cùng chiều giữa lợi nhuận của công ty và phần bù quy mô. Các hệ số

có mức ý nghĩa thống kê 1% và dao động từ 0,4 đến 0,57. Phần bù quy mô SMB hàm ý

rằng các công ty có quy mô vốn hoá thị trường nhỏ thường được đánh giá là có nhiều

rủi ro hơn so với các công ty có quy mô vốn hoá lớn và hệ số dương cho thấy khi tỷ

suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu có quan hệ cùng chiều với các công ty có quy mô

nhỏ. Kết quả này tương tự với kết quả của G.I. Kolev (2012), Carhart (1997), Roger

Otten, Dennis Bams (2003) và Alan Gregory, Rajesh Tharyan và Angela Christidis

(2011). Tuy nhiên, khi có sự xuất hiện của biến giới tính Female, hệ số của Female *

SMB trái ngược hoàn toàn với dấu âm và giảm dần từ có giá trị tuyệt đối tăng dần từ

0,25 đến 0,28. Kết quả này cho thấy, đối với các công ty có CEO là nữ thì tác động của

phần bù quy mô đối với tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu bị đảo ngược, các công

ty có quy mô nhỏ lại đòi hỏi phần bù ít hơn so với các công ty có quy mô lớn. Điều này

có thể giải thích rằng, do (i) phụ nữ dễ được bổ nhiệm vào vị trí CEO tại các công ty

43

nhỏ hơn, bằng chứng là theo Báo cáo của ILO (2015) thì chỉ có khoảng dưới 5% các

CEO của các công ty lớn trên thế giới là phụ nữ và (ii) khả năng chấp nhận rủi ro của

nữ giới được cho là thấp hơn so với nam giới, điều này làm giảm rủi ro của các công ty

có quy mô nhỏ và được điều hành bởi CEO nữ.

Một HML có hệ số dương thể hiện những cổ phiếu “giá trị” đem lại tỷ suất sinh

lợi vượt trội của cổ phiếu tốt hơn so với những cổ phiếu “tăng trưởng”. Một HML âm

thì ngược lại, thể hiện những cổ phiếu “tăng trưởng” đem lại tỷ suất sinh lợi vượt trội

của cổ phiếu tốt hơn những cổ phiếu “giá trị”. Qua kết quả hồi quy, ta thấy hệ số của

HML nhận các giá trị dương từ 0,233 đến 0,345 với mức ý nghĩa 1% từ cột (7) và cột

(8) nhưng tại cột (9) đến cột (10) thì hệ số không có ý nghĩa thống kê. Điều này là phù

hợp với nghiên cứu của Rosenberg và cộng sự (1985) cho thấy rằng các công ty có tỷ

số giá trị sổ sách/giá thị trường cao thường đòi hỏi lợi nhuận cao tương ứng, và cũng

giống một phần với kết quả nghiên cứu của G.I. Kolev (2012). Nhưng khi kết hợp cùng

biến giới tính thì hệ số của Female * HML cho ra kết quả giống với kết quả của G.I.

Kolev, hệ số nhận giá trị âm khi nghiên cứu kết hợp với MktRf và SMB, nhưng có giá

trị dương khi kết hợp đầy đủ các nhân tố trong mô hình, tuy nhiên kết quả này lại

không có ý nghĩa thống kê và điều này tương tự với kết quả nghiên cứu của G.I. Kolev

(2012).

Trong khi đó nhân tố MOM biểu hiện xu hướng ảnh hưởng ngược chiều với tỷ

suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu với giá trị - 0,116 (kết quả hồi quy GLS là – 0,118)

và không có ý nghĩa thống kê. Nhân tố MOM có hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống

kê, điều này có thể giải thích là do đặc thù thị trường chứng khoán Việt Nam có thời

gian hình thành chưa lâu, số liệu thu thập từ thị trường chưa đủ để thể hiện rõ nét được

tác động của nhân tố. Bên cạnh đó, trình độ của nhà đầu tư tham gia vào thị trường

chưa đồng đều, đa phần đầu tư theo cảm tính, mang tính bầy đàn cao, giá cả chứng

khoán dễ bị thao túng bởi các nhà đầu tư nước ngoài,… mặc dù đã có sự can thiệp rất

nhiều của Nhà Nước trong vấn đề điều hành thị trường chứng khoán tuân theo xu

44

hướng cung cầu nhưng vẫn không thể điều chỉnh hoặc triệt tiêu hoàn toàn các sức

mạnh bóp méo thị trường dẫn đến ảnh hưởng giá chứng khoán không tuân theo quy

luật kinh tế

Có thể thấy từ kết quả hồi quy, hệ số của các nhân tố không có sự biến đổi nhiều

khi thực hiện khắc phục phương sai sai số bằng phương pháp GLS. Các sai số chuẩn

mạnh của các nhân tố có giá trị nhỏ và cũng không có khác biệt quá lớn khi thực hiện

hồi quy bằng OLS và GLS. Việc khắc phục phương sai thay đổi bằng GLS thực tế sẽ

không ảnh hưởng đến hệ số của các nhân tố và chỉ có sự khác biệt trong sai số chuẩn,

nhưng ở đây, sự khác biệt này không rõ nét điều này có thể do quy mô mẫu chưa đủ

lớn để bộc lộ khác biệt rõ nét hơn.

4.5 Sự khác biệt về tác động của một CEO nữ đến tỷ suất sinh lợi vượt trội

của cổ phiếu công ty có xem xét đến yếu tố lĩnh vực – cụ thể là thương

mại và phi thương mại

Theo kết quả nghiên cứu của King và Cornwall (2007) cho rằng khi phụ nữ được

đề bạt vào các vị trí liên quan đến lĩnh vực thương mại đặc biệt là khía cạnh bán hàng

thì họ sẽ phát huy được tốt nhất vì các nữ CEO có xu hướng thấu hiểu tốt hơn nhu cầu

và hành vi của khách hàng đặc biệt là nữ giới.

Bài nghiên cứu tách dữ liệu theo nhóm thương mại và phi thương mại để xem xét

tác động của CEO nữ đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty sẽ như thế nào,

có tương đồng với các kết quả nghiên cứu trước đây hay và mức độ tác động ra sao.

45

Bảng 4.7: Cơ cấu giới tính CEO trên thị trường phân theo lĩnh vực

Lĩnh vực Thương mại Phi Thương mại Tổng cộng

Giới tính

1.789 976 2.765 Nữ [6,79] [6,84] [6,81]

24.553 13.284 37.837 Nam [93,21] [93,16] [93,19]

26.342 14.260 40.602 Tổng cộng

Nguồn: Tính toán dựa trên các Báo cáo tài chính của công ty từ 2007 - 2014

Tỷ lệ % cơ cấu thể hiện trong dấu […]

Theo kết quả thống kê tại Bảng 4.7, ta thấy được cơ cấu phân bổ CEO theo giới

tính khá tương đồng khi xét về tổng thể hay ở từ lĩnh vực, nữ CEO chỉ chiếm khoản

6,8% trong khi đó nam CEO chiếm đến 93,2%. Tuy nhiên, có thể thấy được có sự

chênh lệch lớn giữa sự tham gia của CEO nữ trong lĩnh vực thương mại là 1.789 quan

sát tương đương với 64,7% nữ CEO toàn mẫu, lớn hơn rất nhiều so với số lượng CEO

nữ ở lĩnh vực phi thương mại là 976 quan sát tương đương 35,3% tổng mẫu. Điều này

là do cơ cấu công ty thuộc lĩnh vực thương mại chiếm tỷ trọng lớn và kết quả này là

phù hợp với nghiên cứu của King và Cornwall (2007).

Đề biết sự tác động của CEO nữ lên tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty

sẽ khác nhau như thế nào thì ta cần xem xét kết quả nghiên cứu thực nghiệm

4.5.1 Kết quả thực nghiệm về mối quan hệ giữa giới tính của CEO và tỷ

suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty thương mại

Kết quả thống kê mô tả từ Bảng 4.8 cho ta thấy được giá trị trung bình của tỷ suất

sinh lợi vượt trội tại lĩnh vực này gần bằng với giá trị trung bình của toàn mẫu, điều

này cho thấy được các ngành thuộc lĩnh vực thương mại được các nhà đầu tư kỳ vọng

nhiều hơn so với lĩnh vực phi thương mại, độ lệch chuẩn lớn hơn so với tổng mẫu

46

chứng tỏ lĩnh vực thương mại hàm chứa nhiều rủi ro. Và có thể đây cũng là một lý do

nữa để giải thích cho việc có nhiều nữ CEO được bổ nhiệm trong lĩnh vực thương mại

hơn so với lĩnh vực phi thương mại. Giá trị trung bình của biến Female ở lĩnh vực

thương mại cũng lớn hơn so với phi thương mại với độ lệch chuẩn xấp xỉ nhau.

Bảng 4.8: Kết quả thống kê mô tả từ mẫu dữ liệu thu thập trong khoản thời gian

2007 – 2014 của các công ty thuộc lĩnh vực thương mại

Biến Mean Std. dev. Min. Max. Obs.

-0,081 0,1683 -0,828 0,9352 26.342 Return (%)

0,0679 0,2516 0 1 26.342 Female

-0,094 0,107 -0,435 0,273 96 MktRf (%)

0,008 0,061 -0,174 0,371 96 SMB (%)

-0,047 0,065 -0,266 0,13 96 HML (%)

0,042 0,067 -0,178 0,309 96 MOM (%)

Nguồn: Tính toán dựa trên các Báo cáo tài chính của công ty từ 2007 – 2014

Dựa vào kết quả thực nghiệm tại Bảng 4.9a và Bảng 4.9b, kết quả hệ số hồi quy

của biến giới tính nữ CEO có biên độ dao động lớn nhất. Khi xem xét yếu tố giới tính

tác động độc lập đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu thì hệ số hồi quy mang dấu

dương nhưng khi xem xét cùng các nhân tố khác thì tác động này lại thay đổi, và có giá

trị âm nhưng các hệ số của biến Female không được công nhận do không thỏa mãn ý

nghĩa thống kê. Kết quả này cho thấy rằng, khi xem xét ở lĩnh vực thương mại, tác

động tiêu cực của CEO nữ đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu là không được

công nhận. Kết quả này cho thấy tín hiệu rất tích cực, khi này lĩnh vực thương mại

chiếm đến gần 65% tổng thị trường, và việc công ty có một CEO nữ không làm ảnh

hưởng đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty.

47

Các nhân tố còn lại như MktRf vẫn cho thấy tác động tích cực đối với tỷ suất

sinh lợi vượt trội của cổ phiếu thông qua các hệ số hồi quy dương có giá trị dao động

từ 0,93% đến cao nhất là 0,98%. Tác động của MktRf vẫn đảo ngược khi xem xét kết

hợp với biến giới tính nữ, các hệ số hồi quy đều mang dấu âm và có mức ý nghĩa thống

kê 5%.

Kết quả cũng tương tự với nhân tố SMB, các hệ số khi được xem xét lần lượt đều

mang dấu dương với mức ý nghĩa thống kê 1% tại các cột từ (3) đến (8), khi có tác

động kết hợp của đầy đủ các nhân tố thì hệ số của SMB là 0,564% và chỉ có ý nghĩa

thống kê tại 10%. Khi các nhân tố được nghiên cứu cùng nhau, thì ảnh hưởng của từng

nhân tố bị điều chỉnh lại.

HML có ý nghĩa thống kê tại mức 1% với hệ số 0,39% nhưng khi xem xét kết

hợp với biến Female thì hệ số của nhân tố này không có ý nghĩa thống kê. Tương tự

khi đưa thêm nhân tố MOM vào mô hình thì HML không có ý nghĩa thống kê nữa.

Điều này cũng xảy ra với MOM khi các hệ số đều không có ý nghĩa thống kê.

48

Bảng 4.9a: Kết quả chạy hồi quy OLS và GLS cho các công ty thuộc lĩnh vực thương mại

Female

OLS (1) 0,0059201 [0.0038067]

GLS (2) 0,0070041 [0.0049666]

OLS (3) -0,004093 [0,0060254]

GLS (4) -0,002831 [0.0074131]

OLS (5) -0,005057 [0.0061987]

GLS (6) -0,004357 [0.0071373]

MktRf

0,9322742 ***

0,9332731 ***

0,9803975 ***

0,9809646 ***

[0,0567159]

[0.0566231]

[0.0575338]

[0.0574135]

Female * MktRf

-0,106032 **

-0,105973 **

-0,130226 **

-0,130594 **

[0,0490849]

[0.0494868]

[0.0537529]

[0.0541367]

SMB

0,3848257 ***

0,3830954 ***

[0.1115562]

[0.1113212]

Female * SMB

-0,213229 **

-0,216118 **

[0.0956458]

[0.0960517]

HML

Female * HML

MOM

Female * MOM

Cons

-0,081721 ***

-0,081129 ***

Obs

[0.0102554] 26.342

[0.0134872] 26.342

0,0006065 [0,0087369] 26.342

0,0002032 [0.0119014] 26.342

0,0027976 [0.0088247] 26.342

0,0024909 [0.0110155] 26.342

Ghi chú:*,**, *** thể hiện mức ý nghĩa thống kê tương ứng 10%, 5% và 1%;

Sai số chuẩn mạnh được nhóm theo tháng là giá trị trong […]. Số nhóm trong mẫu là 96.

Nguồn: Tính toán dựa trên các dữ liệu đã thu thập từ 2007 - 2014

49

Bảng 4.9b: Kết quả chạy hồi quy OLS và GLS cho các công ty thuộc lĩnh vực thương mại (tiếp theo)

OLS (1)

GLS (2)

Female

OLS (3) -0,007675 [0.0074495]

GLS (4) -0,007405 [0.0078807]

OLS (5) -0,007058 [0.0076724]

GLS (6) -0,006796 [0.0081036]

MktRf

0,9588393 ***

0,956352 ***

0,9568163 ***

[0.0506848]

[0.0508009]

[0.0508326]

Female * MktRf

0,9583894 *** [0.050642] -0,132793 **

-0,132855 **

-0,132177 **

-0,132305 **

[0.0534869]

[0.0537446]

[0.0543652]

[0.0546028]

SMB

0,5881292 ***

0,5871311 ***

0,564959 ***

0,5635839 ***

[0.1212185]

[0.1208905]

[0.1305977]

[0.1302132]

Female * SMB

-0,237708 **

-0,240016 **

-0,225930 *

[0.1098745]

[0.1101836]

HML

0,3985172 ***

0,3988759 ***

Female * HML

[0.1114071] -0,056666 [0.079089]

[0.1114896] -0,057635 [0.0793341]

MOM

Female * MOM

[0.1197981] 0,181786 [0.2515557] 0,061285 [0.218542] -0,222132 [0.2109242] 0,121540 [0.2118156]

-0,228525 * [0.120231] 0,1791524 [0.2512201] 0,0577797 [0.218948] -0,225222 [0.2105402] 0,1189862 [0.2122395]

Cons

0,0156962 *

0,0172342 **

0,0170084 **

0,015956 **

[0.0083773] 26.342

[0.0079063] 26.342

[0.0085957] 26.342

[0.0077206] 26.342

Obs

Ghi chú:*,**, *** thể hiện mức ý nghĩa thống kê tương ứng 10%, 5% và 1%;

Sai số chuẩn mạnh được nhóm theo tháng là giá trị trong […]. Số nhóm trong mẫu là 96.

Nguồn: Tính toán dựa trên các dữ liệu đã thu thập từ 2007 - 2014

50

4.5.2 Kết quả thực nghiệm về mối quan hệ giữa giới tính của CEO và

tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty phi thương mại

Số lượng các công ty phi thương mại chỉ chiếm khoảng 35% tổng thị trường và

số lượng nữ CEO chỉ chiếm khoảng 2%. Lĩnh vực phi thương mại thường bao gồm các

công ty thuộc các ngành xây dựng, khai khoán, sản xuất, chế biến, công nghệ, vận tải,

kho bãi,… các ngành nghề này thường có sự lựa chọn giới tính khá rõ ràng, số liệu thu

thập từ website của Tổng cục thống kê cho thấy tỷ trọng lao động nữ trong tổng số lao

động của một số ngành khá thấp, như “Vận tải kho bãi” (9,3%), “Xây dựng” chỉ có

9,7%, “Sản xuất và phân phối điện, khí đốt, hơi nước và điều hòa không khí”

(16,9%),… Bảng 4.10 cho thấy kết quả tổng quát về số giá trị của các biến ở lĩnh vực

phi thương mại.

Bảng 4.10: Kết quả thống kê mô tả từ mẫu dữ liệu thu thập trong khoản thời gian

2007 – 2014 của các công ty thuộc lĩnh vực phi thương mại

Biến Mean Std. dev. Min. Max. Obs.

-0,0791 0,1624 -0,7423 0,94654 14.260 Return (%)

0,0684 0 1 0,2525 14.260 Female

-0,094 -0,435 0,273 0,107 96 MktRf (%)

0,008 -0,174 0,371 0,061 96 SMB (%)

-0,047 -0,266 0,13 0,065 96 HML (%)

0,042 -0,178 0,309 0,067 96 MOM (%)

Nguồn: Tính toán dựa trên các Báo cáo tài chính của công ty từ 2007 – 2014

Giá trị trung bình của tỷ suất sinh lợi vượt trội cổ phiếu của các công ty thuộc lĩnh

vực phi thương mại là thấp nhất so với lĩnh vực thương mại và tổng thể thị trường

nhưng biên độ dao động không khác biệt nhiều. Giá trị trung bình của biến Female

không có nhiều khác biệt so với kết quả của tổng mẫu và lĩnh vực thương mại do tỷ

trọng phân bố là tương đồng.

51

Bảng 4.11a: Kết quả chạy hồi quy OLS và GLS cho các công ty thuộc lĩnh vực phi thương mại

OLS (3)

GLS (4)

OLS (5)

GLS (6)

Female

-0,014997 **

-0,014997 **

OLS (1) 0,0013528 [0.0047068]

GLS (2) 0,0013528 [0.0047068]

[0.0063489]

[0.0063489]

MktRf

-0,013477 ** [0.006611] 0,8918874 ***

-0,013477 ** [0.006611] 0,8918874 ***

0,9457872 ***

0,9457872 ***

[0.0475943]

[0.0475943]

[0.0451945]

[0.0451945]

Female * MktRf

-0,181599 ***

-0,181599 ***

-0,219051 ***

-0,219051 ***

[0.0448859]

[0.0448859]

[0.0443177]

[0.0443177]

SMB

0,4238396 ***

0,4238396 ***

[0.0864698]

[0.0864698]

Female * SMB

-0,298563 ** [0.11653]

-0,298563 ** [0.11653]

HML

Female * HML

MOM

Female * MOM

Cons

-0,079227 ***

-0,079227 ***

[0.0094011] 14.260

[0.0094011] 14.260

0,0011007 [0.0071776] 14.260

0,0032983 [0.006868] 14.260

0,0032983 [0.006868] 14.260

0,0011007 [0.0071776] 14.260

Obs

Ghi chú:*,**, *** thể hiện mức ý nghĩa thống kê tương ứng 10%, 5% và 1%;

Sai số chuẩn mạnh được nhóm theo tháng là giá trị trong […]. Số nhóm trong mẫu là 96.

Nguồn: Tính toán dựa trên các dữ liệu đã thu thập từ 2007 - 2014

52

Bảng 4.11b: Kết quả chạy hồi quy OLS và GLS cho các công ty thuộc lĩnh vực phi thương mại (tiếp theo)

OLS (1)

GLS (2)

OLS (3)

GLS (4)

OLS (5)

GLS (6)

Female

-0,020354 **

-0,020354 **

-0,019744 **

-0,019744 **

[0.0069256]

[0.0069256]

[0.0073148]

[0.0073148]

MktRf

0,9479696 ***

0,9479696 ***

0,948331 ***

0,948331 ***

[0.0421708]

[0.0421708]

[0.0419389]

[0.0419389]

Female * MktRf

-0,219015 **

-0,219015 ***

-0,218877 ***

-0,218877 ***

[0.0423188]

[0.0423188]

[0.0414432]

[0.0414432]

SMB

0,5411054 ***

0,5411054 ***

0,545040 ***

0,5450396 ***

[0.0843227]

[0.0843227]

[0.0839576]

[0.0839576]

Female * SMB

-0,358075 **

-0,358075 **

-0,348924 **

-0,348924 **

[0.1169603]

[0.1169603]

HML

0,2507698 ***

0,2507698 ***

[0.0659417]

[0.0659417]

Female * HML

-0,129978 *

-0,129978 *

[0.0738636]

[0.0738636]

MOM

Female * MOM

[0.1117088] 0,312292 [0.1961691] 0,049236 [0.1845636] 0,064391 [0.1763467] 0,190261 [0.1878141]

[0.1117088] 0,3122917 [0.1961691] 0,0492356 [0.1845636] 0,0643906 [0.1763467] 0,1902607 [0.1878141]

Cons

0,0139574 **

0,0139574 **

0,014237 **

0,0142368 **

[0.0065979] 14.260

[0.0065979] 14.260

[0.0065672] 14.260

[0.0065672] 14.260

Obs

Ghi chú:*,**, *** thể hiện mức ý nghĩa thống kê tương ứng 10%, 5% và 1%;

Sai số chuẩn mạnh được nhóm theo tháng là giá trị trong […]. Số nhóm trong mẫu là 96.

Nguồn: Tính toán dựa trên các dữ liệu đã thu thập từ 2007 - 2014

53

Khác với kết quả thực nghiệm từ các công ty thuộc lĩnh vực thương mại ở Bảng

4.11a và Bảng 4.11b, hệ số của biến Female mặc dù có xu hướng về dấu tương đồng,

có hệ số dương khi được xem xét độc lập tác động đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ

phiếu nhưng kết quả này không mang ý nghĩa thống kê (thể hiện tại cột (1) và cột (2)),

và có hệ số âm và dao động từ - 0,013% đến -0,02% từ cột (3) đến cột (10) tương ứng

với mức ý nghĩa thống kê 5%. Kết quả này cho thấy rằng, ở lĩnh vực phi thương mại

thì việc một công ty được điều hành bởi nữ CEO sẽ làm cho tỷ suất sinh lợi vượt trội

của cổ phiếu bị giảm và tác động này là tương đối mạnh vì hệ số của biến Female lớn

hơn khi được so sánh với tổng thể thị trường.

Các nhân tố còn lại cũng có xu hướng tác động tương tự trong lĩnh vực thương

mại. MktRf vẫn thể hiện tác động mạnh mẽ nhất với độ lớn về trị tuyệt đối so với các

nhân tố còn lại. MktRf có hệ số dương toàn bộ khi lần lượt đưa các Biến vào mô hình

với mức ý nghĩa thống kê 1% và có hệ số âm khi kết hợp với biến Female với hầu hết

các hệ số có mức ý nghĩa thống kê 1% với giá trị - 0,22%.

Nhân tố SMB cũng có xu hướng tác động tương tự với hệ số 0,545% với mức ý

nghĩa thống kê 1% và – 0,349% khi kết hợp với biến Female ở mức ý nghĩa 5%. HML

chỉ thế hiện tác động 0,25% tại mức ý nghĩa thống kê 1% và hoàn toàn ngược lại khi hệ

số của Female * HML là – 0, 13% tại mức ý nghĩa 10%. Khi HML và MOM được

kiểm nghiệm cùng với các nhân tố khác thì hệ số của các nhân tố này không mang ý

nghĩa thống kê.

5. Thảo luận kết quả về mối quan hệ giữa giới tính CEO và tỷ suất sinh lợi vượt

trội của cổ phiếu công ty và các hạn chế của nghiên cứu:

5.1 Thảo luận kết quả

Bài nghiên cứu thực nghiệm dựa trên dữ liêu thu thập thực tế từ thị trường chứng

khoán Việt Nam trong giai đoạn 2007 – 2014 với tổng số công ty được khảo sát là 609

54

công ty, khoản thời gian xem xét là tháng tương ứng với 40.602 quan sát. Từ kết quả

nghiên cứu cho ta đươc một số kết luận về thị trường như sau:

(i) Hiệu quả hoạt động của công ty phụ thuộc vào giới tính của CEO, hay nói

các khác khi một CEO nữ được bổ nhiệm thì làm ảnh hưởng tiêu cực đến tỷ

suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty. Kết quả này là phù hợp với kỳ

vọng ban đầu và một số kết quả nghiên cứu của G.I. Kolev (2012) và các

nghiên cứu đi trước. Tuy nhiên, kết quả này có thể phát sinh do việc phương

pháp đo lường tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty chưa độc lập

với niềm tin của các nhà đầu tư, có nghĩa là khi các nhà đầu tư tin chắc rằng

nữ giới sẽ không thể là một CEO tốt được (Lee và James, 2007) và nếu niềm

tin này được duy trì trong thời gian dài thì niềm tin này có thể thành sự thật.

(ii) Các nhân tố trong mô hình hầu hết đều có hệ số dương, điều này hoàn toàn

phù hợp với các kết quả nghiên cứu trước đây. Tuy nhiên, khi xem xét kết

hợp với biến giới tính thì các hệ số hoàn toàn bị đảo ngược thành giá trị âm.

Như đã biết từ các kết quả nghiên cứu trước, phụ nữ thường dễ được bổ

nhiệm vào vị trí CEO tại các công ty nhỏ hơn so với các công ty lớn và các

công ty nhỏ thường hàm chưa các rủi ro nhiều hơn. Đặc điểm của thị trường

Việt Nam đa phần là các công ty nhỏ và thời gian tham gia thị trường ngắn

do đó hàm chưa nhiều rủi ro, việc một CEO nữ được cho là thận trọng với

rủi ro hơn so với người đồng vị nam, khi được bổ nhiệm sẽ giúp công ty có

thể giảm thiểu rủi ro dẫn đến sự đòi hỏi từ giá trị các phần bù rủi ro cũng

thay đổi.

(iii) Hệ số của các nhân tố tăng dần khi các nhân tố được xem xét cùng nhau,

điều này cũng xảy ra khi các nhân tố được xem xét đồng thời với biến giới

tính. Điều này có nghĩa là tác động của các nhân tố trở nên rõ nét hơn khi

được xem xét trong điều kiện đậy đủ các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt

55

động của công ty, điều này khiến cho kết quả hồi quy được xem xét chính

xác hơn.

(iv) Các giải thích của kết quả dựa vào các kết quả từ những nghiên cứu trước

đây về đặc điểm của CEO nữ như là: ít được bổ nhiệm vào các công ty lớn

hơn các công ty có quy mô nhỏ, khả năng chấp nhận rủi ro thấp hơn so với

nam giới điều này dẫn đến việc các CEO nữ được cho là giúp cho các công

ty đưa ra các quyết định không quá mức rủi ro. Các đặc điểm này cũng hàm

ý là các CEO nữ phải đối mặt với các rào cản vô hình và các rủi ro vô hình

trong công việc và không bác bỏ việc các quan điểm về giới tính của các

nhà đầu tư trong thị trường vẫn bị thiên lệch.

(v) Với các kết quả thu được, bài nghiên cứu nhìn nhận vấn đề CEO là nữ có

tác động tiêu cực trực tiếp đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty

và có điều chỉnh các nhân tố khác như phần bù rủi ro thị trường, phần bù rủi

ro quy mô và phần bù rủi ro giá trị có tác động đến lợi nhuận của công ty.

Tuy nhiên, năng lực của CEO nữ thật sự chưa được đánh giá rõ ràng do có

quá nhiều yếu tố tác động cũng như có quá ít các CEO nữ được bổ nhiệm để

các nhà đầu tư có thể so sánh và đánh giá chính xác được.

(vi) Bên cạnh đó, với đặc tính chấp nhận rủi ro thấp hơn so với nam giới, khi

một công ty được điều hành bởi CEO nữ thì điều này có nghĩa là mức độ rủi

ro của công ty sẽ được kiểm soát tốt hơn do đó tỷ suất sinh lời do các nhà

đầu tư đòi hỏi có được để đồng ý nắm giữ cổ phiếu sẽ thấp hơn. Tất nhiên là

các yếu tố rủi ro này là khác với các yếu tố rủi ro đã được kiểm soát trong

mô hình.

(vii) Khi xem xét thị trường trên hai lĩnh vực thương mại và phi thương mại thì

có sự khác biệt trong tác động của một CEO nữ đến tỷ suất sinh lợi vượt trội

của cổ phiếu công ty. Cụ thể, ở nhóm các công ty thương mại thì tác động

tiêu cực của một công ty được điều hành bởi CEO nữ là không được công

56

nhận, nhưng tác động của các nhân tố khác thì tương tự khi xem xét trên

tổng thể, kể cả khi các nhân tố này được kết hợp với biến giới tính. Trong

khi đó, ở nhóm các công ty phi thương mại thì tác động tiêu cực của CEO

nữ đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty được chấp nhận ở mức

ý nghĩa thống kê 5%, và hệ số của biến Female lới hơn so với hệ số của biến

Female khi xem xét tổng thể thị trường và các nhân tố còn lại thì tương tự

với các công ty thuộc nhóm thương mại, trong đó biến MktRf thể hiện tác

động mạnh mẽ nhất với mức ý nghĩa thống kê 1%. Hầu hết các kết quả có

mức ý nghĩa thống kê từ 1% đến 10%.

(viii) Bài nghiên cứu đóng góp kết quả của mình vào các kết luận về vấn đề giới

tính của CEO có tác động đến tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu công ty

hay không trên cơ sở tham khảo các kết quả nghiên cứu trong cùng lĩnh vực

trước đây.

5.2 Một số kiến nghị dựa trên kết quả nghiên cứu:

Kết quả nghiên cứu cho thấy nữ CEO tác động tiêu cực đến tỷ suất sinh lợi vượt

trội của cổ phiếu công ty trên tổng thể thị trường, nhưng khi xét tách biệt về lĩnh vực

thương mại thì tác động này lại không có ý nghĩ so với tác động tiêu cực của CEO nữ ở

lĩnh vực phi thương mại.

Một số kiến nghị từ quan điểm cá nhân dựa trên kết quả bài nghiên cứu được đưa

ra như sau:

(i) Các nhà đầu tư không nên đánh đồng quan điểm về sự hiện diện của CEO

nữ ở tất cả các lĩnh vực, ở lĩnh vực thương mại, nữ CEO thực hiện và phát

huy tốt nhất thế mạnh của họ nên sẽ đem lại lợi ích lớn nhất cho công ty;

(ii) Tại các ngành nghề thuộc lĩnh vực phi thương mại, thế mạnh của nữ giới

không được phát huy tốt nhất do đặc thù ngành nghề và nam CEO là một

lựa chọn hợp lý. Do đó, khi quyết định đầu tư, các nhà đầu tư nên xác định

57

rõ khẩu vị đầu tư cũng như những kỳ vọng dựa trên các đặc điểm của từng

ngành nghề.

(iii) Hiện tại, nước ta đang thực hiện thay đổi cơ cấu nền kinh tế, đẩy mạnh phát

triển thương mại – dịch vụ, đây là lĩnh vực mà nữ giới có thể phát huy tốt

nhất khả năng của họ. Nhưng trên thực tế, tỷ lệ tham gia của nữ CEO ở Việt

Nam rất thấp. Do đó, để tận dụng được tốt nhất nguồn nhân lực, Việt Nam

cần có nhiều chính sách và các biện pháp hơn nữa để hỗ trợ và phát triển lao

động nữ, đặc biệt là các nguồn lao động cao cấp.

(iv) Thị trường chứng khoán của Việt Nam vẫn còn mới, các nhà đầu tư đa phần

vẫn đầu tư theo xu hướng và cảm tính. Do đó, để giảm thiểu các quan điểm

thiên lệch khi quyết định đầu tư có suy xét đến giới tính của CEO, thì chúng

ta cần có nhiều nghiên cứu khoa học thực nghiệm về tác động của giới tính

lên hiệu quả hoạt động cũng như khả năng sinh lợi của công ty hơn nữa, và

đi sâu vào các lĩnh vực, ngành nghề cụ thể để cung cấp nhiều hơn các thông

tin so sánh cho nhà đầu tư để ra quyết định chính xác.

5.3 Giới hạn của bài nghiên cứu

Trên thực tế, bài nghiên cứu vẫn còn tồn tại một số hạn chế như sau:

(v) Kết quả nghiên cứu của bài được xem xét đối với tỷ suất sinh lợi vượt trội

của cổ phiếu công ty trong khoản thời gian từ 2007 đến 2014, khoản thời

gian này chưa đủ dài để nhiệm kỳ của CEO có biến động. Bên cạnh đó, đặc

thù các công ty tại Việt Nam thì tình trạng kiêm nhiệm chức vụ của Chủ tịch

hội đồng quản trị và CEO của công ty là khá phổ biến, làm cho nhiệm kỳ

của CEO càng ít biến động hơn.

(vi) Mẫu quan sát thu thập gần như đầy đủ các công ty đủ điều kiện niêm yết

trên thị trường từ năm 2007 đến 2014. Do đặc điểm thị trường nên mẫu thu

thập theo dạng panel data không cân bằng (do có nhiều giá trị không đủ

58

trong các giai đoạn) và bỏ qua sự mất cân bẳng trong phân bố của công ty có

CEO nữ trong các giai đoạn xem xét.

(vii) Về mặt mô hình áp dụng trong bài, mô hình bốn nhân tố được xây dựng dựa

trên mô hình ba nhân tố của Fama - French (1993) và nhân tố thứ tư MOM

theo Carhart (1997), mô hình có những hạn chế nhất định, theo các kết quả

nghiên cứu của nhiều tác giả trên thế giới đã chỉ ra rằng mô hình này chỉ tập

trung vào nguồn gốc của lợi nhuận hơn là tổng rủi ro của nó. Bên cạnh đó,

mô hình dự báo này chỉ được được vận hành tốt khi các nhà đầu tư có thông

tin như nhau, thông tin không được rò rỉ và phải minh bạch. Tuy nhiên, mức

độ hiệu quả tại thị trường chứng khoán của Việt Nam còn rất kém, và đã tạo

cơ hội kiếm được lợi nhuận cao cho những nhà đầu cơ là những người có

khả năng tiếp cận với các nguồn thông tin sớm nhất.

(viii) Bài nghiên cứu đánh giá chung cho tổng thể thị trường nhưng trên thực tế sẽ

có một số ngành là phù hợp với nữ hơn so với nam giới và ngược lại. Bên

cạnh đó, các yếu tố mang tính vĩ mô (khủng hoảng kinh tế, suy thoái, lạm

phát, luật pháp, chính trị), yếu tố con người (tâm lý, mối quan hệ, thông tin

hành lang), các thông tin (tỷ giá hối đoái đồng Việt Nam so với đồng đô la

Mỹ, tỷ lệ lãi suất ngắn hạn trong nước) cũng chưa được đưa vào trong mô

hình để đánh giá tác động tổng thể.

(ix) Dữ liệu của mẫu được lấy từ các công ty niêm yết trên thị trường chứng

khoán Việt Nam tại hai sàn giao dịch tập trung là HOSE và HXN nhưng lại

bỏ qua các công ty hoạt động trên thị trường phi tập trung OTC và UpCom

mà hoạt động của thị trường này được coi là khá sôi nổi và chứa nhiều rủi

ro.

PHỤ LỤC

. sum Ri female r_Mkt r_SMB r_HML r_MOM

Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max Ri 40601 .010608 .1729851 -.7621622 3.125 female 40601 .0681018 .2519236 0 1 r_Mkt 40601 .0012838 .0795143 -.240092 .2798557 r_SMB 40601 .0056694 .0459912 -.1741283 .370661 r_HML 40601 -.044125 .0612258 -.2657585 .129827 r_MOM 40601 .0376806 .0639304 -.1775545 .308794

Phụ lục 1: Thống kê mô tả các biến trong mô hình

. correlate Ri female r_Mkt femaler_Mkt r_SMB femaler_SMB r_HML femaler_HML r_MOM femaler_MOM (obs=40601)

Ri female r_Mkt female~t r_SMB female~B r_HML female~L r_MOM female~M Ri 1.0000 female 0.0021 1.0000 r_Mkt 0.4450 -0.0004 1.0000 femaler_Mkt 0.0948 0.0144 0.2576 1.0000 r_SMB 0.0081 -0.0002 -0.2555 -0.0672 1.0000 femaler_SMB -0.0190 0.1175 -0.0660 -0.2542 0.2590 1.0000 r_HML 0.0856 -0.0002 0.1326 0.0388 -0.3822 -0.1016 1.0000 femaler_HML 0.0201 -0.5711 0.0316 0.1137 -0.0837 -0.3863 0.2146 1.0000 r_MOM -0.0883 -0.0000 -0.1258 -0.0364 0.2947 0.0790 -0.9049 -0.1942 1.0000 femaler_MOM -0.0208 0.4944 -0.0314 -0.1141 0.0690 0.3212 -0.2060 -0.9290 0.2269 1.0000

Phụ lục 2: Ma trận tương quan và các nhân tố VIF

. vif

Variable VIF 1/VIF femaler_HML 9.71 0.103014 femaler_MOM 8.09 0.123567 r_HML 6.44 0.155193 r_MOM 6.03 0.165710 female 1.59 0.630421 femaler_SMB 1.37 0.727645 r_SMB 1.35 0.742230 femaler_Mkt 1.15 0.867626 r_Mkt 1.15 0.869767 Mean VIF 4.10

. imtest, white

White's test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticity

chi2(29) = 1695.16 Prob > chi2 = 0.0000

Cameron & Trivedi's decomposition of IM-test

Source chi2 df p Heteroskedasticity 1695.16 29 0.0000 Skewness 163.61 9 0.0000 Kurtosis 14.74 1 0.0001 Total 1873.52 39 0.0000

Phụ lục 3: Kiểm định phương sai sai số thay đổi

Phụ lục 4: Kết quả chạy hồi quy OLS cho tổng mẫu

. reg Ri female

Source SS df MS Number of obs = 40601 F( 1, 40599) = 0.17 Model .005184181 1 .005184181 Prob > F = 0.6772 Residual 1214.90302 40599 .029924457 R-squared = 0.0000 Adj R-squared = -0.0000 Total 1214.90821 40600 .029923847 Root MSE = .17299

Ri Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] female .0014184 .0034079 0.42 0.677 -.005261 .0080979 _cons .0105114 .0008893 11.82 0.000 .0087683 .0122545

 Hồi quy Return với biến giả Female

. reg Ri female r_Mkt femaler_Mkt

Source SS df MS Number of obs = 40601 F( 3, 40597) = 3350.87 Model 241.127125 3 80.3757083 Prob > F = 0.0000 Residual 973.781081 40597 .023986528 R-squared = 0.1985 Adj R-squared = 0.1984 Total 1214.90821 40600 .029923847 Root MSE = .15488

Ri Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] female .0017481 .0030514 0.57 0.567 -.0042327 .007729 r_Mkt .9800837 .0100043 97.97 0.000 .9604751 .9996923 femaler_Mkt -.1796808 .0388364 -4.63 0.000 -.255801 -.1035607 _cons .0092451 .0007963 11.61 0.000 .0076843 .0108059

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf

. reg Ri female r_Mkt femaler_Mkt r_SMB femaler_SMB

Source SS df MS Number of obs = 40601 F( 5, 40595) = 2225.55 Model 261.378249 5 52.2756498 Prob > F = 0.0000 Residual 953.529957 40595 .023488852 R-squared = 0.2151 Adj R-squared = 0.2150 Total 1214.90821 40600 .029923847 Root MSE = .15326

Ri Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] female .0043393 .0030453 1.42 0.154 -.0016297 .0103082 r_Mkt 1.056789 .0102394 103.21 0.000 1.03672 1.076859 femaler_Mkt -.244533 .039773 -6.15 0.000 -.322489 -.166577 r_SMB .5198329 .0177187 29.34 0.000 .4851039 .5545619 femaler_SMB -.4412849 .0679776 -6.49 0.000 -.5745225 -.3080473 _cons .0061975 .0007948 7.80 0.000 .0046396 .0077554

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB

. reg Ri female r_Mkt femaler_Mkt r_SMB femaler_SMB r_HML femaler_HML

Source SS df MS Number of obs = 40601 F( 7, 40593) = 1647.60 Model 268.804587 7 38.4006553 Prob > F = 0.0000 Residual 946.103619 40593 .023307063 R-squared = 0.2213 Adj R-squared = 0.2211 Total 1214.90821 40600 .029923847 Root MSE = .15267

Ri Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] female .0015689 .0037526 0.42 0.676 -.0057862 .0089241 r_Mkt 1.049989 .0102071 102.87 0.000 1.029982 1.069995 femaler_Mkt -.2447464 .0396739 -6.17 0.000 -.3225082 -.1669846 r_SMB .6403225 .0189424 33.80 0.000 .6031949 .67745 femaler_SMB -.4729352 .072865 -6.49 0.000 -.6157522 -.3301182 r_HML .2431764 .0138795 17.52 0.000 .2159722 .2703805 femaler_HML -.0671468 .0533846 -1.26 0.208 -.1717818 .0374883 _cons .0162521 .0009779 16.62 0.000 .0143355 .0181687

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB, HML, Female* HML

. reg Ri female r_Mkt femaler_Mkt r_SMB femaler_SMB r_HML femaler_HML r_MOM femaler_MOM

Source SS df MS Number of obs = 40601 F( 9, 40591) = 1281.42 Model 268.80763 9 29.8675145 Prob > F = 0.0000 Residual 946.100575 40591 .023308137 R-squared = 0.2213 Adj R-squared = 0.2211 Total 1214.90821 40600 .029923847 Root MSE = .15267

Ri Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] female .0013917 .003788 0.37 0.713 -.0060328 .0088163 r_Mkt 1.050078 .0102175 102.77 0.000 1.030051 1.070104 femaler_Mkt -.2453157 .0397089 -6.18 0.000 -.3231461 -.1674854 r_SMB .6408343 .0191226 33.51 0.000 .6033536 .678315 femaler_SMB -.4763514 .0735377 -6.48 0.000 -.620487 -.3322158 r_HML .2486908 .0314138 7.92 0.000 .1871191 .3102625 femaler_HML -.1045659 .1211401 -0.86 0.388 -.3420033 .1328715 r_MOM .0056971 .0291145 0.20 0.845 -.0513679 .0627621 femaler_MOM -.0386319 .1122592 -0.34 0.731 -.2586625 .1813988 _cons .0162777 .0009866 16.50 0.000 .014344 .0182115

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB, HML, Female* HML, MOM, Female* MOM

Phụ lục 5: Kết quả chạy hồi quy GLS cho tổng mẫu

. xtgls Ri female

Cross-sectional time-series FGLS regression

Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic Correlation: no autocorrelation

Estimated covariances = 1 Number of obs = 40601 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 608 Estimated coefficients = 2 Obs per group: min = 1 avg = 66.77796 max = 96 Wald chi2(1) = 0.17 Log likelihood = 13626.74 Prob > chi2 = 0.6772

Ri Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] female .0014184 .0034078 0.42 0.677 -.0052607 .0080975 _cons .0105114 .0008893 11.82 0.000 .0087684 .0122544

 Hồi quy Return với Female

. xtgls Ri female r_Mkt femaler_Mkt

Cross-sectional time-series FGLS regression

Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic Correlation: no autocorrelation

Estimated covariances = 1 Number of obs = 40601 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 608 Estimated coefficients = 4 Obs per group: min = 1 avg = 66.77796 max = 96 Wald chi2(3) = 10053.60 Log likelihood = 18117.88 Prob > chi2 = 0.0000

Ri Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] female .0017481 .0030513 0.57 0.567 -.0042322 .0077285 r_Mkt .9800837 .0100038 97.97 0.000 .9604767 .9996908 femaler_Mkt -.1796808 .0388345 -4.63 0.000 -.255795 -.1035667 _cons .0092451 .0007963 11.61 0.000 .0076844 .0108058

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf

. xtgls Ri female r_Mkt femaler_Mkt r_SMB femaler_SMB

Cross-sectional time-series FGLS regression

Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic Correlation: no autocorrelation

Estimated covariances = 1 Number of obs = 40601 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 608 Estimated coefficients = 6 Obs per group: min = 1 avg = 66.77796 max = 96 Wald chi2(5) = 11129.40 Log likelihood = 18544.51 Prob > chi2 = 0.0000

Ri Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] female .0043393 .0030451 1.42 0.154 -.001629 .0103076 r_Mkt 1.056789 .0102386 103.22 0.000 1.036722 1.076857 femaler_Mkt -.244533 .0397701 -6.15 0.000 -.3224809 -.1665851 r_SMB .5198329 .0177174 29.34 0.000 .4851075 .5545583 femaler_SMB -.4412849 .0679725 -6.49 0.000 -.5745086 -.3080611 _cons .0061975 .0007948 7.80 0.000 .0046398 .0077552

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB

. xtgls Ri female r_Mkt femaler_Mkt r_SMB femaler_SMB r_HML femaler_HML

Cross-sectional time-series FGLS regression

Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic Correlation: no autocorrelation

Estimated covariances = 1 Number of obs = 40601 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 608 Estimated coefficients = 8 Obs per group: min = 1 avg = 66.77796 max = 96 Wald chi2(7) = 11535.45 Log likelihood = 18703.23 Prob > chi2 = 0.0000

Ri Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] female .0015689 .0037522 0.42 0.676 -.0057853 .0089232 r_Mkt 1.049989 .010206 102.88 0.000 1.029985 1.069992 femaler_Mkt -.2447464 .03967 -6.17 0.000 -.3224982 -.1669946 r_SMB .6403225 .0189406 33.81 0.000 .6031996 .6774453 femaler_SMB -.4729352 .0728578 -6.49 0.000 -.6157338 -.3301366 r_HML .2431764 .0138781 17.52 0.000 .2159757 .270377 femaler_HML -.0671468 .0533794 -1.26 0.208 -.1717684 .0374749 _cons .0162521 .0009778 16.62 0.000 .0143357 .0181685

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB, HML, Female* HML

. xtgls Ri female r_Mkt femaler_Mkt r_SMB femaler_SMB r_HML femaler_HML r_MOM femaler_MOM

Cross-sectional time-series FGLS regression

Coefficients: generalized least squares Panels: homoskedastic Correlation: no autocorrelation

Estimated covariances = 1 Number of obs = 40601 Estimated autocorrelations = 0 Number of groups = 608 Estimated coefficients = 10 Obs per group: min = 1 avg = 66.77796 max = 96 Wald chi2(9) = 11535.62 Log likelihood = 18703.3 Prob > chi2 = 0.0000

Ri Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] female .0013917 .0037875 0.37 0.713 -.0060316 .0088151 r_Mkt 1.050078 .0102162 102.79 0.000 1.030054 1.070101 femaler_Mkt -.2453157 .039704 -6.18 0.000 -.3231342 -.1674973 r_SMB .6408343 .0191202 33.52 0.000 .6033593 .6783093 femaler_SMB -.4763514 .0735287 -6.48 0.000 -.6204649 -.3322378 r_HML .2486908 .0314099 7.92 0.000 .1871285 .3102531 femaler_HML -.1045659 .1211252 -0.86 0.388 -.341967 .1328351 r_MOM .0056971 .0291109 0.20 0.845 -.0513592 .0627533 femaler_MOM -.0386319 .1122454 -0.34 0.731 -.2586288 .1813651 _cons .0162777 .0009865 16.50 0.000 .0143443 .0182112

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB, HML, Female* HML, MOM, Female* MOM

. sum RiRf Female RmRf SMB HML MOM

Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max RiRf 26342 -.0813185 .1682819 -.8280522 .9351542 Female 26342 .0679144 .2516037 0 1 RmRf 26342 -.0882543 .0878728 -.4745579 .2931591 SMB 26342 .005329 .0440159 -.1741283 .370661 HML 26342 -.0438095 .0609975 -.2657585 .129827 MOM 26342 .0372333 .0637792 -.1775545 .308794

Phụ lục 6: Thống kê mô tả các biến trong mô hình (nhóm các công ty thương mại)

Phụ lục 7: Kết quả chạy hồi quy OLS cho nhóm các công ty thương mại

Linear regression Number of obs = 26342 F( 1, 95) = 2.42 Prob > F = 0.1232 R-squared = 0.0001 Root MSE = .16828

 Hồi quy Return với Female . reg RiRf Female , vce(cluster time)

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Female .0059201 .0038067 1.56 0.123 -.0016371 .0134773 _cons -.0817205 .0102554 -7.97 0.000 -.1020801 -.061361  Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf . reg RiRf Female RmRf FemaleRmRf , vce(cluster time)

Linear reg ression Number of obs = 26342 F( 3, 95) = 98.14 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.2338 Root MSE = .14731

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Female -.0040931 .0060254 -0.68 0.499 -.0160551 .0078689 RmRf .9322742 .0567159 16.44 0.000 .8196789 1.04487 FemaleRmRf -.1060317 .0490849 -2.16 0.033 -.2034775 -.0085858 _cons .0006065 .0087369 0.07 0.945 -.0167385 .0179514

. reg RiRf Female RmRf FemaleRmRf SMB FemaleSMB , vce(cluster time)

Linear regression Number of obs = 26342 F( 5, 95) = 63.33 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.2428 Root MSE = .14645

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Female -.0050571 .0061987 -0.82 0.417 -.0173631 .0072488 RmRf .9803975 .0575338 17.04 0.000 .8661784 1.094617 FemaleRmRf -.1302262 .0537529 -2.42 0.017 -.2369393 -.0235131 SMB .3848257 .1115562 3.45 0.001 .1633586 .6062928 FemaleSMB -.2132292 .0956458 -2.23 0.028 -.4031102 -.0233483 _cons .0027976 .0088247 0.32 0.752 -.0147216 .0203169

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB

. reg RiRf Female RmRf FemaleRmRf SMB FemaleSMB HML FemaleHML , vce(cluster time)

Linear regression Number of obs = 26342 F( 7, 95) = 57.78 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.2601 Root MSE = .14477

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Female -.0076745 .0074495 -1.03 0.306 -.0224636 .0071146 RmRf .9583894 .050642 18.92 0.000 .8578524 1.058926 FemaleRmRf -.1327929 .0534869 -2.48 0.015 -.2389778 -.026608 SMB .5881292 .1212185 4.85 0.000 .3474801 .8287784 FemaleSMB -.2377079 .1098745 -2.16 0.033 -.4558363 -.0195795 HML .3985172 .1114071 3.58 0.001 .1773461 .6196883 FemaleHML -.0566657 .079089 -0.72 0.475 -.2136772 .1003458 _cons .0172342 .0079063 2.18 0.032 .0015381 .0329303

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB, HML, Female* HML

. reg RiRf Female RmRf FemaleRmRf SMB FemaleSMB HML FemaleHML MOM FemaleMOM, vce(cluster time)

Linear reg ression Number of obs = 26342 F( 9, 95) = 45.34 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.2612 Root MSE = .14467

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Female -.007058 .0076724 -0.92 0.360 -.0222895 .0081736 RmRf .9563521 .0508009 18.83 0.000 .8554995 1.057205 FemaleRmRf -.1321766 .0543652 -2.43 0.017 -.2401053 -.024248 SMB .5649591 .1305977 4.33 0.000 .3056898 .8242284 FemaleSMB -.2259303 .1197981 -1.89 0.062 -.4637597 .0118991 HML .1817862 .2515557 0.72 0.472 -.3176151 .6811874 FemaleHML .0612852 .218542 0.28 0.780 -.3725754 .4951459 MOM -.2221319 .2109242 -1.05 0.295 -.6408693 .1966055 FemaleMOM .1215404 .2118156 0.57 0.567 -.2989666 .5420475 _cons .0159561 .0077206 2.07 0.041 .0006289 .0312834

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB, HML, Female* HML, MOM, Female* MOM

Phụ lục 8: Kết quả chạy hồi quy GLS cho nhóm các công ty thương mại

. xtreg RiRf Female , vce(cluster time) nonest

Random-effects GLS regression Number of obs = 26342 Group variable: congty Number of groups = 411

R-sq: within = 0.0002 Obs per group: min = 1 between = 0.0032 avg = 64.1 overall = 0.0001 max = 96

Wald chi2(1) = 1.99 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.1585

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Female .0070041 .0049666 1.41 0.158 -.0027304 .0167385 _cons -.0811294 .0134872 -6.02 0.000 -.1075638 -.054695 sigma_u .01757126 sigma_e .16875994 rho .01072468 (fraction of variance due to u_i)

 Hồi quy Return với Female

. xtreg RiRf Female RmRf FemaleRmRf , vce(cluster time) nonest

Random-effects GLS regression Number of obs = 26342 Group variable: congty Number of groups = 411

R-sq: wit hin = 0.2340 Obs per group: min = 1 between = 0.0138 avg = 64.1 overall = 0.2338 max = 96

Wald chi2(3) = 297.01 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Female -.0028307 .0074131 -0.38 0.703 -.0173601 .0116986 RmRf .9332731 .0566231 16.48 0.000 .8222939 1.044252 FemaleRmRf -.1059731 .0494868 -2.14 0.032 -.2029654 -.0089808 _cons .0002032 .0119014 0.02 0.986 -.0231231 .0235295 sigma_u .02232345 sigma_e .14771917 rho .02232761 (fraction of variance due to u_i)

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf

. xtreg RiRf Female RmRf FemaleRmRf SMB FemaleSMB , vce(cluster time) nonest

Random-effects GLS regression Number of obs = 26342 Group variable: congty Number of groups = 411

R-sq: wit hin = 0.2429 Obs per group: min = 1 between = 0.0097 avg = 64.1 overall = 0.2428 max = 96

Wald chi2(5) = 319.40 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Female -.0043573 .0071373 -0.61 0.542 -.0183462 .0096316 RmRf .9809646 .0574135 17.09 0.000 .8684363 1.093493 FemaleRmRf -.1305942 .0541367 -2.41 0.016 -.2367002 -.0244883 SMB .3830954 .1113212 3.44 0.001 .1649099 .6012809 FemaleSMB -.2161178 .0960517 -2.25 0.024 -.4043756 -.02786 _cons .0024909 .0110155 0.23 0.821 -.019099 .0240809 sigma_u .01786639 sigma_e .14686302 rho .01458373 (fraction of variance due to u_i)

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB

. xtreg RiRf Female RmRf FemaleRmRf SMB FemaleSMB HML FemaleHML , vce(cluster time) nonest

Random-effects GLS regression Number of obs = 26342 Group variable: congty Number of groups = 411

R-sq: within = 0.2603 Obs per group: min = 1 between = 0.0225 avg = 64.1 overall = 0.2601 max = 96

Wald chi2(7) = 404.67 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Female -.0074051 .0078807 -0.94 0.347 -.022851 .0080407 RmRf .9588393 .0506848 18.92 0.000 .8594989 1.05818 FemaleRmRf -.132855 .0537446 -2.47 0.013 -.2381924 -.0275175 SMB .5871311 .1208905 4.86 0.000 .3501901 .8240721 FemaleSMB -.2400158 .1101836 -2.18 0.029 -.4559717 -.0240599 HML .3988759 .1114896 3.58 0.000 .1803603 .6173916 FemaleHML -.0576351 .0793341 -0.73 0.468 -.2131271 .0978569 _cons .0170084 .0085957 1.98 0.048 .0001612 .0338556 sigma_u .01217493 sigma_e .14516912 rho .00698458 (fraction of variance due to u_i)

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB, HML, Female* HML

. xtreg RiRf Female RmRf FemaleRmRf SMB FemaleSMB HML FemaleHML MOM FemaleMOM, vce(cluster time) nonest

Random-effects GLS regression Number of obs = 26342 Group variable: congty Number of groups = 411

R-sq: within = 0.2616 Obs per group: min = 1 between = 0.0226 avg = 64.1 overall = 0.2612 max = 96

Wald chi2(9) = 408.49 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Female -.0067962 .0081036 -0.84 0.402 -.022679 .0090867 RmRf .9568163 .0508326 18.82 0.000 .8571863 1.056446 FemaleRmRf -.1323045 .0546028 -2.42 0.015 -.239324 -.025285 SMB .5635839 .1302132 4.33 0.000 .3083706 .8187972 FemaleSMB -.2285254 .120231 -1.90 0.057 -.4641738 .007123 HML .1791524 .2512201 0.71 0.476 -.31323 .6715347 FemaleHML .0577797 .218948 0.26 0.792 -.3713505 .4869098 MOM -.2252219 .2105402 -1.07 0.285 -.6378731 .1874293 FemaleMOM .1189862 .2122395 0.56 0.575 -.2969956 .5349681 _cons .0156962 .0083773 1.87 0.061 -.000723 .0321155 sigma_u .01214288 sigma_e .14505129 rho .00695933 (fraction of variance due to u_i)

.

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB, HML, Female* HML, MOM, Female* MOM

. sum RiRf Female RmRf SMB HML MOM

Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max RiRf 14260 -.079134 .1624797 -.7423755 .9465432 Female 14260 .0684432 .2525138 0 1 RmRf 14260 -.0902115 .0941749 -.4537495 .2931591 SMB 14260 .0062979 .0494268 -.1741283 .370661 HML 14260 -.0447043 .0616426 -.2657585 .129827 MOM 14260 .0385039 .0642015 -.1775545 .308794

Phụ lục 9: Thống kê mô tả các biến trong mô hình (nhóm các công ty phi thương mại)

Phụ lục 10: Kết quả chạy hồi quy OLS cho nhóm các công ty phi thương mại

Linear reg ression Number of obs = 14260 F( 1, 95) = 0.08 Prob > F = 0.7744 R-squared = 0.0000 Root MSE = .16248

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Female .0013528 .0047068 0.29 0.774 -.0079913 .0106969 _cons -.0792266 .0094011 -8.43 0.000 -.0978902 -.060563

 Hồi quy Return với Female . reg RiRf Female , vce(cluster time)

Linear reg ression Number of obs = 14260 F( 3, 95) = 129.23 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.2604 Root MSE = .13975

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf . reg RiRf Female RmRf FemaleRmRf , vce(cluster time)

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Female -.0134767 .006611 -2.04 0.044 -.0266011 -.0003523 RmRf .8918874 .0475943 18.74 0.000 .7974008 .9863739 FemaleRmRf -.1815989 .0448859 -4.05 0.000 -.2707086 -.0924892 _cons .0011007 .0071776 0.15 0.878 -.0131487 .0153501

Linear reg ression Number of obs = 14260 F( 5, 95) = 95.74 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.2750 Root MSE = .13837

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB . reg RiRf Female RmRf FemaleRmRf SMB FemaleSMB , vce(cluster time)

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Female -.0149968 .0063489 -2.36 0.020 -.027601 -.0023926 RmRf .9457872 .0451945 20.93 0.000 .8560647 1.03551 FemaleRmRf -.2190513 .0443177 -4.94 0.000 -.3070332 -.1310695 SMB .4238396 .0864698 4.90 0.000 .2521753 .595504 FemaleSMB -.2985629 .11653 -2.56 0.012 -.5299042 -.0672215 _cons .0032983 .006868 0.48 0.632 -.0103363 .016933  Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB, HML, Female* HML

. reg RiRf Female RmRf FemaleRmRf SMB FemaleSMB HML FemaleHML , vce(cluster time)

Linear reg ression Number of obs = 14260 F( 7, 95) = 76.76 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.2824 Root MSE = .13767

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Female -.0203539 .0069256 -2.94 0.004 -.034103 -.0066047 RmRf .9479696 .0421708 22.48 0.000 .8642499 1.031689 FemaleRmRf -.2190148 .0423188 -5.18 0.000 -.3030283 -.1350014 SMB .5411054 .0843227 6.42 0.000 .3737037 .7085072 FemaleSMB -.3580747 .1169603 -3.06 0.003 -.5902702 -.1258792 HML .2507698 .0659417 3.80 0.000 .119859 .3816807 FemaleHML -.1299783 .0738636 -1.76 0.082 -.2766161 .0166594 _cons .0139574 .0065979 2.12 0.037 .000859 .0270559

.

Linear regression Number of obs = 14260 F( 9, 95) = 61.44 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.2826 Root MSE = .13766

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Female -.0197443 .0073148 -2.70 0.008 -.0342659 -.0052226 RmRf .948331 .0419389 22.61 0.000 .8650718 1.03159 FemaleRmRf -.2188772 .0414432 -5.28 0.000 -.3011523 -.1366021 SMB .5450396 .0839576 6.49 0.000 .3783628 .7117165 FemaleSMB -.3489244 .1117088 -3.12 0.002 -.5706944 -.1271544 HML .3122917 .1961691 1.59 0.115 -.0771533 .7017366 FemaleHML .0492356 .1845636 0.27 0.790 -.3171694 .4156407 MOM .0643906 .1763467 0.37 0.716 -.2857018 .4144831 FemaleMOM .1902607 .1878141 1.01 0.314 -.1825974 .5631187 _cons .0142368 .0065672 2.17 0.033 .0011991 .0272744

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB, HML, Female* HML, MOM, Female* MOM . reg RiRf Female RmRf FemaleRmRf SMB FemaleSMB HML FemaleHML MOM FemaleMOM, vce(cluster time)

Phụ lục 11: Kết quả chạy hồi quy GLS cho nhóm các công ty phi thương mại

. xtreg RiRf Female , vce(cluster time) nonest

Random-effects GLS regression Number of obs = 14260 Group variable: congty Number of groups = 198

R-sq: within = 0.0001 Obs per group: min = 1 between = 0.0045 avg = 72.0 overall = 0.0000 max = 96

Wald chi2(1) = 0.08 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.7738

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Female .0013528 .0047068 0.29 0.774 -.0078723 .0105779 _cons -.0792266 .0094011 -8.43 0.000 -.0976525 -.0608008 sigma_u 0 sigma_e .16305876 rho 0 (fraction of variance due to u_i)

 Hồi quy Return với Female

. xtreg RiRf Female RmRf FemaleRmRf , vce(cluster time) nonest

Random-effects GLS regression Number of obs = 14260 Group variable: congty Number of groups = 198

R-sq: within = 0.2618 Obs per group: min = 1 between = 0.0309 avg = 72.0 overall = 0.2604 max = 96

Wald chi2(3) = 387.70 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Female -.0134767 .006611 -2.04 0.041 -.026434 -.0005195 RmRf .8918874 .0475943 18.74 0.000 .7986044 .9851704 FemaleRmRf -.1815989 .0448859 -4.05 0.000 -.2695736 -.0936243 _cons .0011007 .0071776 0.15 0.878 -.0129672 .0151686 sigma_u 0 sigma_e .14011412 rho 0 (fraction of variance due to u_i)

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf

. xtreg RiRf Female RmRf FemaleRmRf SMB FemaleSMB , vce(cluster time) nonest

Random-effects GLS regression Number of obs = 14260 Group variable: congty Number of groups = 198

R-sq: wit hin = 0.2764 Obs per group: min = 1 between = 0.0218 avg = 72.0 overall = 0.2750 max = 96

Wald chi2(5) = 478.68 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Female -.0149968 .0063489 -2.36 0.018 -.0274405 -.0025531 RmRf .9457872 .0451945 20.93 0.000 .8572075 1.034367 FemaleRmRf -.2190513 .0443177 -4.94 0.000 -.3059125 -.1321901 SMB .4238396 .0864698 4.90 0.000 .2543619 .5933174 FemaleSMB -.2985629 .11653 -2.56 0.010 -.5269575 -.0701682 _cons .0032983 .006868 0.48 0.631 -.0101627 .0167593 sigma_u 0 sigma_e .13872372 rho 0 (fraction of variance due to u_i)

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB

Random-effects GLS regression Number of obs = 14260 Group variable: congty Number of groups = 198

R-sq: wit hin = 0.2840 Obs per group: min = 1 between = 0.0231 avg = 72.0 overall = 0.2824 max = 96

Wald chi2(7) = 537.31 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Female -.0203539 .0069256 -2.94 0.003 -.0339278 -.0067799 RmRf .9479696 .0421708 22.48 0.000 .8653163 1.030623 FemaleRmRf -.2190148 .0423188 -5.18 0.000 -.3019582 -.1360715 SMB .5411054 .0843227 6.42 0.000 .3758359 .7063749 FemaleSMB -.3580747 .1169603 -3.06 0.002 -.5873126 -.1288368 HML .2507698 .0659417 3.80 0.000 .1215264 .3800132 FemaleHML -.1299783 .0738636 -1.76 0.078 -.2747483 .0147916 _cons .0139574 .0065979 2.12 0.034 .0010258 .026889 sigma_u 0 sigma_e .13800755 rho 0 (fraction of variance due to u_i)

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB, HML, Female* HML . xtreg RiRf Female RmRf FemaleRmRf SMB FemaleSMB HML FemaleHML , vce(cluster time) nonest

. xtreg RiRf Female RmRf FemaleRmRf SMB FemaleSMB HML FemaleHML MOM FemaleMOM, vce(cluster time) nonest

Random-effects GLS regression Number of obs = 14260 Group variable: congty Number of groups = 198

R-sq: wit hin = 0.2842 Obs per group: min = 1 between = 0.0216 avg = 72.0 overall = 0.2826 max = 96

Wald chi2(9) = 552.92 corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000

(Std. Err. adjusted for 96 clusters in time) Robust RiRf Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Female -.0197443 .0073148 -2.70 0.007 -.034081 -.0054076 RmRf .948331 .0419389 22.61 0.000 .8661323 1.03053 FemaleRmRf -.2188772 .0414432 -5.28 0.000 -.3001043 -.1376501 SMB .5450396 .0839576 6.49 0.000 .3804858 .7095935 FemaleSMB -.3489244 .1117088 -3.12 0.002 -.5678696 -.1299791 HML .3122917 .1961691 1.59 0.111 -.0721927 .696776 FemaleHML .0492356 .1845636 0.27 0.790 -.3125024 .4109736 MOM .0643906 .1763467 0.37 0.715 -.2812425 .4100238 FemaleMOM .1902607 .1878141 1.01 0.311 -.1778481 .5583695 _cons .0142368 .0065672 2.17 0.030 .0013652 .0271083 sigma_u 0 sigma_e .13799603 rho 0 (fraction of variance due to u_i)

.

 Hồi quy Return với Female, MktRf, Female* MktRf, SMB, Female* SMB, HML, Female* HML, MOM, Female* MOM