Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Các nhân tố tài chính tác động đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu niêm yết trên thị trường Tp.HCM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

----------------

NGUYỄN HỮU LẬP

CÁC NHÂN TỐ TÀI CHÍNH TÁC ĐỘNG ĐẾN

TỶ SUẤT SINH LỢI CỔ PHIẾU NIÊM YẾT

TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN TP.HCM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2012

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

----------------

NGUYỄN HỮU LẬP

CÁC NHÂN TỐ TÀI CHÍNH TÁC ĐỘNG ĐẾN

TỶ SUẤT SINH LỢI CỔ PHIẾU NIÊM YẾT

TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN TP.HCM

Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng

Mã số : 60340201

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC :

TS. HỒ VIẾT TIẾN

Thành phố Hồ Chí Minh - Năm 2012

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan rằng luận văn “Các nhân tố tài chính tác động đến tỷ suất sinh lợi cổ

phiếu niêm yết trên thị trường Tp.HCM” là bài nghiên cứu của chính tôi dưới sự

hướng dẫn khoa học của TS. Hồ Viết Tiến. Các nội dung nghiên cứu, kết quả trong

luận văn là trung thực và chưa từng được công bố trong bất cứ công trình nào.

Những dữ liệu trong các bảng phân tích làm căn cứ nhận xét, đánh giá được tác giả

thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi trong phần nguồn dữ liệu trong các bảng dữ

liệu. Ngoài ra, luận văn sử dụng một số khái niệm, thuật ngữ, kết quả phân tích của

một số tác giả khác, tổ chức khác đều có chú thích nguồn gốc sau mỗi trích dẫn để

dễ tra cứu và kiểm chứng.

Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian dối nào tôi xin chịu trách nhiệm trước Hội đồng về

kết quả luận văn của mình.

Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 24 tháng 12 năm 2012.

Tácgiả

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên tôi xin chân thành cảm ơn TS. Hồ Viết Tiến giáo viên hướng dẫn khoa

học đã nhiệt tình, tận tụy chia sẻ cho tôi những tri thức khoa học, những kinh

nghiệm trong nghiên cứu. Góp ý chỉnh sửa ý tưởng khoa học cũng như cách diễn

đạt lời văn, góp phần cho luận văn thành công hơn. Đồng thời, Thầy đã giúp tôi

trưởng thành hơn về mặt nhận thức khoa học, khả năng nghiên cứu và chuyên môn

được nâng cao.

Tôi xin chân thành cảm ơn tất cả Thầy Cô đã từng dạy dỗ tôi. Đặc biệt tôi xin cảm

ơn quý Thầy Cô Trường Đại học Kinh tế Tp.HCM đã tận tình truyền đạt cho tôi

những kiến thức trong những năm cao học, làm nền tảng để tôi thực hiện luận văn

này.

Tôi xin cảm ơn những người bạn đã góp ý, cung cấp cho tôi những tài liệu, dữ liệu

trong quá trình thực hiện luận văn.

Lời cảm ơn sau cùng xin gửi đến Cha Mẹ, những người đã nuôi dạy con trưởng

thành, cảm ơn anh chị em đã tạo điều kiện tốt nhất để tôi hoàn thành luận văn.

Nguyễn Hữu Lập

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU – CHỮ VIẾT TẮT

Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu ROE:

Hệ số biên lợi nhuận ròng NPM:

Khả năng thanh toán hiện hành CR:

Tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu DER:

Vòng quay tổng tài sản TATO:

Tỷ lệ giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách PBV:

Quy mô công ty SIZE:

Vốn chủ sở hữu VCSH:

Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model) FEM:

Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model) REM:

Cổ phiếu CP:

Sở Giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh HoSE:

Thị trường chứng khoán TTCK:

Giá trị trung bình Mean:

Std. Deviation: Độ lệch chuẩn

Sum of Squares: Tổng các độ lệch bình phương

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1: Bảng tổng hợp các bài nghiên cứu thực nghiệm theo các tiêu chí biến độc

lập, biến nghiên cứu và biến có ý nghĩa.

Bảng 2.1. Bảng tóm tắt quan hệ về dấu giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Bảng 3.1: Điều chỉnh giá khi các công ty phát hành bổ sung niêm yết trên HoSE xếp

theo thứ tự thời gian từ 01/01/2009 đến 31/12/2011.

Bảng 4.1: Thống kê mô tả cơ bản của các biến số

Bảng 4.2: Ma trận tương quan giữa các biến số

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định Hausman

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy mô hình tác động cố định

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1.1: Mô hình các biến nghiên cứu

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU - TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC HÌNH

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU .................................................. 1

1.1. LÝ DO NGHIÊN CỨU ................................................................................. 1

1.2. XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU: ......................................................... 2

1.3. MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU.................................................. 2

1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu: .............................................................................. 2

1.3.2 Câu hỏi nghiên cứu: ................................................................................ 3

1.3.3 Giới hạn phạm vi nghiên cứu: ................................................................ 3

1.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU: ................................................................ 4

1.5. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU VÀ KẾT CẤU LUẬN VĂN: ......................... 4

1.6. Ý NGHĨA VÀ ỨNG DỤNG CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU: ...................... 5

CHƯƠNG 2 CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA

THÔNG TIN BÁO CÁO TÀI CHÍNH VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI CHỨNG

KHOÁN ...................................................................................................................... 6

2.1 Một số nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa thông tin báo cáo tài

chính doanh nghiệp và tỷ suất sinh lợi chứng khoán ............................................... 6

2.2 Các giả thuyết nghiên cứu: .......................................................................... 18

2.2.1 Hệ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu (ROE) ..................................... 18

2.2.2 Hệ số biên lợi nhuận ròng (NPM) ............................................................. 19

2.2.3 Chỉ số khả năng thanh toán hiện hành (CR) .............................................. 19

2.2.4 Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DER) ......................................................... 20

2.2.5 Vòng quay tổng tài sản (TATO) ............................................................... 20

2.2.6 Tỷ lệ giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách (P/BV) ........................................... 20

2.2.7 Quy mô công ty (SIZE) ............................................................................. 21

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ....................................................... 24

3.1. Phương pháp phân tích mô hình hồi quy với dữ liệu dạng bảng (panel

data) ..................................................................................................................... 24

3.1.1. Giới thiệu sơ lược: ................................................................................ 24

3.1.2. Mô hình hồi quy Pool ........................................................................... 25

3.1.3. Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM) ..................... 26

3.1.4. Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM) .......... 26

3.1.5. So sánh và lựa chọn FEM và REM....................................................... 27

3.2. Mô hình thực nghiệm: ................................................................................. 28

3.2.1. Mô hình hồi quy Pool: .......................................................................... 29

3.2.2. Mô hình hồi quy với tác động cố định: ................................................. 29

3.2.3. Mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên: ................................................. 30

3.2.4. Kiểm định Hausman: ............................................................................ 30

3.3. Đo lường các biến trong mô hình nghiên cứu ............................................. 32

3.3.1 Biến phụ thuộc: Tỷ suất sinh lợi chứng khoán (RET) .............................. 32

3.3.2 Điều chỉnh giá khi tính toán tỷ suất sinh lợi cổ phiếu: .............................. 33

3.3.3.Biến độc lập: .............................................................................................. 39

3.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: .............................................................. 41

3.5. Phương pháp xử lý số liệu: .......................................................................... 42

3.6. Lý giải kết quả nghiên cứu: ......................................................................... 43

CHƯƠNG 4 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .................... 45

4.1. Phân tích thống kê mô tả cơ bản các biến số ............................................... 45

4.2. Phân tích tương quan: .................................................................................. 47

4.3. Kết quả hồi quy ............................................................................................ 48

4.3.1. Lựa chọn phương pháp ước lượng mô hình ......................................... 48

4.3.2. Kết quả hồi quy ..................................................................................... 48

4.3.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình ...................................................... 50

4.4. Giải thích các biến trong mô hình: .............................................................. 53

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN .......................................................................................... 61

5.1. Kết luận ........................................................................................................ 61

5.2. Hạn chế của đề tài và các hướng nghiên cứu tiếp theo ............................... 62

5.2.1. Hạn chế của đề tài: ................................................................................ 62

5.2.2. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo ..................................................... 64

Phụ lục A: Dữ liệu quan sát ...................................................................................... 65

Phụ lục B: Các kết quả hồi quy mô hình tác động cố định ....................................... 69

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤC LỤC A: Dữ liệu quan sát

PHỤ LỤC B: Các kết quả hồi quy mô hình tác động cố định

CHƯƠNG 1

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Chương đầu tiên của đề tài giới thiệu khái quát về lý do, mục tiêu và câu hỏi

đặt ra, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, các phương pháp nghiên cứu sẽ được sử

dụng trong quá trình phân tích dữ liệu. Sau cùng là ý nghĩa và ứng dụng của đề tài

nghiên cứu.

1.1. LÝ DO NGHIÊN CỨU

Thông tin kế toán từ các báo cáo tài chính có thể mô tả tình trạng của doanh

nghiệp. Các báo cáo tài chính bị ảnh hưởng bởi hai yếu tố: hoạt động của các doanh

nghiệp và hệ thống kế toán áp dụng bởi các công ty (Palepu, Healy & Bernard,

2004). Phân tích tỷ lệ tài chính có thể giúp các nhà đầu tư trong việc đưa ra quyết

định đầu tư và dự đoán tương lai của doanh nghiệp. Nó cũng có thể đưa ra cảnh báo

sớm về sự suy giảm của tình hình tài chính của doanh nghiệp (Ohlson, 1980).

Thị trường chứng khoán Việt Nam sau hơn 12 năm hình thành và phát triển, số

nhà đầu tư tham gia thị trường ngày càng tăng lên, nhiều nhà đầu tư đã thành công

và thu được không ít lợi nhuận từ chứng khoán. Tuy nhiên, có rất ít nhà đầu tư Việt

Nam dựa vào các chỉ số hay mô hình để đầu tư, mà chủ yếu là đầu tư theo cảm tính

hoặc đầu tư theo người khác (tính bầy đàn).

Thời gian gần đây, mặc dù đã có nhiều biện pháp nhưng thị trường chứng

khoán vẫn diễn biến phức tạp, VN-Index có lúc rơi tự do, có lúc biến động thất

thường khó đoán. Đã có nhiều nghiên cứu phân tích nguyên nhân tác động đến thị

trường chứng khoán, trong đó có ảnh hưởng của chu kỳ kinh tế, các biến động của

chu kỳ kinh tế, các biến động của kinh tế thế giới, biến động của thị trường bất động

sản, lãi suất và các rào cản tác động đến thị trường tài chính của Chính Phủ… Trong

đó, một nguyên nhân quan trọng không thể phủ nhận là kiến thức và tâm lý của nhà

đầu tư. Khi một nhà đầu tư thiếu kiến thức về thị trường chứng khoán, họ dễ rơi vào

tâm lý đầu tư theo cảm tính, hay đầu tư theo tâm lý đám đông mà không có lập

trường nhất định cho riêng mình. Đó là điều giới hạn của hầu hết các nhà đầu tư

trên thị trường chứng khoán Việt Nam nói riêng và các thị trường chứng khoán mới

nổi khác nói chung. Tuy nhiên, trong tương lai khi thị trường chứng khoán đi vào

giai đoạn phát triển ổn định, các nhà đầu tư muốn tồn tại trên thị trường cần phải

chuyên nghiệp hơn trong hoạt động mua bán chứng khoán, khi đó hiểu biết về báo

cáo tài chính và tỷ suất sinh lợi cũng như vận dụng các mô hình đầu tư tài chính

hiện đại vào thị trường chứng khoán là một vấn đề hết sức quan trọng và cấp thiết.

Ngoài ra, việc lựa chọn mô hình nào phù hợp với thị trường chứng khoán Việt Nam

với những nét đặc thù riêng biệt của một thị trường mới nổi cũng là một vấn đề cần

đặt ra.

Với mục đích tìm hiểu và nghiên cứu các thông tin từ báo cáo tài chính tác

động đến tỷ suất sinh lợi của các công ty như thế nào, tác giả đã chọn đề tài “Các

nhân tố tài chính tác động đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu niêm yết trên thị trường

chứng khoán Tp.HCM” làm luận văn tốt nghiệp.

1.2. XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU:

Như đã đề cập ở phần lý do chọn đề tài, việc đưa ra một mô hình giúp cổ đông

cũng như các nhà đầu tư cá nhân ước lượng tỷ suất sinh lợi cổ phiếu sẽ nhận được

từ việc sử dụng các thông tin từ báo cáo tài chính khi đầu tư là một vấn đề thiết

thực. Có rất nhiều yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu được chỉ ra bởi

những nghiên cứu trước đây, gồm cả yếu tố thuộc bên ngoài như các hạn chế pháp

lý, lãi suất ngân hàng, yếu tố thị trường…và yếu tố thuộc bản thân công ty như quy

mô công ty, khả năng sinh lợi, tỷ lệ nợ trong cấu trúc vốn, yếu tố tăng trưởng…Tất

cả các yếu tố này tác động đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu theo những cấp độ khác

nhau.

Trên những cơ sở vừa nêu, vấn đề nghiên cứu của đề tài là chỉ ra các yếu tố

ảnh hưởng thuộc về bản thân công ty và cường độ tác động của chúng lên tỷ suất

sinh lợi cổ phiếu niêm yết trên thị trường Tp.HCM từ nguồn dữ liệu thứ cấp thu

thập được, từ đó áp dụng mô hình để xác định tỷ suất sinh lợi. Phần tiếp theo đề tài

sẽ đi vào cụ thể hơn qua việc đề ra mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu.

1.3. MỤC TIÊU VÀ CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu:

Bài viết nhằm mục tiêu tìm hiểu, nghiên cứu giả thuyết sự liên quan của

thông tin tài chính trong việc giải thích tỷ suất lợi nhuận chứng khoán, kiểm chứng

giả thuyết này tại thị trường Việt Nam. Phân tích sự ảnh hưởng của thông tin kế

toán như lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu, hệ số biên lợi nhuận ròng, khả

năng thanh toán hiện hành, chỉ số nợ trên vốn chủ sở hữu, vòng quay tổng tài sản, tỷ

lệ giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách và quy mô doanh nghiệp,… lên tỷ suất sinh lợi

chứng khoán của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán TP. HCM.

Cụ thể:

- Nghiên cứu các thông tin từ báo cáo tài chính doanh nghiệp có hay không

sự tác động đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu niêm yết trên thị trường

TP.HCM.

- Đo lường và so sánh ảnh hưởng của từng yếu tố đó lên tỷ suất sinh lợi

chứng khoán.

- Áp dụng mô hình nhằm ước lượng tỷ suất sinh lợi chứng khoán từ việc

thu thập các dữ liệu sẵn có.

- Các gợi ý có thể rút ra sau nghiên cứu này.

1.3.2 Câu hỏi nghiên cứu:

Với mục tiêu nghiên cứu đã trình bày ở trên, đề tài tập trung cho việc trả lời các

câu hỏi nghiên cứu sau đây:

• Các yếu tố nào tác động có ý nghĩa đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu niêm yết

trên thị trường Tp.HCM.

• Cường độ ảnh hưởng của các yếu tố đó lên tỷ suất sinh lợi như thế nào và

theo chiều hướng nào?

1.3.3 Giới hạn phạm vi nghiên cứu:

Nói đến thông tin báo cáo tài chính của doanh nghiệp, có rất nhiều chỉ tiêu có

thể sử dụng để đại diện cho biến số này, từ các chỉ số khả năng thanh khoản, chỉ số

hoạt động, chỉ số cân nợ, chỉ số thu nhập, đến các thông tin quy mô, tốc độ tăng

trưởng doanh thu, quản trị công ty,…. Tuy nhiên, trong phạm vi nghiên cứu của đề

tài này, lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu, hệ số biên lợi nhuận ròng, khả năng

thanh toán hiện hành, chỉ số nợ trên vốn chủ sở hữu, vòng quay tổng tài sản, tỷ lệ

giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách và quy mô doanh nghiệp đại diện cho thông tin kế

toán.

1.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU:

Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng và áp dụng phương pháp

phân tích hồi quy dữ liệu bảng. Trong đó, các tác động đặc trưng của phân tích dữ

liệu bảng như tác động bất biến và tác động ngẫu nhiên theo đối tượng nghiên cứu

và theo thời gian cũng được áp dụng để phân tích ý nghĩa của các biến trong mô

hình.

Dữ liệu sử dụng trong luận văn là dữ liệu thứ cấp thu thập từ các công ty phi

tài chính niêm yết trên sàn HoSE trong khoảng thời gian từ 2009-2011, với 60 công

ty có dữ liệu đầy đủ trong giai đoạn khảo sát. Dữ liệu về các biến nghiên cứu: lợi

nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (ROE), hệ số biên lợi nhuận ròng (NPM), khả

năng thanh toán hiện hành (CR), chỉ số nợ trên vốn chủ sở hữu (DER), vòng quay

tổng tài sản (TATO), tỷ lệ giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách (PBV) và quy mô doanh

nghiệp (SIZE) đều được thu thập từ báo cáo tài chính được công bố của các công ty

niêm yết.

Sau khi thu thập các thông tin cần thiết, các dữ liệu sẽ được tính toán và đưa

vào mô hình hồi quy đa biến nhằm xác định các biến có ảnh hưởng, chiều hướng và

cường độ tác động của chúng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán.

1.5. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU VÀ KẾT CẤU LUẬN VĂN:

Với tất cả các ý đã được trình bày ở trên, nội dung của luận văn sẽ bao gồm

năm chương:

Chương thứ nhất: đề tài giới thiệu tổng quan về nội dung nghiên cứu, bao gồm lý do nghiên cứu, vấn đề nghiên cứu, câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu…

Chương hai: các giả thuyết liên quan đến nội dung nghiên cứu, cũng như các

nghiên cứu trong nước và nước ngoài liên quan.

Chương ba: trình bày phương pháp nghiên cứu, đo lường các biến và thiết kế

mô hình nghiên cứu.

Chương bốn: phân tích dữ liệu và trình bày kết quả nghiên cứu.

Chương năm: rút ra các kết luận và các mặt hạn chế của đề tài, đồng thời đề

xuất hướng hướng nghiên cứu cho các nghiên cứu tiếp theo.

1.6. Ý NGHĨA VÀ ỨNG DỤNG CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU:

Việc thực hiện nghiên cứu đề tài này có ý nghĩa quan trọng về mặt khoa học

cũng như thực tiễn.

Về mặt khoa học, đề tài góp phần tham gia vào việc hoàn thiện mô hình xác

định các yếu tố tác động đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán cho thị trường Việt Nam

vốn có rất ít nghiên cứu chuyên sâu trong lĩnh vực này. Bên cạnh đó, đây cũng là

một nghiên cứu với mục tiêu kiểm nghiệm lại những kết quả nghiên cứu trước đây

cũng như mở ra những thách thức mới cho những nghiên cứu sau này mà đề tài

chưa làm được.

Về mặt thực tiễn, kết quả nghiên cứu là một tham khảo mang tính khoa học,

nghiêm túc cho các nhà đầu tư và cổ đông công ty trong việc ước tính tỷ suất sinh

lợi sẽ nhận được. Từ đây, phụ thuộc vào đặc điểm của nhà đầu tư và mục tiêu mà họ

sẽ đưa ra các lựa chọn trong việc nắm giữ hay từ bỏ cổ phiếu.

CHƯƠNG 2

CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ MỐI QUAN HỆ GIỮA

THÔNG TIN BÁO CÁO TÀI CHÍNH VÀ TỶ SUẤT SINH LỢI

CHỨNG KHOÁN

Ở chương 1, đề tài đã trình bày một cách tóm tắt nội dung luận văn, từ lý do và

xác định vấn đề nghiên cứu, đến việc đề ra câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu, thông

qua phương pháp nghiên cứu đề xác định kết quả, thêm vào đó cũng đề cập đến kết

cấu và ý nghĩa luận văn. Tiếp theo, chương 2 sẽ tập trung giới thiệu các nghiên cứu

thực nghiệm về mối quan hệ giữa thông tin báo cáo tài chính và tỷ suất sinh lợi

chứng khoán. Đây là phần cơ sở đề tài xác định các biến nghiên cứu sẽ có mặt trong

mô hình hồi quy của mình. Phần tiếp theo sẽ trình bày các giả thuyết nghiên cứu.

2.1 Một số nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa thông tin báo cáo tài

chính doanh nghiệp và tỷ suất sinh lợi chứng khoán

Tại Indonêsia, Robertus Tri Brata Jauhari (2003) đã nghiên cứu về sự tác động

của tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu (DER), giá trị sổ sách (P/BV), lợi nhuận trên vốn

chủ sở hữu (ROE), chỉ số giá trên thu nhập (PER), tỷ lệ chi trả cổ tức (DPR) lên tỷ

suất sinh lợi chứng khoán tại Sở Giao dịch chứng khoán Jakarta. Dữ liệu thu được

từ Semarang PIPM và thị trường Indonêsia Capital Diretory. Một số tiêu chí đã

được quy định để lấy mẫu và 34 mẫu đã thu được. Các kỹ thuật hồi quy đa biến

được sử dụng để phân tích dữ liệu. Kết quả tìm thấy đó là DER, P/BV, ROE và

DPR có một tác động đáng kể đối với tỷ suất sinh lợi chứng khoán, trong khi đó

PER không có tác động đáng kể đối với tỷ suất sinh lợi chứng khoán. ROE có một

tác động tích cực và quan trọng trong lãi chứng khoán ở mức ý nghĩa 1%. DER và

DPR có một tác động đáng kể đối với lãi chứng khoán. DER có tác động tiêu cực,

ngược lại DPR có tác động tích cực và quan trọng lên lãi chứng khoán. P/BV có tác

động tích cực và quan trọng trong lãi chứng khoán ở mức ý nghĩa 10%. Phát hiện

này ngụ ý rằng nhà đầu tư phải xem xét các chỉ tiêu tài chính như DER, P/BV, ROE

và DPR khi đầu tư vào chứng khoán.

Cũng ở Indonesia, Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka (2009) đã

khảo sát sự liên quan của thông tin kế toán trong việc giải thích tỷ suất lợi nhuận

chứng khoán. Bài nghiên cứu sử dụng khả năng sinh lợi, tính thanh khoản, tỷ số nợ,

chỉ số thị trường, quy mô và dòng tiền đại diện cho thông tin kế toán. Lợi nhuận

gộp và lợi nhuận thị trường đã điều chỉnh được sử dụng như các biến tỷ suất sinh lợi

cổ phiếu. Mẫu nghiên cứu là các công ty trong ngành công nghiệp chế tạo từ năm

2003-2006 ở thị trường chứng khoán Indonesia.

Mô hình hồi quy được sử dụng trong bài nghiên cứu này như sau:

RET = β0 + β1 NPM + β2 ROE + β3 CR + β4 DER + β5 TATO + β6 PBV + β7

CFO/Sales + β8 LogTA (1)

Biến phụ thuộc bao gồm hai biến lợi nhuận: suất sinh lợi thị trường được điều chỉnh

và suất sinh lợi bất thường.

(1) Suất sinh lợi thị trường điều chỉnh là tỷ suất sinh lợi chứng khoán trừ đi suất

sinh lợi thị trường:

(2) Suất sinh lợi bất thường là tỷ suất sinh lợi chứng khoán trừ đi tỷ suất sinh lợi

chứng khoán kỳ vọng:

Suất sinh lợi kỳ vọng được suy ra từ mô hình thị trường E(Ri) = α1 + β1 Rm

Biến độc lập bao gồm tám biến cụ thể NPM (Hệ số biên lợi nhuận ròng), ROE (Lợi

nhuận trên vốn chủ sở hữu), CR (Chỉ số khả năng thanh toán hiện hành), DER (Nợ

trên vốn chủ sở hữu), TATO (Vòng quay tổng tài sản), PBV (tỷ lệ giá cổ phiếu trên

giá trị sổ sách), TA (Tổng tài sản), CFO/Sales (Dòng tiền từ hoạt động trên doanh

thu).

Nghiên cứu đưa ra những kết luận quan trọng như:

- Có thể kết luận rằng chỉ số tài chính, kích thước công ty và dòng tiền từ hoạt

động cùng ảnh hưởng lên lợi nhuận thị trường điều chỉnh và lợi nhuận bất

thường. Sự biến động của lợi nhuận được giải thích tốt nhất bằng dữ liệu quý

- Các biến mà có ý nghĩa phù hợp lên lợi nhuận điều chỉnh và lợi nhuận bất

thường là các chỉ số khả năng sinh lời (NPM và ROE), TATO, và tỷ số giá

trị thị trường (PBV). Điều này cho thấy rằng theo quan điểm của nhà đầu tư

thì chỉ số tài chính hữu dụng để đưa ra quyết định đầu tư.

Hobarth (2006) nghiên cứu mối tương quan giữa các chỉ số tài chính và tính hiệu

quả của 1.672 công ty niêm yết Hoa Kỳ trong khoảng thời gian từ 1986 đến 2004

bằng cách sử dụng 17 chỉ số tài chính và ba biến để đo lường hiệu quả của doanh

nghiệp, cụ thể là hiệu quả hoạt động trên thị trường (đo bởi mức thay đổi của giá cồ

phiếu), tính hiệu quả dòng tiền (đo bằng cổ tức tiền mặt phân phối cho các cổ đông),

và lợi nhuận thực hiện đo bằng lợi tức đầu tư. Việc lựa chọn 17 biến như các chỉ số

tiềm năng một phần dựa vào các nghiên cứu trước đây và một phần dựa trên những

xem xét của tác giả. Bài nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng để phân tích với các hệ số

hiệu ứng cố định bằng cách sử dụng kỹ thuật sai số ít nhất. Ngoài ra, một bài kiểm

tra đặc điểm kỹ thuật được tiến hành để quyết định xem một hiệu ứng ngẫu nhiên

hay cố định được sử dụng. Kết quả cho thấy các công ty với chỉ số tỷ lệ thấp giá kế

toán trên giá trị trường, quản lý vốn lưu động hiệu quả, thanh khoản thấp, nhiều vốn

cổ phần và nợ phải trả ít hơn, và lợi nhuận giữ lại cao cho các mục đích tái đầu tư sẽ

có hoạt động lợi nhuận tốt hơn đo bằng lợi tức đầu tư. Các công ty có ý kiến không

đủ tiêu chuẩn từ kiểm toán viên, nợ nhiều hơn và vốn chủ sở hữu ít hơn, ít tài sản và

lợi nhuận giữ lại thấp có tính hiệu quả dòng tiền tốt hơn (đo bằng cổ tức tiền mặt).

Hơn nữa, các doanh nghiệp có tỷ lệ giá kế toán trên giá thị trường thấp, quản lý vốn

lưu động hiệu quả, nhiều vốn cổ phần và nợ phải trả ít hơn, tổng tài sản thấp, và tỷ

suất EBIT cao có tính hiệu quả thị trường tốt hơn (được đo bởi những thay đổi trong

giá cổ phiếu). Kết quả đã chỉ ra rằng, có tồn tại một mối quan hệ giữa hiệu suất của

công ty và các chỉ số tài chính.

Nghiên cứu khác về thông tin kế toán để dự đoán lợi nhuận trên cổ phần cũng

được tiến hành tại Indonesia. Daniat và Suhairi (2006) cho thấy rằng dòng tiền từ

hoạt động đầu tư, lợi nhuận gộp, và kích thước của công ty ảnh hưởng đáng kể đến

lợi nhuận kỳ vọng trên cổ phiếu. Mặt khác, dòng tiền từ hoạt động không ảnh

hưởng đáng kể đến lợi nhuận kì vọng. Meythi (2006) nghiên cứu 100 công ty sản

xuất ở BEJ trong 1999-2002 và kết luận, với lợi nhuận ổn định như một biến số can

thiệp, dòng tiền từ hoạt động kinh doanh không ảnh hưởng đến giá cổ phiếu.

Tại Mỹ, Lev và Thiagarajan (1993) thực hiện một nghiên cứu về mối tương

quan giữa 12 biến cơ bản và lợi nhuận bất thường của doanh nghiệp trong giai đoạn

1974-1988, bằng cách sử dụng các thay đổi trong hàng tồn kho, các khoản phải thu,

vốn chi tiêu, R&D, tỷ suất sinh lợi, doanh thu và chi phí hành chính, cung cấp phải

thu khó đòi, thuế hiệu quả, phiếu đặt hàng, lực lượng lao động, thu nhập LIFO, và

kiểm toán đủ điều kiện như là các biến độc lập. Kết quả cho thấy thay đổi trong

hàng tồn kho, phải thu, chi phí vốn, tỷ suất lợi nhuận, bán hàng và chi phí hành

chính, phiếu đặt hàng ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận, với α = 5%. Họ cũng quan

sát thấy rằng sự tương quan giữa lợi nhuận và biến cơ bản sẽ mạnh mẽ hơn khi xét

đến những biến số kinh tế vĩ mô như tỷ lệ lạm phát và tăng trưởng GNP.

Abarbanell và Bushee (1998) đã kiểm tra rằng việc áp dụng phân tích cơ bản có

thể mang lại lợi nhuận đáng kể nào không. Sử dụng một bộ tập hợp các tín hiệu

phản ánh quy tắc truyền thống của phân tích cơ bản liên quan đến những những

thay đổi xảy ra cùng lúc trong hàng tồn kho, các tài khoản phải thu, lợi nhuận gộp,

chi phí bán hàng, chi phí vốn, các mức thuế suất hiệu quả, phương pháp kiểm kê,

trình độ kiểm toán, và năng suất lao động của lực lượng bán hàng, bài viết lập nên

những danh mục đầu tư kiếm được lợi nhuận bất thường trung bình 12 tháng tích

lũy đã điều chỉnh quy mô 13,2%. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ 9.764 công ty

trong thời gian 1974-1988.

Bài viết đã trình bày bằng chứng cho thấy những tín hiệu dựa trên số liệu kế

toán được xác định để phản ánh những khái niệm quen thuộc về phân tích cơ bản có

thể được sử dụng để dự đoán lợi nhuận bất thường trong tương lai. Kết quả cho thấy

thay đổi trong hàng tồn kho, tổng lợi nhuận, bán hàng và chi phí hành chính cung

cấp thông tin về lợi nhuận trong tương lai của doanh nghiệp liên kết với thu nhập

công bố trong tương lai. Trong số tất cả các biến trong nghiên cứu này, những thay

đổi trong hàng tồn kho, chi phí vốn, thuế suất hiệu quả là các chỉ số mạnh trong việc

dự đoán thu nhập tương lai của công ty. Các tín hiệu liên quan đến những thay đổi

trong tỷ suất lợi nhuận gộp và chi phí bán hàng cũng xuất hiện để nắm bắt thông tin

ít được sử dụng bởi thị trường về thu nhập một năm và/hoặc rủi ro. Hầu hết lợi

nhuận bất thường xảy ra trong thời gian trước và sau khi thông báo thu nhập trong

năm.

Những kết quả khác nhau đến từ nghiên cứu thực hiện bởi Warfrield và Wild

(1992) cho thấy bằng chứng thực nghiệm về mối tương quan trái chiều giữa khả

năng giải thích các khoản thu nhập của doanh nghiệp và độ dài của kỳ báo cáo. Sử

dụng báo cáo quý từ 24.150 công ty trong giai đoạn 1983-1986 làm mẫu, họ kết

luận rằng sức mạnh giải thích của thu nhập trong việc giải thích lợi nhuận trong một

báo cáo hàng quý là chỉ có 25% báo cáo bán niên, và ít hơn 10% của báo cáo hàng năm. R2 đã điều chỉnh trong lợi nhuận hàng quý là ít hơn 1%, nhưng hơn 39% trong

4 năm thu nhập.

Dựa trên một nghiên cứu của Lev, Thiagarajan (1993), Anggraini, Setiawati

và Desembriarto (2004) đã cố gắng để tìm hiểu các ảnh hưởng của biến cơ bản về

lợi nhuận bất thường trong thời gian khủng hoảng và giai đoạn không khủng hoảng.

Thời gian nghiên cứu là 1995-2002, năm 1998 được coi là giai đoạn khủng hoảng.

Bài viết này sử dụng bảy biến cơ bản: hàng tồn kho, các khoản phải thu, lợi nhuận

gộp, tiếp thị và chi phí hành chính, trợ cấp tài khoản phải thu khó đòi liên quan đến

bán hàng, thuế hiệu quả, tỷ lệ và trình độ kiểm toán. Trong giai đoạn khủng hoảng,

chỉ lợi nhuận gộp ảnh hưởng đến lợi nhuận bất thường một cách đáng kể, trong khi

ở giai đoạn không khủng hoảng hàng tồn kho, báo cáo tài chính, và trình độ kiểm toán có ảnh hưởng đến lợi nhuận bất thường. Điều quan trọng là R2 điều chỉnh thấp

chỉ có 0,5% (đối với giai đoạn khủng hoảng) và 0,8% (đối với khoảng thời gian

không khủng hoảng). Điều này cho thấy khả năng thấp của tín hiệu cơ bản để giải

thích biến đổi sự lợi nhuận trong thị trường vốn.

Manao và Nur (2001) quan sát thấy mối quan hệ giữa tỷ lệ tài chính và lợi

nhuận cổ phiếu trong thời gian khủng hoảng kinh tế Indonesia bằng cách thêm vào

quy mô doanh nghiệp như là một biến. Sử dụng 120 công ty sản xuất được liệt kê

trên BEJ năm 2004 như là một mẫu, nghiên cứu này sử dụng các chỉ tiêu tài chính

(QR, Tato, CLTA, Ldta, GPM, ROE, PBV và EPS). Những công ty này được chia

thành ba loại kích cỡ (nhỏ, vừa và lớn) dựa trên tổng tài sản. Kết quả cho thấy PBV

và EPS có ảnh hưởng đáng kể trên tất cả các mô hình.

Sparta và Februwaty (2005) đã nghiên cứu ảnh hưởng của ROE, EPS, và

CFO lên lợi nhuận cổ phiếu của ngành sản xuất công nghiệp trong BEJ bằng cách

sử dụng dữ liệu của 32 công ty sản xuất trong thời gian 1999-2002. Kết quả cho

thấy ROE chỉ ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận chứng khoán (α = 5%) trong khi

EPS và CFO có tác động tiêu cực không đáng kể trên lợi nhuận chứng khoán.

Mais (2005) thực hiện nghiên cứu về ảnh hưởng của tỷ lệ tài chính, bao gồm

cả NPM, ROA, ROE, DER, và EPS, giá cổ phiếu của các công ty được liệt kê trên

Index Jakarta Hồi giáo năm 2004. Kết quả của nghiên cứu này giải thích rằng thống

kê tất cả các biến ngoại trừ DER là đáng kể và có tác động tích cực đến giá cổ

phiếu.

Kennedy (2005) phân tích hiệu quả của ROA, ROE, EPS, tỷ suất lợi nhuận,

doanh thu tài sản, DTA, DER trên lợi nhuận chứng khoán bằng cách sử dụng các

mẫu cổ phiếu từ chỉ số 45 LQ trong BEJ trong giai đoạn 2001-2002. Nghiên cứu

này phát hiện ra Tato, ROA, EPS, và DER có tác động tích cực, trong khi ROE và

DTA có tác động tiêu cực, lên lợi nhuận cổ phiếu. Tuy nhiên, tất cả các biến được

thống kê rằng không ảnh hưởng lợi nhuận chứng khoán.

Roswati (2007) nghiên cứu ảnh hưởng của CR, TATO, DER, ROE, EPS, và

PBV trên giá cổ phiếu của ngành sản xuất công nghiệp với năm tiểu ngành công

nghiệp bao gồm cả thực phẩm, bán lẻ và đồ uống, thuốc lá, ô tô, và dược phẩm. Các

kết quả cho thấy các chỉ tiêu tài chính đáng kể trong ngành công nghiệp bán lẻ là

ROE, EPS, và PBV, thực phẩm và đồ uống là EPS và PBV; trong ngành công

nghiệp thuốc lá là CR, TATO, DER, EPS và PBV, ngành công nghiệp ô tô là DER,

ROE, EPS, và PBV; trong khi trong ngành công nghiệp dược phẩm là CR, EPS, và

PBV. Trong năm ngành công nghiệp tổng thể, các tỷ lệ tài chính có ảnh hưởng là

TATO, DER, EPS, và PBV. Hơn nữa, nghiên cứu này cho thấy sự dao động của giá

cổ phiếu trung bình vẫn có thể được giải thích cặn kẽ bằng tỷ lệ tài chính trong giai

đoạn 1-3 tháng sau khi phát hành báo cáo tài chính hàng năm.

Hamzah (2007) đã phân tích mối tương quan giữa tỷ lệ tài chính, bao gồm cả

tỷ lệ thanh khoản (tỷ lệ hiện tại), lợi nhuận tỷ lệ (Return on Investment), tỷ lệ hoạt

động (Tổng tài sản trên doanh thu), và tỷ lệ khả năng trả nợ (Nợ trên vốn chủ sở

hữu), và cả lãi vốn (lỗ) và cổ tức trong 135 công ty sản xuất được liệt kê trên

Jakarta Stock Exchange. Nghiên cứu này phát hiện ra rằng tất cả các tỷ lệ này có

mối tương quan thuận với tăng vốn (lỗ). Tuy nhiên, chỉ có chỉ số hiện hành là có ý

nghĩa thống kê (α = 5%). Hơn nữa, mối tương quan với tỷ lệ cổ tức, chỉ có vòng

quay tổng tài được chứng minh là đáng kể (α = 10%).

Witkowska (2005) xem xét mối quan hệ giữa lợi nhuận tương lai của cổ

phiếu và những chỉ số cơ bản dành cho các công ty được niêm yết trên sàn giao dịch

chứng khoán Warsaw ở Ba Lan. Bài nghiên cứu sử dụng phân tích thực nghiệm dựa

trên mô hình dữ liệu của 187 công ty trong khoảng thời gian từ 1999 đến 2003 chỉ

ra rằng cổ tức tương lai của cổ phiếu chủ yếu liên quan đến 3 chỉ số cơ bản là lợi

nhuận bán hàng, chi phí bán hàng và quản lý, ROA. Cổ tức cũng quan hệ rất mật

thiết với tỷ lệ P/E (hệ số giá trên thu nhập). Hầu hết các mối quan hệ này không

đúng trong ngắn hạn. Trong dài hạn thì tầm quan trọng của các biến số cơ bản sẽ

được thể hiện rõ hơn.

Trường hợp 1 năm trở lên: 3 chỉ số (lợi nhuân bán hàng, chi phí bán hàng và

quản lý, ROA) là rất quan trọng, từ 3 tháng trở lên nên xem xét kỹ các chỉ số lợi

nhuận bán hàng và đòn bẩy tài chính, trong trường hợp 1 tháng trở lên chỉ nên xem

xét đòn bẩy tài chính. Các phát kiến trên đã chứng minh cho giả thuyết rằng phân

tích cơ bản chỉ dùng cho đầu tư dài hạn. Ngoài các nhân tố rủi ro của mô hình Fama

và Frech, chỉ duy nhất chỉ số P/E là có ý nghĩa quan trọng trong việc giải thích cổ

tức trong tương lai của cổ phiếu. Tuy nhiên, mức ảnh hưởng của nó trong việc xác

định cổ tức 1 năm trở lên thì không hề nhỏ.

Một nghiên cứu về tỷ lệ PBV được thực hiện bởi Utama và Đảo Sentosa

(1998) trên 128 công ty niêm yết trên Jakarta Stock Exchange vào năm 1995.

Nghiên cứu này chứng minh rằng tỷ lệ PBV có thể được sử dụng trong việc thiết lập

chiến lược đầu tư, vì bằng cách sử dụng tỷ lệ PBV, nhà đầu tư có thể dự đoán cổ

phiếu sẽ bị đánh giá thấp và định giá quá cao để họ có thể đạt được lợi nhuận đáng

kể. Hơn nữa, nghiên cứu này cũng thảo luận về các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến

PBV là bao gồm ROE, triển vọng tăng trưởng, mức độ rủi ro, chính sách cổ tức. Kết

quả xác nhận rằng chỉ ROE là có mối tương quan thuận với PBV nhất quán và đáng

kể.

Một số nhà nghiên cứu đã được nghiên cứu về tác động của thông tin về lưu

lượng tiền mặt. Manurung (1998) đã phân tích tác động của dòng tiền vào chứng

khoán lợi nhuận bằng cách sử dụng dữ liệu từ 40 công ty niêm yết trên thị trường

chứng khoán Jakarta trong năm 1994 và 1995. Đó là kết luận rằng sự tương quan

giữa lưu chuyển tiền tệ, điều hành, đầu tư và hoạt động tài chính, và lợi nhuận

chứng khoán yếu, nhưng trở nên mạnh mẽ hơn mỗi năm. Tương quan với dòng tiền

từ hoạt động kinh doanh là tích cực, nhưng thống kê không đáng kể cho cả hai năm

1994 và giai đoạn 1995. Hơn nữa, mối tương quan với dòng tiền từ hoạt động đầu

tư và tài chính là tích cực trong năm 1994 và tiêu cực trong năm 1995, và theo

thống kê thì không đáng kể cho cả hai năm.

Nghiên cứu khác về dòng tiền được thực hiện bởi Daniati và Suhairi (2006)

với công ty ô tô và dệt may niêm yết trên thị trường chứng khoán Jakarta năm 1999-

2004 như mẫu. Họ đã phân tích có hay không thông tin về dòng tiền (điều hành,

đầu tư và tài chính), lợi nhuận gộp, và kích thước của công ty ảnh hưởng đến lợi cổ

phiếu của doanh nghiệp đáng kể. Kết quả chứng minh rằng dòng tiền từ hoạt động

đầu tư, lợi nhuận gộp, và kích thước của công ty liên quan đáng kể với lợi nhuận

chứng khoán, trong khi dòng tiền từ hoạt động kinh doanh không ảnh hưởng đến lợi

nhuận một cách đáng kể.

Nghiên cứu về tài chính cho thấy rằng đặc điểm của doanh nghiệp (ví dụ như

tăng trưởng, hiệu quả sử dụng, quy mô công ty) có thể dự đoán giá cổ phiếu trong

tương lai. Johnson và Soenen (2003) đã phân tích 478 công ty tại Mỹ trong thời

gian 1982-1998 và kết luận công ty lớn và lợi nhuận với chi phí quảng cáo cao có

kết quả tốt hơn trong ba chỉ số đo.

Bên cạnh những nghiên cứu thực nghiệm ở nước ngoài, tại Việt Nam tác giả

còn tìm thấy tài liệu đề cập đến suất sinh lợi của chứng khoán cũng như công thức

xác định tỷ suất sinh lợi chứng khoán (Nguyễn Anh Phong, Tạp chí Phát triển Kinh

tế số 264 tháng 10 năm 2012). Bài nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của thanh khoản

và rủi ro thanh khoản lên suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết tại thị trường chứng

khoán Việt Nam. Nghiên cứu đo tính thanh khoản bằng ba cách khác nhau: thứ nhất

là đo bằng tỷ lệ giữa số lượng cổ phiếu giao dịch chia cho số lượng cổ phiếu đang

lưu hành (turnover), giá trị giao dịch bình quân trong tháng của cổ phiếu và tỷ lệ

giữa giá trị giao dịch bình quân trong tháng so với giá trị giao dịch bình quân toàn

thị trường. Bài nghiên cứu cho thấy tỷ lệ giữa số lượng cổ phiếu giao dịch chia cho

số lượng cổ phiếu đang lưu hành không có ảnh hưởng đến suất sinh lời và rủi ro các

cổ phiếu niêm yết, ngược lại hai chỉ số thanh khoản còn lại có quan hệ với suất sinh

lời, trong khi chỉ số beta có quan hệ khá mờ nhạt đến suất sinh lời của các cổ phiếu.

Suất sinh lời của cổ phiếu (Ri) và danh mục thị trường (Rm) lần lượt được tính bởi

P t

RR / i

P t

- - công thức sau: , trong đó Pt và Pt-1 là mức giá cuối tháng này và -

mức giá cuối tháng trước.

Bảng 1.1: Bảng tổng hợp các bài nghiên cứu thực nghiệm theo các tiêu chí biến độc

lập, biến nghiên cứu và biến có ý nghĩa:

Bài nghiên cứu Biến độc lập Biến phụ thuộc Biến có ý nghĩa

Tỷ suất sinh lợi chứng khoán DER, P/BV, ROE và DPR Robertus Tri Brata Jauhari (2003)

Tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu (DER), hệ số giá cổ phiếu/giá trị sổ sách (P/BV), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), chỉ số giá trên thu nhập (PER), tỷ lệ chi trả cổ tức (DPR)

Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka (2009) Khả năng sinh lời (NPM và ROE), TATO, và hệ số giá cổ phiếu/ giá trị sổ sách (PBV) Lợi nhuận chứng thị trường được điều chỉnh và lợi nhuận bất thường

(Tỷ suất sinh lợi chứng khoán) NPM (Hệ số biên lợi nhuận ròng), ROE (Lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu), CR (Chỉ số khả năng thanh toán hiện hành), DER (Nợ trên vốn chủ sở hữu), TATO (Vòng quay tổng tài sản trên doanh thu), PBV (Giá trị sổ sách), TA (Tổng tài sản), CFO/Sales (Dòng tiền từ hoạt động trên doanh thu)

O’Conor (1973) Tỷ suất sinh lợi 33 chỉ số tài chính chứng khoán

Tổng nợ phải trả/giá trị ròng, thu nhập từ cổ phiếu phổ thông đến giá trị ròng, dòng tiền từ số cổ phiếu phổ thông, nợ ngắn hạn, hàng tồn kho, EPS đến giá cổ phiếu

Lợi nhuận bất thường Lev và Thiagarajan (1993)

Thay đổi trong hàng tồn kho, phải thu, chi phí vốn, tỷ suất lợi nhuận, bán hàng và chi phí hành chính, phiếu đặt hàng Thay đổi trong hàng tồn kho, các khoản phải thu, vốn chi tiêu, R & D, tỷ suất sinh lợi, doanh thu & chi phí hành chính, cung cấp phải thu khó đòi, thuế hiệu quả, phiếu đặt hàng, lực lượng lao động, thu nhập LIFO, và kiểm toán

Abarbanell & Bushee (1998) Lợi nhuận bất thường

Thay đổi trong hàng tồn kho, tổng lợi nhuận, chi phí bán hàng

Thay đổi trong hàng tồn kho, các tài khoản phải thu, tổng lợi nhuận, chi phí bán hàng, chi phí vốn, các mức thuế suất hiệu quả, phương pháp kiểm kê, trình độ kiểm toán, và năng suất lao động của lực lượng bán hàng

Hobarth (2006) Tỷ suất sinh lợi

chứng khoán (giá trị thị trường)

Tỷ lệ giá kế toán trên giá thị trường thấp, quản lý vốn lưu động hiệu quả, nhiều vốn cổ phần và đánh giá cổ phiếu thấp, tổng tài sản thấp, và tỷ suất EBIT cao, khả năng sinh lợi cao Chỉ số tỷ lệ giá kế toán trên giá trị trường, quy mô, tốc độ tăng trưởng ổn định, ROA, cấu trúc vốn, vòng quay chuyển đổi tiền mặt, R&D, chi phí quảng cáo, chi phí đầu tư, ý kiến kiểm toán, chỉ số p, chỉ số thanh toán nhanh, thay đổi phần trăm doanh thu, EBIT, xếp hạng tín dụng dài hạn, xếp hạng tín dụng ngắn hạn, tỷ lệ cổ phiếu phổ thông)

Lợi nhuận bất thường

Anggraini, Setiawati và Desembriarto (2004)

Hàng tồn kho, các khoản phải thu, lợi nhuận gộp, tiếp thị và chi phí hành chính, trợ cấp tài khoản phải thu khó đòi liên quan đến bán hàng, thuế hiệu quả, tỷ lệ, và trình độ kiểm toán

Trong giai đoạn khủng hoảng, lợi nhuận gộp. Trong khi ở giai đoạn không khủng hoảng hàng tồn kho, báo cáo tài chính, và trình độ kiểm toán

PBV, EPS Manao và Nur (2001) Tỷ suất sinh lợi chứng khoán QR, TATO, CLTA, LDTA, GPM, ROE, PBV, EPS

Prasetya (2000) Tỷ suất sinh lợi chứng khoán

Giai đoạn tăng trưởng: EPP, BPP, DTA, OPM, Log Mcap. Giai đoạn suy yếu: BPP, DTA, ROE

Hệ số giá trên thu nhập 1/PER (EPP), hệ số giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách 1/PBV (BPP), Chỉ số nợ trên tổng tài sản (DTA), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), hệ số biên lợi nhuận ròng (NPM), hệ số lợi nhuận hoạt động (OPM)

EPS, PER, DER, ROE, DPS DER Giá chứng khoán Purnomo (1998)

ROE, EPS và CFO ROE Tỷ suất sinh lợi chứng khoán Sparta và Februwaty (2005)

Mais (2005) NPM, ROA, ROE, DER, EPS Giá chứng khoán NPM, ROA, ROE, DER, EPS

- Kennedy (2003) Tỷ suất sinh lợi chứng khoán ROA, ROE, EPS, lợi nhuận biên, vòng quay tổng tài sản, DTA, DER

Roswati (2007) Giá chứng khoán CR, TATO, DER, ROE, EPS, PBV TATO, DER, EPS, PBV

CR, ROI, TATO, DER

Hamzah (2007) Tỷ suất sinh lợi chứng khoán, cổ tức Tỷ suất sinh lợi: CR, Cổ tức: TATO

Utama và Sentosa (1998) Tỷ suất sinh lợi: PBV; PBV: ROE, tăng trưởng, beta, cổ tức. Tỷ suất sinh lợi: PBV; PBV: ROE Tỷ suất sinh lợi chứng khoán, PBV

Daniati và Suhairi (2006) Tỷ suất sinh lợi chứng khoán Dòng tiền từ hoạt động SXKD, đầu tư và hoạt động tài chính, tổng lợi nhuận, quy mô công ty Dòng tiền từ hoạt động đầu tư, tổng lợi nhuận, quy mô công ty

- Manurung (1998) Tỷ suất sinh lợi chứng khoán Dòng tiền từ hoạt động SXKD, đầu tư và hoạt động tài chính

- Meythi (2006) Dòng tiền từ hoạt động SXKD Giá chứng khoán

Lợi nhuận Restrainingsih (2007) Tích lũy, dòng tiền, thu nhập ròng, cổ tức, PBV Tích lũy, dòng tiền, thu nhập ròng, cổ tức, PBV

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Phần trình bày trên đã khái quát một số nghiên cứu thực nghiệm tại các thị

trường khác nhau về các thông tin kế toán đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Tiếp

theo, đề tài đề cập đến các giải thuyết nghiên cứu sẽ được kiểm định trong mô hình

thực nghiệm.

2.2 Các giả thuyết nghiên cứu:

Có rất nhiều yếu có thể tác động trực tiếp, hay chỉ ảnh hưởng gián tiếp lên tỷ

suất sinh lợi chứng khoán, từ các yếu tố kinh tế vĩ mô, lạm phát, lãi suất …, đến các

yếu tố kinh tế vi mô như cung, cầu, giá cả…, hay là các yếu tố từ bên trong là bản

chất đặc thù của doanh nghiệp…. Tuy nhiên, trong nội dung bài nghiên cứu này,

theo mục đích và phạm vi nghiên cứu, đề tài chỉ tập trung vào các đối tượng lợi

nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu, hệ số biên lợi nhuận ròng, khả năng thanh toán

hiện hành, chỉ số nợ trên vốn chủ sở hữu, vòng quay tổng tài sản, tỷ lệ giá cổ phiếu

trên giá trị sổ sách và quy mô doanh nghiệp. Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây

cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Dựa vào đó, đề tài

đưa giả thuyết về mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc như sau:

2.2.1 Hệ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Hệ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu có thể được xem là tỷ số quan

trọng nhất đối với các cổ đông, tỷ số này đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng

vốn của cổ đông thường. Thông qua hệ số này chúng ta có thể đánh giá một đồng

vốn bỏ ra và tích lũy tạo ra bao nhiêu đồng lời. Tỷ lệ ROE càng cao càng chứng tỏ

công ty sử dụng hiệu quả đồng vốn của cổ đông, có nghĩa là công ty đã cân đối một

cách hài hòa giữa vốn cổ đông với vốn đi vay để khai thác lợi thế cạnh tranh của

mình trong quá trình huy động vốn, mở rộng quy mô. Cho nên hệ số ROE càng cao

thì các cổ phiếu càng hấp dẫn các nhà đầu tư hơn. Theo Purnomo (1997), Mais

(2005) và Sparta và Februaty (2005) cho rằng ROE có tương quan dương lên giá cổ

phiếu. Ngoài ra, Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka (2009) cũng đã kết

luận hệ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu có tương quan dương lên tỷ suất sinh

lợi chứng khoán. Từ đó, đề tài đưa ra giả thuyết về hệ số lợi nhuận vòng trên vốn

chủ sở hữu như sau:

H1: Hệ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu có mối quan hệ đồng biến với tỷ suất

sinh lợi chứng khoán

2.2.2 Hệ số biên lợi nhuận ròng (NPM)

Hệ số biên lợi nhuận ròng phản ánh khoản thu nhập ròng (lợi nhuận sau thuế)

của một doanh nghiệp so với doanh thu. Xét từ góc độ nhà đầu tư, một doanh

nghiệp sẽ ở vào tình trạng thuận lợi nếu có hệ số biên lợi nhuận ròng cao hơn hệ số

biên lợi nhuận ròng trung bình của ngành và nếu có thể, có hệ số biên lợi nhuận

ròng liên tục tăng. Ngoài ra, một doanh nghiệp càng giảm chi phí của mình một

cách hiệu quả - ở bất kỳ doanh số nào - thì hệ số biên lợi nhuận ròng của nó càng

cao. Theo Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka (2009) và Mais (2005), đã

nghiên cứu tác động của hệ số biên lợi nhuận ròng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán,

trong đó tỷ số biên lợi nhuận ròng có quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi chứng

khoán. Từ đó, đề tài đưa ra giả thuyết về mối quan hệ của hệ số biên lợi nhuận ròng

và tỷ suất sinh lợi chứng khoán như sau:

H2: Hệ số biên lợi nhuận ròng có mối quan hệ đồng biến với tỷ suất sinh lợi chứng

khoán

2.2.3 Chỉ số khả năng thanh toán hiện hành (CR)

Khả năng thanh toán của doanh nghiệp là năng lực về tài chính mà doanh

nghiệp có được để đáp ứng nhu cầu thanh toán các khoản nợ cho các cá nhân, tổ

chức có quan hệ cho doanh nghiệp vay hoặc nợ. Hệ số khả năng thanh toán hiện

hành dùng để đo lường khả năng trả các khoản nợ ngắn hạn của doanh nghiệp như

nợ và các khoản phải trả (bằng các tài sản ngắn hạn của doanh nghiệp, như tiền mặt,

các khoản phải thu, hàng tồn kho). Tỷ số này được tính bằng cách sử dụng tài sản

lưu động chia cho nợ ngắn hạn. Chỉ số này càng thấp ám chỉ doanh nghiệp sẽ gặp

khó khăn đối với việc thực hiện các nghĩa vụ của mình nhưng một chỉ số thanh toán

hiện hành quá cao cũng không luôn là dấu hiệu tốt, bởi vì nó cho thấy tài sản của

doanh nghiệp bị cột chặt vào “tài sản lưu động” quá nhiều và như vậy thì hiệu quả

sử dụng tài sản của doanh nghiệp là không cao. Hamzah (2007) đã nghiên cứu và

kết luận chỉ số khả năng thanh toán hiện hành tương quan dương lên tỷ suất sinh lợi

chứng khoán. Từ đó, đề tài đưa ra giả thuyết về chỉ số khả năng thanh toán hiện

hành như sau: H3: Chỉ số khả năng thanh toán hiện hành có mối quan hệ đồng biến với tỷ suất

sinh lợi chứng khoán

2.2.4 Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DER)

Một doanh nghiệp nếu không có đủ các nguồn lực để tự tài trợ cho các hoạt

động kinh doanh của mình, có thể đi vay nợ từ ngân hàng, từ thị trường tài chính,

hoặc các kênh cung cấp vốn khác có thể. Tuy nhiên, cũng có nhiều trường hợp, các

doanh nghiệp muốn tận dụng lá chắn thuế của nợ, hoặc muốn để dành các nguồn

lực đầu tư vào các dự án sinh lời, nên sẽ sử dụng vốn từ các nguồn tài trợ. Không

thể kết luận rằng doanh nghiệp đó làm ăn tốt, hay xấu căn cứ vào tỷ lệ nợ của nó.

Theo Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka (2009), đã nghiên cứu tác động

của các chỉ số tài chính đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán, trong đó tỷ số nợ trên vốn

chủ sở hữu có quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Mối quan hệ

cùng chiều này ủng hộ những nghiên cứu bởi Purnomo (1998), Kennedy (2003) và

Hamzah (2007). Từ đó, đề tài đưa ra giả thuyết về mối quan hệ của tỷ lệ nợ và tỷ

suất sinh lợi chứng khoán như sau:

H4: Có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu với tỷ suất sinh lợi

chứng khoán

2.2.5 Vòng quay tổng tài sản (TATO)

Hệ số vòng quay tổng tài sản dùng để đánh giá hiệu quả của việc sử dụng tài

sản của công ty. Thông qua hệ số này chúng ta có thể biết được với mỗi một đồng

tài sản có bao nhiêu đồng doanh thu được tạo ra. Hệ số vòng quay tổng tài sản càng

cao đồng nghĩa với việc sử dụng tài sản của công ty vào các hoạt động sản xuất kinh

doanh càng hiệu quả, hay nói cách khác, doanh nghiệp hoạt động càng có hiệu quả.

Kennedy (2003) và Roswati (2007) đều đã nghiên cứu và kết luận vòng quay tổng

tài sản tương quan dương lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Từ đó, đề tài đưa ra giả

thuyết về vòng quay tổng tài sản như sau:

H5: Vòng quay tổng tài sản có mối quan hệ đồng biến với tỷ suất sinh lợi chứng

khoán

2.2.6 Tỷ lệ giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách (P/BV)

Đây là tỷ lệ được sử dụng để so sánh giá cổ phiếu so với giá trị ghi sổ của cổ

phiếu đó. P/BV là đối tượng phân tích giúp cho nhà đầu tư tìm kiếm các cổ phiếu

giá rẻ mà thị trường ít quan tâm. Giá trị P/BV <1 có thể mang ý nghĩa như: doanh

nghiệp đang bán cổ phần với mức giá thấp hơn giá trị ghi số của nó, giá trị tài sản

của công ty có thể bị thổi phòng quá mức, thu nhập trên tài sản của công ty là quá

thấp. Còn nếu giá trị này lớn hơn 1 có nghĩa là công ty làm ăn khá tốt, thu nhập trên

tài sản cao. Tỷ lệ này được tính bằng cách lấy giá đóng cửa hiện tại chia cho giá trị

ghi sổ. Trong đó, Giá trị sổ sách/ cổ phiếu = (Tổng tài sản – Tài sản vô hình – Công

nợ) / Số lượng cổ phiếu đang lưu phát hành. Theo Robertus Tri Brata Jauhari (2003)

và Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka (2009), giá trị P/BV có ảnh hưởng

trực tiếp đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán và có mối quan hệ đồng biến. Ngoài ra,

theo Manao và Nur (2001); Utama và Sentosa (1998); Restrainingsih (2007) cũng

đã có kết luận giá trị P/BV có tác động đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Từ những

lập luận và những kết quả nghiên cứu trước đây, đề tài đưa ra giả thuyết về mối

quan hệ của tỷ lệ P/BV và tỷ suất sinh lợi chứng khoán như sau:

H6: Tỷ lệ giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách có mối quan hệ đồng biến với tỷ suất

sinh lợi chứng khoán.

2.2.7 Quy mô công ty (SIZE)

Quy mô công ty từ lâu đã được xem như là một trong những nhân tố ảnh

hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán, những kết luận từ các nghiên cứu trước cho

thấy công ty càng lớn thì tỷ suất sinh lợi chứng khoán càng cao. Đã có rất nhiều học

giả đưa ra mối tương quan dương giữa quy mô công ty và tỷ suất sinh lợi chứng

khoán. Theo Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka (2009), kích thước công

ty cũng có tương quan dương với tỷ suất sinh lợi. Mối tương quan này có thể được

giải thích bởi một vài yếu tố như phân tán rủi ro, vị trí thị trường vượt trội và sự tiếp

cận tốt hơn với thị trường vốn….Các kết luận trên cung cấp bằng chứng cho mối

tương quan dương giữa tỷ suất sinh lợi chứng khoán và quy mô công ty. Các kết

luận trên cho phép đề tài đưa ra giả thuyết tiếp sau đây:

H7: Có mối quan hệ tương quan đồng biến giữa quy mô và tỷ suất sinh lợi chứng

khoán.

Hệ số biên lợi nhuận ròng

Vòng quay tổng tài sản

Lợi nhuận sau thuế trên VCSH

Tỷ suất sinh lợi chứng khoán

Tỷ lệ nợ trên VCSH

Giá CP trên giá trị sổ sách

Quy mô công ty

Chỉ số khả năng thanh

Hình 2.1: Mô hình các biến nghiên cứu

Bảng 2.1. Bảng tóm tắt quan hệ về dấu giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Tên biến

Ký hiệu

Công thức tính

Dấu dự kiến

Tỷ suất sinh lợi chứng

Lợi nhuận sau thuế / vốn chủ sở

khoán Lợi nhuận sau thuế trên

ROE

hữu

vốn chủ sở hữu

Hệ số biên lợi nhuận

Lợi nhuận sau thuế / doanh thu

NPM

thuần

ròng Khả năng thanh toán

Tài sản lưu động/Nợ ngắn hạn

hiện hành Tỷ lệ nợ trên vốn chủ

DER

Nợ phải trả/ vốn chủ sở hữu

sở hữu

Vòng quay tổng tài sản

TATO

Doanh thu thuần / tổng tài sản

Tỷ lệ giá cổ phiếu trên

PBV

Giá cổ phiếu/Giá trị sổ sách (**)

giá trị sổ sách

Quy mô doanh nghiệp

SIZE

Ln(tổng tài sản)

RET

Nguồn: Dự kiến của tác giả

(*) Pt và Pt-1 là mức giá cổ phiếu đã điều chỉnh cuối năm t và cuối năm (t-1).

(**) Giá trị sổ sách = (Tổng tài sản – Tài sản vô hình – Công nợ) / Số lượng cổ

phiếu đang lưu hành

Chương 2 đã nêu một số nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ giữa thông

tin báo cáo tài chính và tỷ suất sinh lợi chứng khoán được dùng làm nền tảng cho

nghiên cứu trong luận văn, đối tượng phát biểu các giả thuyết nghiên cứu. Bên cạnh

đó, đề tài cũng đã đề cập đến các giả thuyết nghiên cứu. Chương tiếp theo sẽ trình

bày chi tiết phương pháp để thực hiện nghiên cứu.

CHƯƠNG 3

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 2 đã trình bày một số nghiên cứu trước đây về mối quan hệ từ các

thông tin từ báo cáo tài chính đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Chương 3 sẽ giới

thiệu một cách tóm tắt về mô hình hồi quy dữ liệu bảng và nó sẽ được cụ thể hóa

trong phương pháp nghiên cứu, cũng như kết quả của việc áp dụng mô hình dạng

này sẽ được trình bày tại chương kết quả nghiên cứu. Phần tiếp theo sẽ trình bày mô

hình nghiên cứu được đề xuất, mô tả các biến được sử dụng và các giả thuyết

nghiên cứu, phương pháp ước lượng và kiểm định mô hình. Chương này cũng mô tả

phương pháp thu thập dữ liệu đồng thời tóm tắt việc thu thập và tính toán các biến

số nghiên cứu chính. Chương này được chia thành 3 phần sau đây:

3.1. Phương pháp phân tích mô hình hồi quy với dữ liệu dạng bảng (panel

data)

3.1.1. Giới thiệu sơ lược:

Đối với dãy số theo thời gian, chúng ta quan sát các giá trị của một hoặc

nhiều biến số theo một khoảng thời gian nhất định. Trong loại dữ liệu theo không

gian, các giá trị của một hoặc nhiều biến được thu thập thuộc các mẫu khác nhau

cho nhiều nơi (nhiều đối tượng) khác nhau tại cùng một thời điểm. Còn dữ liệu ghi

nhận giá trị của một hoặc nhiều biến cho nhiều đối tượng khác nhau được thu thập

theo một khoảng thời gian liên tục được gọi là dữ liệu dạng bảng.

Loại dữ liệu này ngày càng được dùng rộng rãi trong các nghiên cứu kinh tế

- Loại dữ liệu này liên quan đến nhiều thông tin của cùng một đối tượng

bởi vì nó có những ưu điểm sau:

nghiên cứu theo thời gian khác nhau nên nó bào hàm nhiều đặc điểm khác

nhau, của nhiều đối tượng nghiên cứu khác nhau. Do đó, việc sử dụng mô

hình này cho phép ta xem xét sự khác biệt của các đặc điểm riêng của các đối

- Việc kết hợp các giá trị quan sát theo thời gian khác nhau cho nhiều đối

tượng khác nhau một cách rõ ràng.

tượng khác nhau làm cho loại dữ liệu này sẽ chứa đựng nhiều thông tin có

giá trị hơn, biến đổi hơn, giảm hiện tượng tương quan của các biến trong mô

- Việc nghiên cứu giá trị của các biến số trên từng đối tượng khác nhau được

hình, bậc tự do cao hơn, và sẽ là hiệu quả hơn cho việc xử lý các mô hình.

lặp đi lặp lại theo thời gian nên loại dữ liệu này sẽ phù hợp hơn cho việc

nghiên cứu sự năng động của các thay đổi theo thời gian của nhiều đối tượng

- Loại dữ liệu này sẽ tốt hơn cho việc theo dõi và đo lường những tác động mà

khác nhau.

dữ liệu theo không gian, và dữ liệu theo thời gian thuần túy không thể quan

sát hết được. Đồng thời, cũng cho phép chúng ta nghiên cứu các mô hình có

- Việc kết hợp nhiều dữ liệu của nhiều đối tượng nghiên cứu khác nhau sẽ làm

tình phức tạp cao hơn.

cho số quan sát tăng lên đáng kể, vì vậy nó sẽ làm giảm các sai số ngẫu nhiên

có thể xảy ra trong việc phân tích các mô hình.

Phương pháp hồi quy thông dụng với dữ liệu dạng bảng là mô hình hồi quy

Pool, mô hình hồi quy tác động cố định và mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên.

3.1.2. Mô hình hồi quy Pool

Đối với mô hình này, giả định về sự tự tương quan, phương sai thay đổi,

những sự khác biệt về không gian và thời gian của từng biến quan sát đều không tác

động đến. Vì vậy, tung độ gốc và độ dốc của các hệ số được giả định là không thay

đổi theo thời gian, và cả theo từng biến. Đây là trường hợp đơn giản nhất, chúng ta

bỏ qua mảng thời gian và không gian của dữ liệu bảng, mà chỉ ước lượng mô hình

hồi quy bình phương bé nhất (OLS) thông thường.

Mô hình hồi quy được biễu diễn như sau:

Yit = β1 + β2 X2it + β3 X3it + … + βk Xkit + µ it (1)

Tuy nhiên, đối với loại mô hình này, khả năng xảy ra hiện tượng tự tương

Trong đó: i = 1, 2, 3, ….n; t= 1, 2, 3, ….T

quan trong số liệu khá cao. Ngoài ra, việc giả định hệ số chặn trong mô hình là

giống nhau cho các đối tượng quan sát, và giả định về hệ số ước lượng của các biến

quan sát là giống nhau cho các đối tượng quan sát là các giả định hết sức nghiêm

khắc mà các dữ liệu khó đáp ứng được. Vì vậy, dù đây là trường hợp đơn giản,

nhưng mô hình hồi quy này – với tất cả dữ liệu kết hợp như thế này có thể sẽ làm

mất đi hình ảnh thật về mối quan hệ giữa các biến của các đối tượng quan sát.

3.1.3. Mô hình tác động cố định (Fixed Effects Model - FEM)

Mô hình tác động cố định không bỏ qua các ảnh hưởng theo chuỗi thời gian

và các đơn vị chéo, hay nói cách khác, tung độ gốc của mỗi đơn vị chéo là thay đổi

nhưng vẫn giả định độ dốc là cố định cho từng biến. Khi đó, mô hình tác động cố

định được biểu diễn như sau:

(2) Yit = βit + β2X2it + β3X3it + ….+ βkXkit + µ it

Mô hình (2) có thể tách thành hai mô hình:

Yit = β1t + β2X2it + β3X3it + ….+ βkXkit + µ it (2A)

Yit = β1i + β2X2it + β3X3it + ….+ βkXkit + µ it (2B)

Mô hình 2A giả định tung độ góc thay đổi theo thời gian nhưng giống nhau

giữa các đơn vị chéo trong cùng năm quan sát, được biết đến như hồi quy tác động

cố định thời gian. Khi đó, tác động thời gian cố định kiểm soát những biến không

quan sát giống nhau giữa các đơn vị chéo nhưng khác nhau khi thời gian thay đổi.

Những tác động theo thời gian này có thể là do tình hình kinh tế, hay chính sách của

nhà nước đối với các công ty.

Mô hình 2B giả định tung độ gốc chung của mô hình thay đổi nhưng độ dốc

của các đơn vị chéo không đổi. Ý nghĩa của tác động chéo cố định là dù tung độ gốc

khác nhau giữa các đơn vị chéo nhưng nó lại không thay đổi theo thời gian. Những

ảnh hưởng làm thay đổi tung độ gốc có thể là do sự khác biệt về đặc thù, hay phong

cách quản lý của mỗi công ty.

3.1.4. Mô hình tác động ngẫu nhiên (Random Effects Model - REM)

Trong mô hình hồi quy tác động cố định, những yếu tố không quan sát được

xem như là tham số và được ước lượng, còn ở mô hình tác động ngẫu nhiên, chúng

được xem như là kết quả của những biến ngẫu nhiên.

Từ mô hình 2B, ta có thể viết lại:

Yit = β1i + β2X2it + β3X3it + ….+ βkXkit + µ it

Thay vì cố định β1i , ta giả định nó như biến ngẫu nhiên có giá trị β1 và giá trị

tung độ gốc của đơn vị chéo được biểu diễn như sau:

i; Với i = 1, 2, …N và e

i là sai số ngẫu nhiên.

β1i = β1 + e

Mô hình này kèm theo những giả định của tác động cố định cộng thêm yêu

cầu bổ sung là các tác động không quan sát được không tương quan với tất cả các

biến giải thích. Giả thuyết này được kiểm định bằng kiểm định Hausman. Ngoài ra,

mô hình này giúp cho việc kiểm soát những tác động không quan sát được của các

đơn vị chéo khác nhau nhưng không thay đổi theo thời gian. Những tác động không

quan sát được như đặc thù, chính sách, nguồn nhân lực, …của công ty. Tuy nhiên,

nếu không giữ giả định tác động cố định không tương quan với các biến giải thích,

thì mô hình hồi quy tác động cố định lại thích hợp hơn.

3.1.5. So sánh và lựa chọn FEM và REM

Một vấn đề được đặt ra ở đây là các nhà nghiên cứu sẽ chọn lựa mô hình

nào, là FEM, hay REM? Câu trả lời sẽ còn tùy thuộc vào việc chúng ta giả định thế

nào về sự tương quan giữa sai số thành phần µ i và các biến số. Nếu như giả định

rằng µ i và các biến số là không có tương quan nhau thì REM có thể sẽ phù hợp

hơn; còn nếu ngược lai, µ i và các biến số có tương quan nhau thì FEM sẽ phù hợp

hơn.

Do có sự khác nhau cơ bản trong hai mô hình này nên việc chọn FEM hay

REM được các nhà kinh tế lượng đề xuất dựa trên số lượng quan sát chúng ta có

được như sau:

1) Nếu T (dãy số quan sát thời gian) nhiều và N (là đối tượng nghiên cứu)

nhỏ, thì giá trị của các tham số ước lượng trong hai mô hình FEM và

REM không chệch nhau nhiều. Do đó, việc chọn lựa mô hình nào sẽ tùy

thuộc vào tiện ích trong việc xử lý.

2) Nếu N lớn và T nhỏ, kết quả ước lượng của hai mô hình này rất lệch

nhau. Nếu các đối tượng nghiên cứu không được chọn ra một cách ngẫu

nhiên từ một tổng thể lớn hơn nhiều thì FEM sẽ phù hợp hơn. Tuy nhiên,

nếu các đối tượng nghiên cứu của mẫu được rút ra một cách ngẫu nhiên

từ một tổng thể lớn hơn thì REM sẽ thích hợp hơn, bởi vì trong trường

hợp này, β1i là thật sự ngẫu nhiên nên việc suy luận thống kê hay giải

thích mô hình sẽ dễ dàng, và không có điều kiện ràng buộc.

3) Nếu sai số thành phần µ i của từng đối tượng nghiên cứu và một hoặc

nhiều biến giải thích có tương quan nhau thì kết quả ước lượng REM là

chệch, trong khi đó, kết quả này là không chệch đối với FEM.

4) Nếu N lớn, T nhỏ, và nếu giả định của REM được đảm bảo thì kết quả

ước lượng của REM sẽ chính xác hơn so với FEM.

Để có cở sở lựa chọn FEM hay REM, Wooldridge (1997) đã dùng kiểm định

Hausman. Đây là kiểm định được phát triển bởi Hausman (1978), có phân phối tiệm cận χ2 và dùng để kiểm định giả thuyết Ho rằng kết quả hồi quy của FEM và REM

là không có sự khác nhau rõ rệt. Nếu giả thuyết này bị bác bỏ thì kết luận là REM

không phù hợp và trong trường hợp này FEM sẽ được lựa chọn.

3.2. Mô hình thực nghiệm:

Dựa theo cách tiếp cận của các nghiên cứu đã tiến hành thành công trước đây

về các yếu tố có liên quan, hay về các yếu tố có tác động đến tỷ suất sinh lợi chứng

khoán, như mô hình nghiên cứu của Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka

(2009). Theo đó, để nghiên cứu ảnh hưởng của các thông tin từ báo cáo tài chính lên

tỷ suất sinh lợi chứng khoán, mô hình đề xuất trong nghiên cứu này là:

STOCKRETURN = f (ROE, NPM, CR, DER, TATO, PBV, SIZE)

Với biến phụ thuộc là tỷ suất sinh lợi chứng khoán, biến này được ký hiệu là

RET. Theo đó, mô hình được trình bày lại như sau:

RET = f (ROE, NPM, CR, DER, TATO, PBV, SIZE)

Còn lại các biến độc lập, ROE và NPM đo lường hiệu quả hoạt động của

doanh nghiệp – khả năng sinh lợi, CR là khả năng thanh toán, DER đại diện cho chỉ

số nợ, TATO là vòng quay tổng tài sản, PBV giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách và

SIZE đại diện cho quy mô công ty của từng doanh nghiệp được chọn trong dữ liệu

quan sát.

Thu thập dữ liệu từ các công ty được chọn làm đối tượng nghiên cứu, qua

giao đoạn khảo sát, ta được dữ liệu dạng bảng. Như đã trình bày trong phần cơ sở lý

thuyết, phương pháp hồi quy với dữ liệu dạng sẽ được xem xét trong ba mô hình

3.2.1. Mô hình hồi quy Pool:

Trong mô hình hồi quy Pool, ảnh hưởng của các biến giải thích và những

biến không quan sát đều không đổi đối với tất cả các công ty qua từng năm quan

sát, và tung độ góc của tất cả các đơn vị chéo quan sát được giả định là giống nhau.

Mô hình này được biểu diễn như sau:

RET = β1 + β2 ROE + β3 NPM + β4 CR + β5 DER + β6 TATO + β7 PBV + β8 SIZE

+ µ

Đây là trường hợp đơn giản nhất, mô hình bỏ qua mảng thời gian, và không

gian của dữ liệu dạng bảng, mà chỉ ước lượng mô hình hồi quy OLS thông thường.

Do đó, việc sử dụng mô hình này là không thích hợp, và đòi hỏi phải có một mô

hình đặc thù dùng để ước lượng cho dữ liệu dạng bảng.

3.2.2. Mô hình hồi quy với tác động cố định:

Mô hình này được biểu diễn như sau:

RETit =β1i + β2 ROEit + β3 NPMit +β4 CRit +β5 DERit +β6 TATOit + β7PBVit +

β8SIZEit + µit

Trong đó, i đại diện cho các công ty, i = 1, 2, …, 60; t đại diện cho thời gian.

Mô hình hồi quy tác động cố định phân tích những khác biệt về hệ số chặn

của nhóm, trong khi đó, giả sử rằng các độ dốc là khác nhau và sai số không đổi.

3.2.3. Mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên:

Mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên phân tích những thành phần của

phương sai, và sai số, trong khi giả sử rằng các hệ số chặn không thay đổi và các độ

dốc là giống nhau. Trong đó, tung độ gốc ở mô hình được biễu diễn như sau:

β1i = β1 + εi; Với i = 1, 2, …N và εi là sai số ngẫu nhiên.

Theo đó, mô hình được biểu diễn như sau:

RETit =β1 + β2 ROEit + β3 NPMit +β4 CRit +β5 DERit +β6 TATOit + β7PBVit +

β8SIZEit + wit

Trong đó, i đại diện cho các công ty, i = 1, 2, …, 60; t đại diện cho thời gian.

3.2.4. Kiểm định Hausman:

Để xem xét, lựa chọn mô hình phù hợp giữa mô hình các tác động cố định và

mô hình các tác động ngẫu nhiên, đề tài sử dụng kiểm định Hausman (1978). Đây là

kiểm định giúp lựa chọn nên sử dụng mô hình tác động cố định hay là mô hình tác

động ngẫu nhiên. Thực chất kiểm định Hausman để xem xét có tồn tại tự tương

quan giữa Ui và εit hay không? Kiểm định Hausman là kiểm định giả thiết:

H0: Ui và biến độc lập không tương quan.

H1: Ui và biến độc lập có tương quan. Khi giá trị (Prob> χ2) < 0,05 thì ta bác bỏ giả thiết H0, khi đó Ui và biến độc

lập có tương quan, khi đó phải sử dụng mô hình tác động cố định. Và ngược lại, khi giá trị (Prob> χ2) > 0,05 lúc đó chấp nhận giả thiết H0, tức là Ui và biến độc lập

không tương quan, mô hình tác động ngẫu nhiên sẽ được sử dụng.

Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy:

Sau khi ước lượng được mô hình hồi quy, chúng ta cần đánh giá về sự phù

hợp của mô hình này. Luận văn tiến hành đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy

theo một số tiêu chí như sau:

Đầu tiên, đề tài xem xét dấu của các hệ số ước lượng được có phù hợp với lý

thuyết và các nghiên cứu trước hay không. Các biến được chọn phải đáp ứng được

yêu cầu đầu tiên này. Tiếp theo, đề tài chọn các biến không những dấu của hệ số

ước lượng phù hợp với lý thuyết và các nghiên cứu trước, mà hệ số này khác 0 phải

có nghĩa thống kê.

Ngoài các tiêu chí nêu trên, đề tài tiếp tục thực hiện một số kiểm định cơ bản

để xem có tồn tại các khuyết tật có tồn tại trong mô hình hay không, như kiểm định

đa cộng tuyến, tự tương quan sau khi ước lượng mô hình hồi quy.

- Ma trận tương quan giữa các hệ số được dùng để kiểm tra hiện tượng đa

Một số kiểm định các khuyết tật của mô hình:

cộng tuyến trong mô hình hồi quy. Việc này được thực hiện ở bước khảo sát

- Ngoài ra phương pháp hồi quy phụ cũng được áp dụng để chắc chắn là có

mối tương quan giữa các cặp biến.

- Bên cạnh đó, để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, đề tài sẽ dựa vào giá trị

hay không có tương quan.

thống kê Durbin-Watson có trong bảng kết quả hồi quy cộng với kinh

nghiểm kiểm tra được trình bày trong tài liệu của tác giả Hoàng Trọng và

Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) mà kết luận có hay không tồn tại tự tương

- Đối với vấn đề phương sai thay đổi, đề tài dùng kiểm định White để xem xét

quan trong mô hình hồi quy.

tổng quát về sự đồng nhất của phương sai. Đối với việc dùng giá trị R2 để xem xét về mức độ giải thích của mô hình, hiện nay, có rất nhiều ý kiến xung quanh vấn đề dùng chỉ tiêu R2 để giải thích, đánh

giá mô hình hồi quy với dữ liệu dạng bảng. Nhiều chuyên gia kinh tế cho rằng, hệ

số này chỉ có giá trị giải thích đối với các mô hình hồi quy theo chuỗi thời gian, và

mà mẫu quan sát nhỏ (khoảng trên dưới 100 quan sát), hoặc dùng trong các trường

hợp dự báo. Còn đối với mô hình hồi quy dữ liệu dạng bảng, đối với các nghiên cứu đi kiểm định giả thuyết, hoặc dự đoán mối liên hệ giữa các biến, thì chỉ tiêu R2 không được sử dụng để đưa ra kết luận. Gelman và Pardoe (2006) cho rằng R2

không phải là một chỉ tiêu hoàn hảo để đánh giá mô hình, đặc biệt là mô hình hồi quy dữ liệu dạng bảng. R2 có thể cho chúng ta biết một vài điều, nhưng không phải là tất cả, không thể kết luận mô hình không tốt nếu R2 thấp, cũng không thể kết luận

mô hình là hoàn hảo trong việc giải thích mối quan hệ giữa các biến trong trường

hợp R2 tiến về gần 1. Do đó, nghiên cứu này không sử dụng chỉ tiêu R2 để đánh giá

mô hình.

3.3. Đo lường các biến trong mô hình nghiên cứu

Phần tiếp theo sẽ trình bày các biến trong mô hình nghiên cứu được đo lường

như thế nào, để đạt tới mục đích cuối cùng là tìm ra các mối quan hệ như đã giả

định có tồn tại hay không. Biến phụ thuộc trong mô hình đề xuất là tỷ suất sinh lợi

chứng khoán (RET). Biến độc lập gồm có: Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu

(ROE), hệ số biên lợi nhuận ròng (NPM), khả năng thanh toán hiện hành (CR), tỷ lệ

nợ trên vốn chủ sở hữu (DER), vòng quay tổng tài sản (TATO), tỷ lệ giá cổ phiếu

trên giá trị sổ sách (PBV) và quy mô công ty (SIZE). Quá trình chọn lọc và đo

lường các biến được tiến hành như sau:

3.3.1 Biến phụ thuộc: Tỷ suất sinh lợi chứng khoán (RET)

Đề tài nghiên cứu ảnh hưởng của các thông tin từ báo cáo tài chính lên tỳ

suất sinh lợi chứng khoán. Theo Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka

(2009), tỷ suất sinh lợi chứng khoán được tính toán bởi hai chỉ tiêu suất sinh lợi thị

trường được điều chỉnh và suất sinh lợi bất thường, cụ thể như sau:

(1) Suất sinh lợi thị trường điều chỉnh là tỷ suất sinh lợi chứng khoán trừ đi suất

(3.1)

sinh lợi thị trường:

(2) Suất sinh lợi bất thường là tỷ suất sinh lợi chứng khoán trừ đi tỷ suất sinh lợi

(3.2)

chứng khoán kỳ vọng:

Suất sinh lợi kỳ vọng được suy ra từ mô hình thị trường E(Ri) = α1 + β1 Rm

Theo Nguyễn Anh Phong (2012), suất sinh lời của chứng khoán được tính

toán bởi công thức:

Pt và Pt-1 là mức giá cuối năm t và mức giá cuối năm t-1

Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương trình (3.3) để tính toán tỷ suất

sinh lợi chứng khoán.

3.3.2 Điều chỉnh giá khi tính toán tỷ suất sinh lợi cổ phiếu:

Tỷ suất sinh lợi chứng khoán được tính trên giá thực tế tại các thời điểm thực

tế. Tuy nhiên, có một số trường hợp cần điều chỉnh giá khi tính toán, đó là khi công

ty phát hành bổ sung ví dụ như phân bổ cổ tức dưới dạng cổ phiếu theo các tỷ lệ và

giá khác nhau,... Khi đó số lượng cổ phiếu tăng lên nhưng giá cổ phiếu sẽ giảm. Nếu

tính tỷ suất sinh lợi trên giá thì sẽ thấy nhà đầu tư bị lỗ. Thực ra, thị trường rất công

bằng với những phân bổ cổ tức kiểu này: giá thị trường sẽ giảm một mức sao cho

tổng giá trị công ty không đổi. Nói khác đi, được lợi bao nhiêu lần về lượng thì bị

thiệt bấy nhiêu lần về giá. Nhưng khi phân tích thuần túy về giá thì bắt buộc phải

điều chỉnh ngược lại. Mặt khác, mỗi công ty nghiên cứu trong đề tài có thể phát

hành thêm cổ phiếu để trả cổ tức hoặc bán để tăng vốn nhiều lần trong năm, nên

việc điều chỉnh giá sau khi phát hành cũng cần phải được thực hiện tương ứng với số

lần phát hành thêm.

Giá điều chỉnh sẽ được tính toán theo công thức sau: (3.4)

Ví dụ, ngày 02/06 công ty BMC phân bổ cho 5 cổ phiếu cũ 2 cổ phiếu thưởng. Giá

thị trường trước khi phân bổ (30/5) là 76.500 đồng/cổ phiếu. Giá thị trường sau khi

phân bổ (02/6) là 54.000 đồng. Nếu không điều chỉnh, suất sinh lợi (về vốn) của

BMC ngày 02/6 sẽ là (54.000 - 6.500)/76.500 = -29,4%. Như vậy là không công

bằng với BMC, vì vào ngày đó không có lý do gì mà giá công ty BMC giảm xuống

1/3. Nếu cổ đông A trước ngày 02/6 có 5 cổ phiếu có giá trị là 76.500 x 5 = 382.500

đồng, sau khi được phân bổ thêm 2 cổ phiếu thưởng cổ đông A có 54.000 x 7 =

378.000 đồng. Như vậy giá trị tài sản của cô đông A chỉ giảm (-1,17%). Do vậy,

cần phải điều chỉnh giá tính toán cho hợp lý theo công thức giá điều chỉnh trên. Khi

đó suất sinh lợi của ngày 02/6 sẽ là [(54.000x7/5)-76.500]/76.500 = -1,17%.

Bảng 3.1: Điều chỉnh giá khi các công ty phát hành bổ sung niêm yết trên HoSE xếp

NỘI DUNG ĐIỀU CHỈNH

GIÁ ĐIỀU CHỈNH

MÃ CK

NGÀY ẢNH HƯỞNG 02/01/2009

S T T 1

P*4/3

20/05/2009

P*150/100

TTF (lần 1) ITA (lần 1)

22/05/2009

GMC

P*8.865.021/4.665.947

25/05/2009

P*14/10

25/05/2009 03/06/2009

5 6

P*11/10 P*8.200.000/6.769.955

18/06/2009

24/06/2009

LAF (lần 1) LGC DIC (lần 1) KHP (lần 1) SFI

P*20.890.068/17.409.0 86 P*3/1

24/06/2009

SGT

P*115/100

24/06/2009

LCG

P*117/100

26/06/2009

PJT

P*8.400.000/7.000.000

26/06/2009

VPK

P*20/19

P*104/100

26/06/2009

TCR (lần 1)

TTF phát hành 5.000.000 cổ phiếu thưởng (3:1) ITA phát hành 67.904.226 trả cổ tức(100:36) và thưởng (100:14) tổng cộng (100:50) GMC phát hành 4.199.074 cổ phiếu thưởng LAF phát hành 2.319.560 cổ phiếu trả cổ tức và thưởng (10:4) LGC phát hành thưởng (10:1) DIC phát hành 1.015.493 cổ phiếu thưởng KHP phát hành thưởng 3.480.982 CP SFI phát hành 5.526.654 cổ phiếu trả cổ tức và thưởng (1:2), SGT phát hành 8.774.998 cổ phiếu thưởng và trả cổ tức (100:15) LCG phát hành 6.800.000 cổ phiếu trả cổ tức và thưởng (100:17) PJT phát hành 1.400.000 trả cổ tức và thưởng VPK phát hành 400.000 cổ phiếu thưởng (19:1) TCR phát hành trả cổ tức (100:4) trong đó liên quan 324.975

theo thứ tự thời gian từ 01/01/2009 đến 31/12/2011:

30/06/2009

MCP phát hành (100:55)

P*155/100

MCP (lần 1) VIC

02/07/2009

VIC phát hành 79.644.082 cổ phiếu giá 10.000

16/07/2009

(P*(109.191.261+79.6 44.082)- (79.644.082*10))/109. 191.261 P*112/100

TCM (lần 1)

21/07/2009

NSC

TCM bán 10,3 triệu cổ phiếu cho đối tác chiến lược , Thưởng cổ phiếu tỷ lệ 100:12 NSC phát hành thưởng và trả cổ tức 2.248.211 CP

10/08/2009

TMS (lần 1)

TMS phát hành 1.800.000 giá 15.000 đ/cp

P*(5.765.950+2.248.2 11) /5.765.950 (P*(8.002.626+1.800.0 00)- (1.800.000*15))/8.002. 626

14/08/2009

PGC phát hành 1.499.823 thưởng P*26.499.823/25.000.0

17/08/2009

PGC (lần 1) TNA

TNA phát hành 2.200.000 trong đó 550.000 thưởng, 1.650.000 giá 10.000

24/08/2009

DMC

00 (P*(3.300.000+2.200.0 00)- (1.650.000*10))/3.300. 000 P*13/10

18/09/2009

VNM

DMC phát hành 4.039.338 cổ phiếu thưởng (10:3) VNM phát hành 175.603.160 thưởng

P*351.228.150/175.62 4.990

16/10/2009

TRA

TRA phát hành 2.039.630 thưởng P*10.198.150/8.158.52

09/11/2009

TMS (lần 2)

TMS phát hành 2.810.262, trong đó 1.800.000 giá 15.000

0 (P*(10.102.626+2.810. 262)- (1.800.000*15))/10.10 2.626

09/11/2009

ST8 phát hành 940.329 trả cổ tức P*10.345.349/9.405.02

12/11/2009

DHG phát hành 6.662.962 trả cổ tức HDC phát hành 2.669.391 trả cổ tức 812.800 còn lại giá 20.000

ST8 (Lần 1) DHG (Lần 1) HDC (Lần 1)

0 P*26.653.842/19.990.8 80 (P*10.797.391-( 20.000*1.856.591)) /8.128.000

P*3/2

16/11/2009

VSH

17/11/2009

VTO

VSH phát hành 68.747.129 cổ phiếu thưởng (2:1) VTO phát hành 19.866.666 giá 10000 (3:1)

24/11/2009

(P*(60.000.000+19.86 6.666)- (19.866.666*10))/60.0 00.000 P*5/4

08/12/2009

P*14/10

08/12/2009

P*5/4

08/12/2009

11/12/2009

VSC (Lần 1) ABT (Lần 1) CNT (Lần 1) KDC (Lần 1) KHP (lần 2)

VSC phát hành 2.406.157 thưởng (4:1) ABT phát hành 3.239.998 (tỷ lệ 10:4) trả cổ tức và thưởng CNT phát hành 2.000.000 giá 70% trung bình 10 phiên (4:1) KDC phát hành 22.431.383 thưởng KHP phát hành 20.987.368 giá 10.000 đ/cp

18/12/2009

PVD

P*78.513.073/56.081.6 90 P*41.551.296 – (20.987.368*10))/20.8 90.068 P*4/3

28/12/2009

BMP

PVD phát hành 52.627.929 trả cổ tức (3:1) BMP phát hành 17.384.596cp

26/02/2010

VIS

VIS phát hành 15.000.000, trong đó 7.500.000 thưởng, 7.500.000 giá 10000 (2:1)

03/03/2010

TS4

TS4 phát hành 2.814.177 cp giá 20000

16/03/2010

DIC phát hành 3.280.000 giá 11.500 (10:4)

DIC (lần 2)

16/03/2010

P*34.126.112/16.741.5 16 (P*(15.000.000+15.00 0.000)- (7.500.000*10))/15.00 0.000 (P*(8.470.350+2.814.1 77)- (2.814.177*20))/8.470. 350 (P*(9.000.000+3.200.0 00)- (3.280.000*11,5))/9.00 0.000 P*9.220.000/8.200.000

09/04/2010

DIC (lần 3) ACL (Lần 1)

DIC niêm yết 1.020.000 cổ phiếu PH cho CDCL và CBCNV ACL phát hành 2.000.000 giá 20.000

(P*(9.000.000+2.000.0 00)- (2.000.000*20))/9.000. 000

42 43

16/04/2010 16/04/2010

16/04/2010

P*5/4 P*15.475.730/10.797.3 91 P*115/100

19/04/2010

APC HDC (Lần 2) ST8 (Lần 2) DCT

APC phát hành 2.160.000 (4:1) HDC phát hành 4.678.399 trả thưởng và cổ tức ST8 phát hành trả cổ tức 1.551.553 (100:15) DCT phát hành 9.074.549 giá 10.000

07/05/2010

AGR

[P*27.223.647- (9.074.549*10)]/18.14 9.098 P*5/3

07/05/2010

P*5/4

P*3/2

07/05/2010

KDC (Lần 2) SRC

07/05/2010

VIC

AGR phát hành 80.000.000 giá 10.000 (3:2) KDC phát hành 20.048.880 thưởng (4:1) SRC phát hành 5.400.000 thưởng và trả cổ tức (2:1) VIC phát hành 166.145.127 cp

10/05/2010

LAF (lần 2)

LAF phát hành 4.871.030 (10:6) giá 15000

P*365.772.365/199.62 7.238 (P*(8.118.384+4.871.0 30)- (4.871.030*20)/8.118. 384 P*3/2

10/05/2010

TTF (lần 2)

11/05/2010

P*4/3

14/05/2010

FPT (Lần 1) NTL

P*2/1

14/05/2010

PAC

P*11/10

17/05/2010

GIL

P*5/4

19/05/2010

DRC

P*3/2

09/06/2010

P*160/100

ITA (lần 2)

16/06/2010

TTF thưởng 10.249.839 (2:1) (không kể phát hành riêng lẻ 500.000 cho CBCNV) FPT phát hành 47.846.322 trả cổ tức (3:1) NTL phát hành 16.400.000 trả cổ tức (1:1) PAC phát hành 2.014.850 trả cổ tức (10:1) GIL phát hành 2.554.770 trả cổ tức (4:1) DRC Phát hành cổ phiếu thưởng cho cổ đông hiệu hữu tỷ lệ 2:1 ITA phát hành 128.044.994 trả cổ tức và thưởng (100:60) và niêm yết bổ sung 7.500.000 TCR phát hành trả cổ tức (100:4)

P*104/100

16/06/2010

TCR (lần 2) SC5

P*11/10

SC5 phát hành 1.032.000 trả cổ tức (10:1)

07/07/2010

HBC trả cổ tức 1.461.954 (10:1) P*16.081.494/14.619.5

HBC (Lần 1) DHA

19/07/2010

40 P*150/100

20/07/2010

VNE

DHA phát hành 5.020.276 trả thưởng (100:50) VNE phát hành 31.721.061 trả cổ tức 20% và giá 10000

28/07/2010

GMD

GMD phát hành 31.666.667 giá 20.000 (CĐ và CBCNV)

13/08/2010

26/08/2010

FPT (Lần 2) CNT (Lần 2)

FPT niêm yết 1.718.909 thưởng cho CBCNV CNT phát hành 3.000.000 giá 24.000 (10:3)

31/08/2010

VHC

(P*(31.721.080+31.72 1.061)-((31.721.061- 31.721.061*20%)*10)) /31.721.080 (P*(47.500.000+31.66 6.667)- (31.666.667*20))/47.5 00.000 P*191.915.329/190.19 6.420 P*(10.000.000+3.000. 000)- (3.000.000*24)/10 P*4/3

P*2.9/2

10/09/2010

SSC

P*5/4

13/10/2010

21/10/2010

02/12/2010

P*13.607.207/11.339.6 35 P*103/100

P*13/10

10/02/2011

22/02/2011

TMS (lần 3) ABT (Lần 2) TCM (lần 2) PGC (lần 2) MCP (lần 2)

VHC phát hành 10.881.063 trả cổ tức (3:1) SSC phát hành 4.500.000 thưởng (2:0.9) TMS phát hành 3.303.121 thưởng (4:1) ABT phát hành 2.267.927 trả cổ tức; TCM phát hành 1.300.133 cổ phiếu thưởng (100:3) PGC phát hành 7.948.941 trả cổ tức và thưởng (10:3) MCP phát hành 1.651.878 giá 10.000 (10:3)

24/02/2011

(P*(8.179.284+1.651.8 78)- (1.651.878*10))/8.179. 284 P*20.288.166/16.231.0 03 P*3/1

24/02/2011

HBC (Lần 2) BT6

HBC phát hành 4.057.750 trả cổ tức BT6 phát hành 21.995.700 trả cổ phiếu thưởng (1:2)

07/03/2011

DIC (lần 4)

DIC phát hành 2.500.000 giá 11.500

18/04/2011

LAF phát hành 10:1 trả cổ tức

(P*(12.500.000+2.500. 000)- (2.500.000*11,5))/12.5 00.000 P*11/10

18/05/2011

P*2/1

30/05/2011

LAF (lần 3) VSC (Lần 2) NTL

P*2/1

23/06/2011

P*106/100

TCR (lần 3)

28/06/2011

P*24/10

17/10/2011

P*165/100

17/10/2011

24/10/2011

P*215.978.933/213.20 7.323 P*105/100

29/11/2011

DHG (Lần 2) ACL (Lần 2) FPT (Lần 4) TTF (lần 3) CTG

P*6/5

29/11/2011

VNM

P*3/2

29/11/2011

LHG

P*13/10

VSC phát hành 11.863.951 thưởng (1:1) NTL phát hành 30.800.000 trả cổ tức (1:1) TCR phát hành 527.111 (100:6) trả cổ tức cho cổ phiếu niêm yết tại VN DHG phát hành 38.013.964 thưởng (10:14) ACL phát hành 7.150.000 thưởng (100:65) FPT niêm yết 2.771.610 thưởng CBCNV TTF phát hành 1.562.491 trả cổ tức (100:5) CTG phát hành 337.162.027 (tỷ lệ 5:1) giá 10.000 VNM phát hành 185.295.320 thưởng (2:1) LHG phát hành 6.000.000 thưởng (10:3)

Nguồn: Dữ liệu từ HoSE của tác giả

3.3.3.Biến độc lập:

3.3.3.1 Lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu (Return on Equity) – ROE

Chỉ số này được tính toán bằng cách sử dụng lợi nhuận sau thuế được thể

hiện trong bảng kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp năm t chia cho vốn

chủ sở hữu của năm t và số liệu này được thu thập từ bảng cân đối kế toán doanh

nghiệp. Tuy nhiên, để số liệu mang tính chất thời kỳ hơn là một bức ảnh chụp lại

tình hình doanh nghiệp tại một thời điểm, chỉ tiêu vốn chủ sở hữu được tính toán

bình quân của vốn chủ sở hữu năm t và năm t-1.

3.3.3.2 Hệ số biên lợi nhuận ròng (Net profit margin) – NPM

Chỉ số này được tính toán bằng cách sử dụng lợi nhuận sau thuế được thể

hiện trong bảng kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp năm t chia cho

doanh thu thuần của năm t và số liệu này cũng được thu thập từ kết quả hoạt động

kinh doanh của doanh nghiệp.

3.3.3.3 Khả năng thanh toán hiện hành (Current ratio) – CR

Được tính bằng tỷ lệ tài sản lưu động chia cho nợ ngắn hạn trong cùng năm t.

Dữ liệu được thu thập từ bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp.

3.3.3.4 Tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu (Debt to Equity ratio)–DER

Đây là biến độc lập và được tính bằng tỷ lệ nợ phải trả trên tổng tài sản của

doanh nghiệp được thể hiện trong bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp trong năm

t. Tỷ lệ nợ bao gồm tỷ lệ nợ dài hạn và ngắn hạn, được thể hiện trong cột nguồn vốn

của bảng cân đối kế toán.

3.3.3.5 Vòng quay tổng tài sản (Total Asset turnover) – TATO

Biến này sẽ được tính toán bằng cách lấy số liệu doanh thu thuần thể hiện

trong bảng kết quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp năm t, chia cho tổng tài

sản doanh nghiệp bình quân của năm t và số liệu này được thu thập từ bảng cân đối

kế toán doanh nghiệp. Tuy nhiên, để số liệu mang tính chất thời kỳ hơn là một bức

ảnh chụp lại tình hình doanh nghiệp tại một thời điểm, chỉ tiêu tổng tài sản cũng

được tính toán bình quân của tổng tài sản năm t và năm t-1.

3.3.3.6 .Tỷ lệ giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách (Price to book value) – PBV

Biến này sẽ được tính toán bằng cách lấy giá thị trường của cổ phiếu tại thời

điểm cuối năm t chia cho giá trị sổ sách năm t. Trong đó giá trị sổ sách năm t được

tính bằng cách lấy tổng tài sản trừ đi tài sản vô hình và các khoản nợ mà công ty

phải chi trả được thể hiện trong bảng cân đối kế toán công ty chia cho số lượng cổ

phiếu đang lưu hành của công ty.

3.3.3.7 .Quy mô công ty – SIZE

Đây là biến độc lập cuối cùng trong mô hình nghiên cứu. Trong các nghiên cứu

trước đây, quy mô công ty có thể được đo lường theo nhiều cách khác nhau, như

dựa trên giá trị của tổng tài sản của doanh thu hay giá trị thị trường của công ty.

Ngoài ra còn có một thước đo không phổ biến khác như quy mô công ty được dựa

trên số lao động hiện tại. Xác định quy mô công ty dựa trên tổng tài sản là cách đo

lường thông dụng nhất. Theo Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka (2009)

quy mô công ty được đo bằng ln (giá trị sổ sách của tổng tài sản) tại thời điểm cuối

năm tài chính. Trong luận văn này, tác giả cũng đã sử dụng giá trị ln(tổng tài sản)

vào cuối năm tài chính để đo lường quy mô công ty. Việc không dùng giá trị thị

trường của công ty để đo lường quy mô công ty do những biến động của thị trường

chứng khoán Việt Nam trong khoảng thời gian nghiên cứu sẽ không đánh giá đúng

thực trạng của công ty trong mẫu nghiên cứu. Ngoài ra, tài sản là biến có giá trị lớn

hơn nhiều so với các biến nghiên cứu khác, nhằm làm giảm sự cách biết giữa các

giá trị của các biến, tác giả dùng toán tử logarit tự nhiên cho giá trị tài sản.

3.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

Sử dụng đối tượng nghiên cứu là các công ty niêm yết trên sàn HoSE, vì những

lý do sau:

• Những công ty niêm yết trên HoSE đều là những công ty cổ phần, có quy mô

vốn lớn (vốn điều lệ tối thiểu là 80 tỷ đồng), bao gồm cả các công ty được cổ

phần hóa từ doanh nghiệp nhà nước, các công ty cổ phần tư nhân và các công

ty có vốn đầu tư trực tiếp từ nước ngoài.

• Bên cạnh đó, những công ty này đều phải công khai thông tin định kỳ, thông

tin bất thường cũng như các thông tin khác theo yêu cầu của Ủy ban chứng

khoán nhà nước và sàn giao dịch (HoSE). Do đó, việc thu thập dữ liệu là có

thể thực hiện được.

Mẫu được chọn theo những tiêu chuẩn dưới đây: • Các công ty được tổ chức lại như sáp nhập sẽ được loại trừ ra khỏi mẫu vì

điều này sẽ ảnh hưởng đến cơ cấu sở hữu và các chính sách quản trị trong

công ty.

• Các công ty tài chính cũng sẽ được loại ra khỏi mẫu vì cấu trúc và chế độ kế

toán của chúng có khác biệt đáng kể so với các công ty phi tài chính.

• Các công ty thuộc các nhóm ngành khác nhau để có thể đại diện cho thị

trường.

• Cuối cùng, các yếu tố như việc phát hành bổ sung cổ phiếu, số lượng cổ

phiếu lưu hành và các dữ liệu liên quan khác của công ty niêm yết phải được

công bố công khai.

Thông tin của các công ty này sẽ được thu thập chủ yếu qua website của Sở giao

dịch Chứng khoán Tp.HCM và website của một số công ty chứng khoán thành viên

khác.

Bên cạnh đối tượng nghiên cứu, khoảng thời gian lựa chọn để thu thập dữ liệu là

3 năm từ năm 2009 – 2011. Ngoài ra, số liệu năm 2008 được tác giả thu thập thêm

để sử dụng cho việc tính tỷ suất sinh lợi chứng khoán của công ty, tính các chỉ số

bình quân.

Sau khi xác định đối tượng và phạm vi nghiên cứu như đã trình bày, tác giả chọn

được số mẫu nghiêu cứu là 60 công ty thuộc 3 nhóm ngành như sau:

• Nhóm ngành khai thác bao gồm cổ phiếu của hai nhóm ngành: Nông – lâm

ngư nghiệp và Thủy sản, Nhóm ngành khai khoáng (DPR, HRC, NSC, TNC,

TRC, BMC, DHA, LBM, PVD).

• Nhóm ngành chế biến bao gồm cổ phiếu của ba nhóm ngành: Công nghiệp

chế biến và chế tạo; sản xuất và phân phối điện khí đốt; Xây dựng (ABT,

ACL, AGF, BMP, CLC, CNT, DCT, DMC, DPM, DRC, FMC, GMC, GTA,

HSI, HT1, ICF, KDC, KHP, L10, LAF, LBM, MPC, TCM, TCR, TS4, TTF,

TTP, VHC, VIS, VNE, VNM, VSH và VTB).

• Nhóm ngành khác bao gồm cổ phiếu của các nhóm ngành: Thương nghiệp,

sửa chữa xe có động cơ, đồ dùng cá nhân và gia đình; Vận tải kho bãi; Kinh

doanh bất động sản (FPT, GIL, GMD, HBC, HDC, ITA, KHA, NTL, PGC,

SAV, SFI, TMS, TNA, TSC, VIC, VIP, VSC, VTO).

3.5. Phương pháp xử lý số liệu:

Phương pháp xử lý số liệu định lượng được lựa chọn tùy thuộc vào dữ liệu

thu thập được là đã sẵn có hay chưa. Trong trường hợp nghiên cứu của đề tài, dữ

liệu đã có sẵn hoặc sau khi tính toán sẽ có nên dùng công cụ xử lý là các mô hình

hồi quy với sự trợ giúp của phần mềm thống kê. Đề tài dùng phần mềm EVIEW để

xử lý số liệu.

Trình tự xử lý số liệu gồm có các bước trình bày và thống kê mô tả dữ liệu, khảo

sát các cặp tương quan giữa các biến độc lập, đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi

quy và cuối cùng là dựa vào các giá trị thống kê để lựa chọn biến phù hợp.

(cid:1) Trình bày và thống kê mô tả dữ liệu:

Số liệu được trình bày dưới dạng bảng thống kê mô tả, mỗi biến được mô tả qua

các nội dung như tên biến, số mẫu, số trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị cực tiểu và

giá trị cực đại.

(cid:1) Khảo sát các cặp tương quan giữa các biến độc lập:

Việc khảo sát các cặp tương quan giữa các biến độc lập được thể hiện bằng cách

thiết lập ma trận hệ số tương quan để tìm ra cặp biến có hệ số tương quan cao.

Gujarati (2004) cho rằng, để loại trừ vấn đề đa cộng tuyến, cần nghiên cứu kỹ hệ số

tương quan giữa các biến, nếu chúng vượt qua 0,8 mô hình hồi quy sẽ gặp vấn đề đa

cộng tuyến nghiêm trọng. Do đó, để giảm thiểu đa cộng tuyến, đề tài sẽ loại bỏ một

biến ra khỏi mô hình hồi quy đối với cặp biến có hệ số tương quan lớn hơn 0,8.

(cid:1) Hướng tiếp cận định lượng:

Sau khi thực hiện thống kê mô tả dữ liệu, đề tài tiến hành ước lượng mô hình hồi

quy với dữ liệu bảng trong hai trường hợp: mô hình hồi quy với các tác động cố

định (fixed effects model) và mô hình hồi quy với các tác động ngẫu nhiên (random

effects model).

3.6. Lý giải kết quả nghiên cứu:

Trong việc lý giải kết quả nghiên cứu, đề tài sẽ sử dụng lý thuyết đã được nghiên

cứu, kết hợp với thực tiễn của môi trường khảo sát để biện luận ý nghĩa kinh tế của

các mối tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập từ

kết quả hồi quy, thông qua đó:

• Khẳng định các giả thuyết nghiên cứu đã đề xuất đối với dữ liệu được lựa

chọn, góp phần vào hệ thống lý luận về tỷ suất sinh lợi chứng khoán cổ

phiếm niêm yết trên thị trường Tp.HCM.

• Giải thích nguyên nhân bị bác bỏ hay chưa chứng minh được của các giả

thuyết nghiên cứu đã đề xuất với dữ liệu được lựa chọn.

Kết thúc chương 3, tác giả đã nêu rõ phương pháp nghiên cứu phù hợp với mục

tiêu và câu hỏi nghiên cứu như đã đề cập ở chương 1, qua việc xác định mô hình

kinh tế lượng cũng như trình bày cách thức đo lường các biến trong mô hình. Ngoài

ra, chương 3 cũng đã đề cập đến những công đoạn nghiên cứu khác như phương

pháp xử lý số liệu, cách thức thực hiện các kiểm định và lý giải kết quả nghiên cứu.

Trong chương tiếp theo, tác giả sẽ trình bày kết quả thu được từ việc áp dụng

phương pháp nghiên cứu này.

CHƯƠNG 4

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Chương 4 sẽ phân tích dữ liệu nghiên cứu theo như phương pháp đã đề ra trong

Chương 3. Đồng thời, chương này cũng trình bày, mô tả xu hướng từ kết quả có

được sau khi đưa dữ liệu vào phân tích bằng phần mềm Eviews. Bên cạnh việc trình

bày kết quả nghiên cứu, chương này còn đưa ra các lý giải thực tế nhằm giải thích

cho sự hiện hữu của các mối liên hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc. Ở

cuối chương, đề tài sẽ giải thích sự phù hợp của mô hình nghiên cứu.

4.1. Phân tích thống kê mô tả cơ bản các biến số

Để nắm tình hình sơ bộ các thông số cơ bản của dữ liệu nghiên cứu, đề tài

thống kê tóm tắt về giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị tối đa, giá trị tối thiểu

của các biến quan sát được trong bảng dữ liệu sau:

Bảng 4.1: Thống kê mô tả cơ bản các biến số

Ký hiệu Giá trị trung Giá trị lớn Giá trị bé Độ lệch Số quan

bình nhất nhất chuẩn sát biến

0,1985 6,2619 -0,8312 0,9887 180 RET

0,2147 1,3056 0,0028 0,1721 180 ROE

0,1368 0,7705 0,0025 0,1414 180 NPM

2,0903 16,7512 0,3304 1,6393 180 CR

0,8854 5,0615 0,0000 1,0310 180 DER

1,1996 3,2041 0,0401 0,7313 180 TATO

0,0013 0,0050 0,0002 0,0009 180 PBV

1,1472 180 27,5904 31,0551 25,6775 SIZE

Nguồn: Dữ liệu từ HoSE và tính toán của tác giả

Bảng thống kê mô tả trình bày giá trị trung bình, độ lệch chuẩn của các biến

số trong nghiên cứu. Bên cạnh đó, nó cũng cho thấy giá trị tối thiểu cũng như giá trị

tối đa của các biến số này.

Nhận xét tổng quát về các biến: • RET: giá trị trung bình của suất sinh lời cổ phiếu là 19,65%, giá trị lớn nhất

đạt đến 626,19%. Đây là giá trị của DRC vào năm 2009 và giá trị thấp nhất

xuống đến -83,12%. Điều kiện kinh tế không được khả quan trong giai đoạn

khảo sát nghiên cứu, làm cho suất sinh lợi cổ phiếu của các đối tượng nghiên

cứu có giá trị chênh lệch lớn. Độ lệch chuẩn đo tính biến động của giá mang

tính thống kê và cho thấy sự chênh lệch về giá trị của từng thời điểm giá so

với giá trung bình. Đối với RET là 98,87%. Mức chênh lệch này là đáng kể

và cho thấy mức biến động ở mức cao.

• ROE: giá trị trung bình của tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu là 21,47%,

giá trị lớn nhất đạt đến 130,56%. Đây là giá trị của NTL vào năm 2009 và

giá trị thấp nhất là 0,28%. Độ lệch chuẩn ở mức chấp nhận 0,1721.

nhuận sau thuế) của một doanh nghiệp so với doanh thu. Độ lệch chuẩn

• NPM: Hệ số biên lợi nhuận ròng phản ánh khoản thu nhập ròng (lợi

của biến quan sát này 14,14% cho thấy tỷ lệ này không chênh lệch nhau quá

nhiều giữa các đối tượng quan sát. Giá trị bình quân của biến số này cũng

vào khoản 13,68%. Đây là cũng là giá trị có thể chấp nhận được.

• PBV: đối với tỷ lệ giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách, độ lệch chuẩn của biến

quan sát này 0,09% cho thấy tỷ lệ này không chênh lệch nhau quá nhiều giữa

các đối tượng quan sát. Giá trị bình quân của biến số này cũng vào khoản

0,13%, cho thấy mức chênh lệch giữa các giá trị là không đáng kể.

• CR: độ lệch chuẩn của hệ số này đến 1,63 tức là dữ liệu có sự khác biệt rất

lớn qua từng công ty. Điều đó còn được thể hiện qua giá trị cao nhất là 16,75

và giá trị thấp nhất là 0,33.

• DER: chỉ số nợ của doanh nghiệp. Chỉ số này được tính bằng tỷ lệ nợ trên

vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp. Độ lệch chuẩn lên đến 103,10%, giá trị

lớn nhất lên đến 506,15% và giá trị thấp nhất là 0.

• TATO: độ lệch chuẩn của hệ số này là 73,13 tức là dữ liệu có sự khác biệt

khá lớn qua từng công ty. Điều đó còn được thể hiện qua giá trị cao nhất là

119,96 và giá trị thấp nhất là 0,50.

• SIZE: Giá trị trung bình của biến này là 13,77 và độ lệch chuẩn lên đến

114,72%, tức là các doanh nghiệp được chọn đưa vào quan sát có quy mô

khác biệt nhau khá nhiều, dựa theo tiêu chí mức độ tổng tài sản bình quân

của doanh nghiệp.

4.2. Phân tích tương quan:

Để kiểm tra khả năng có thể xuất hiện đa cộng tuyến giữa các biến, đề tài sẽ

sử dụng ma trận hệ số tương quan giữa các biến số, kết quả được thể hiện như sau:

Bảng 4.2: Ma trận tương quan giữa các biến

RET

ROE

NPM

CR

DER

TATO

PBV

SIZE

RET

0,4427

ROE

0,1110

0,4067

NPM

0,0227

0,1623

0,5328

CR

(0,0280)

(0,1331)

(0,3212)

(0,3557)

DER

0,0725

0,2119

(0,4851)

(0,1241)

0,1970

TATO

0,4356

0,6524

0,4608

0,1751

(0,0955)

(0,0449)

PBV

(0,1223)

0,1362

0,2546

0,0543

0,2117

(0,1839)

0,2848

SIZE

Nguồn: Dữ liệu từ HoSE và tính toán của tác giả

Dựa vào số liệu ở bảng trên, đề tài nhận thấy hệ số tương quan giữa các cặp

biến không có trường hợp nào vượt quá 0,8. Qua đây có thể kết luận, độ lớn của các

hệ số tương quan giữa các biến chỉ ra rằng không có khả năng xuất hiện đa cộng

tuyến trong mô hình hồi quy. Tuy nhiên, đề tài sẽ xem xét kỹ hơn vấn đề này trong

phần kiểm định khiếm khuyết của mô hình sẽ được trình bày sau.

4.3. Kết quả hồi quy

4.3.1. Lựa chọn phương pháp ước lượng mô hình

Như đã trình bày trong chương ba, trong ba mô hình phân tích đối với hồi

quy theo dữ liệu dạng bảng, chỉ có hai mô hình có khả năng được chọn lựa để phân

tích mô hình đề xuất của nghiên cứu, là mô hình hồi quy tác động cố định và mô

hình hồi quy tác động ngẫu nhiên. Và việc lựa chọn này sẽ dựa vào kết quả của

kiểm định Hausman. Kiểm định Hausman cho ta kết quả như sau:

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Test Summary

Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f.

Prob.

Cross-section random

33.3402

7 0.0000

Bảng 4.3. Kết quả kiểm định Hausman

Nguồn: Dữ liệu từ HoSE và tính toán của tác giả

Giá trị thống kê thu được là 0,0000 < 0,05. Do đó, với độ tin cậy 95%, ta có

đủ cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 và đi đến kết luận là đối với mô hình đề xuất trong

nghiên cứu, việc sử dụng mô hình với tác động cố định sẽ giải thích tốt hơn là mô

hình tác động ngẫu nhiên.

4.3.2. Kết quả hồi quy

Như kết quả phân tích trên, mô hình giải thích tốt nhất sự ảnh hưởng của các

biến độc lập đối với RET là mô hình tác động cố định. Sau đây, ta sẽ đi đánh giá

mức độ phù hợp của mô hình, phân tích ý nghĩa của các hệ số tương quan, đồng

thời, kiểm định lại giả thuyết đã đặt ra ở chương hai.

Dependent Variable: RET

Method: Panel Least Squares

Sample: 2008 2011

Cross-sections included: 60

Total panel (balanced) observations: 180

Bảng 4.4. Kết quả hồi quy mô hình tác động cố định

Variable Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn Giá trị thống kê t

Giá trị p-value

16,3287

11,2507

1,4513

0,1495

ROE

3,1922

0,6363

5,0165

0,0000

NPM

0,4221

1,3994

0,3017

0,7635

-0,0811

0,0454

-1,7872

0,0766

DER

-0,3553

0,1376

-2,5820

0,0111

TATO

-0,4076

0,2561

-1,5917

0,1143

PBV

317,8801

125,7200

2,5285

0,0129

SIZE

-0,5917

0,4059

-1,4576

0,1478

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared

0,8095

Mean dependent var

0,1985

Adjusted R-squared

0,6928

S.D. dependent var

0,9887

S.E. of regression

0,5480

Akaike info criterion

1,9182

Sum squared resid

33,3367

Schwarz criterion

3,1422

Log likelihood

-103,6422

Hannan-Quinn criter.

2,4145

F-statistic

6,9353

Durbin-Watson stat

2,6226

Prob(F-statistic)

0,0000

Nguồn: Dữ liệu từ HoSE và tính toán của tác giả

Nhìn vào bảng kết quả thống kê, dấu của các hệ số hồi quy các biến ROE,

PBV và NPM có dấu cùng với dấu biến phụ thuộc như giả thuyết. Trong khi đó,

biến SIZE, CR, TATO và DER là mang dấu không đúng với giả thuyết từ đầu bài

nghiên cứu. Ngoài ra, trong bảy biến độc lập được đưa vào mô hình, có bốn biến có

ý nghĩa thống kê là biến ROE, CR, PBV và DER (với mức ý nghĩa 10%). Bên cạnh đó, giá trị của hệ số R2 là 80,95% và R2 điều chỉnh là 69,28% cho thấy rằng mô

hình này giải thích khá tốt mối quan hệ của các biến. Với giá trị xấp xỉ 69,28% cho

thấy các biến độc lập như tỷ suất lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu, hệ số biên

lợi nhuận ròng, khả năng thanh toán hiện hành, chỉ số nợ trên vốn chủ sở hữu, vòng

quay tổng tài sản, tỷ lệ giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách và quy mô doanh nghiệp giải

thích được 68,28% sự thay đổi của tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Ngoài ra, giá trị

thống kê của hệ số F rất thấp (0.0000), cho thấy rằng R2 khác 0 có ý nghĩa thống kê.

Từ kết bảng kết quả, mô hình hồi quy có thể được viết lại như sau:

RET = 16.3287202407 + 3.19220164182*ROE + 0.422132882956*NPM - 0.0811285595688*CR - 0.355327570877*DER - 0.407595055844*TATO + 317.880087528*PBV - 0.591673172355*SIZE + e

4.3.3. Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Đề tài mới chỉ đi khảo sát về đa cộng tuyến của mô hình bằng ma trận hệ số

tương quan. Tiếp theo, đề tài sẽ đi đánh giá mức độ phù hợp của mô hình. Để xem

mức độ giải thích của mô hình đối với sự liên hệ của các biến như thế nào, đề tài

dùng thêm một số kiểm định, để đánh giá các khuyết tật của mô hình, nếu có.

4.3.3.1. Kiểm định tự tương quan

Dựa vào bảng kết quả hồi quy của mô hình tác động cố định, ta thấy hệ số

Durbin-Watson stat có giá trị là 2,6226. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng

Ngọc (2008), kiểm định Durbin-Watson được sử dụng để xác định có hay không sự

tự tương quan trong mô hình. Nếu 1

Từ đó, ta có thể kết luận được rằng mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là RET

không có sự tự tương quan.

4.3.3.2. Kiểm định WALD

Trong mô hình nghiên cứu, ngoài các biến có ý nghĩa thống kê là ROE, CR,

PBV và DER, các biến còn lại NPM, TATO và biến SIZE không có ý nghĩa thống

kê. Do đó, ta sẽ dùng kiểm định WALD để xem xét xem các biến này có thật sự cần

thiết để đưa vào mô hình hay không.

Với kiểm định WALD, ta có các giả thuyết H0: β3 = β6 = β8 = 0; H1: β3, β6,

β8 khác 0. Thực hiện lần lượt kiểm định WALD riêng rẽ cho các hệ số C3, C6 và C8,

ta được hệ số Prob (F-Statistics) có giá trị lần lượt là 0,7635; 0,1143 và 0,1478. Do

đó, không đủ điều kiện để bác bỏ giả thuyết H0, tức là với dữ liệu thu thập được, các

biến NPM, TATO và SIZE không ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán và

không cần thiết phải đưa vào mô hình.

Tuy nhiên, dù không ảnh hưởng đến suất sinh lợi chứng khoán và có thể

không cần thiết phải đưa vào mô hình nghiên cứu. Theo Hoàng Ngọc Nhậm (2008)

khi hệ số hồi quy của một biến nào đó khác 0 không có ý nghĩa thống kê, các lý

thuyết kinh tế cho rằng biến đó có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc của mô hình thì

nên giữ lại biến này trong mô hình nghiên cứu. Do đó, tác giả quyết định giữ lại các

biến NPM, TATO và SIZE trong mô hình nghiên cứu. Trong nghiên cứu của

Hamzah (2007) biến CR được dùng để đại diện cho các thông tin từ báo cáo tài

chính, và cũng đã kết luận rằng có mối liện hệ giữa chúng với tỷ suất sinh lợi chứng

khoán.

Đối với nền kinh tế Việt Nam giai đoạn từ 2009 đến 2011: Từ năm 2007,

nền kinh tế bắt đầu rơi vào khủng hoảng, chỉ số chứng khoán cuối năm đã giảm 254

điểm. Kinh tế Việt Nam năm 2008 diễn ra trong bối cảnh tình hình thế giới và trong

nước có nhiều biến động phức tạp, khó lường. Giá dầu thô và giá nhiều loại nguyên

liệu, hàng hoá khác trên thị trường thế giới tăng mạnh trong những tháng giữa năm

kéo theo sự tăng giá ở mức cao của hầu hết các mặt hàng trong nước. Bước vào năm

2009, nền kinh tế Việt Nam tiếp tục gặp nhiều khó khăn, thách thức. Khủng hoảng

tài chính của một số nền kinh tế lớn trong năm 2008 đã đẩy kinh tế thế giới vào tình

trạng suy thoái, làm thu hẹp đáng kể thị trường xuất khẩu, thị trường vốn, thị trường

lao động và tác động tiêu cực tới nhiều lĩnh vực kinh tế - xã hội khác của nước ta.

Kinh tế thế giới năm 2010 mặc dù đang phục hồi sau khủng hoảng tài chính toàn

cầu và có những chuyển biến tích cực, song nhìn chung chưa thực sự ổn định và còn

tiềm ẩn nhiều yếu tố bất lợi tác động đến kinh tế Việt Nam. Gần đây nhất năm 2011,

nền kinh tế vẫn chưa phục hồi, khó khăn vẫn còn, lãi suất cao, lạm phát cao, doanh

nghiệp gặp khó khăn trong việc tiếp cận các nguồn vốn, điều kiện sản xuất kinh

doanh vẫn chưa thuận lợi, rất nhiều doanh nghiệp rơi vào tình trạng khó khăn dẫn

đến phá sản. Vì những lý do này, thách thức lớn nhất của các nhà quản lý giai đoạn

này không phải là tìm kiếm các cơ hội, mở rộng đầu tư, mà chính là lèo lái con

thuyền doanh nghiệp, vượt qua cơn sóng gió kinh tế này. Với bối cảnh kinh tế này,

có thể là dữ liệu không phản ánh được khách quan xu hướng tác động của các biến.

4.3.3.3. Kiểm định White

Tiếp theo, nghiên cứu sẽ sử dụng kiểm định White để xem xét có hay không

sự tồn tại của hiện tượng phương sai thay đổi. Giả thuyết đặt ra là:

H0: α2 = α3 = …= 0 (không có hiện tượng phương sai thay đổi)

H1: có ít nhất 1 α khác 0 (có hiện tượng phương sai thay đổi)

Trình tự thực hiện kiểm định sẽ như sau: đầu tiên, ta sẽ hồi quy mô hình gốc và thu được phần dư ei. Tiếp đến, ước lượng mô hình hồi quy phụ với biến phụ thuộc là phần dư vừa thu được. R2 thu được trong mô hình phụ này, cùng với số lượng đơn vị chéo, ta sẽ thu được LM4 = nR2. Đồng thời, với k là bậc tự do (k = p – 1; trong đó p là số hệ số hồi quy của mô hình hồi quy phụ), ta sẽ thu được giá trị χ2 . Nếu nR2 > χ2, thì đủ cơ sở bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 cho rằng có hiện tượng phương sai thay đổi. Ngược lại, nếu nR2 < χ2, ta sẽ chấp nhận giả

thuyết H0, tức là không có hiện tượng phương sai thay đổi.

Với kết quả kiểm định White được trình bày tại phụ lục, ta có R2 của mô

hình hồi quy với biến phụ thuộc là phần dư vừa thu được có giá trị là 0,2580. Từ đó, nR2 = 60*0,2580 = 15,4778. Bên cạnh đó, với độ tin cậy là 95%, và bậc tự do k = 35 (36-1), ta tìm được giá trị Chi bình phương: χ2 = 22,4650. Ta thấy rằng nR2 < χ2.

Do đó, ta có thể chấp nhận giả thuyết H0, cho rằng mô hình tác động cố định với

biến phụ thuộc là RET không có hiện tượng phương sai thay đổi.

4.3.3.4. Dùng mô hình hồi quy phụ kiểm định đa cộng tuyến

Đề tài đã dùng ma trận hệ số tương quan để xem xét về mối quan hệ đa cộng

tuyến trong mô hình. Để có một kết luận chắc chắn, đề tài sẽ sử dụng mô hình phụ

để xét về tính đa cộng tuyến của các biến có trong mô hình nghiên cứu.

Theo kết quả của các mô hình phụ (được trình bày tại phần phụ lục), hệ số R2

của các mô hình phụ với các biến phụ thuộc là ROE, NPM, CR, DER, TATO, PBV

và SIZE lần lượt có giá trị là 58,11%; 66,75%; 37,72%; 25,14%, 49,14%, 49,82%

và 20,61%. Trong khi đó, hệ số này đối với mô hình nghiên cứu là 80,95%. Do vậy,

đề tài có thể kết luận chắc chắn rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các

biến.

Tóm lại, thông qua các kiểm định được thực hiện để đánh giá sự phù hợp của

mô hình hồi quy, kết quả cho ta thấy được mô hình được lựa chọn phù hợp, và

không có khuyết tật nào đáng kể.

4.4. Giải thích các biến trong mô hình:

Để tài đã tìm được mô hình nghiên cứu phù hợp để giải thích mối quan hệ

giữa các biến. Các kiểm định cần thiết đã được thực hiện ở nội dung vừa nêu trên.

Phần còn lại phân tích ý nghĩa của các hệ số tương quan, qua đó kiểm định bảy giải

thuyết đã đặt ra tại phần cơ sở lý thuyết. Tiếp theo, đề tài sẽ đi giải thích ý nghĩa

của các biến có trong mô hình này.

4.4.1.1. Biến hệ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu (ROE)

Biến được xem xét đầu tiên là tỷ lệ lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu – đại

diện cho hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Hệ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ

sở hữu có thể được xem là một trong những tỷ số quan trọng nhất đối với các cổ

đông, tỷ số này đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng vốn của cổ đông thường.

Thông qua hệ số này chúng ta có thể đánh giá một đồng vốn bỏ ra và tích lũy tạo ra

bao nhiêu đồng lời. Tỷ lệ ROE càng cao càng chứng tỏ công ty sử dụng hiệu quả

đồng vốn của cổ đông, có nghĩa là công ty đã cân đối một cách hài hòa giữa vốn cổ

đông với vốn đi vay để khai thác lợi thế cạnh tranh của mình trong quá trình huy

động vốn, mở rộng quy mô. Cho nên hệ số ROE càng cao thì các cổ phiếu càng hấp

dẫn các nhà đầu tư hơn. Trong những tình huống và các lĩnh vực nghiên cứu, khảo

sát khác nhau, kết quả tìm được đều đồng nhất với nhau, tức là tìm được sự chi phối

của hệ số lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu có mối liên hệ với tỷ suất sinh lợi

chứng khoán.

Trong nghiên cứu này, giá trị thống kê p-value là 0,0000. Vậy biến ROE

được tìm thấy có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu với độ tin cậy lên đến

99%. Đồng thời, dấu của hệ số hồi quy là dấu dương, đồng nhất với giả thuyết

nghiên cứu đưa ra từ ban đầu. Điều này nói lên rằng, nghiên cứu đã tìm thấy mối

lên hệ giữa tỷ lệ lợi nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu và tỷ suất sinh lợi chứng khoán,

và mối liên hệ này là đồng biến theo đúng với giả thuyết ban đầu và giả thuyết H1

được chấp nhận trên thực tế. Hay nói cách khác, một ROE cao cho thấy rằng công

ty có thể kiếm được lợi nhuận cao hơn trên vốn chủ sở hữu. Một ROE cao cũng chỉ

ra một sự hiệu quả cao hơn trong việc sử dụng tiền được đầu tư bởi cổ đông để tăng

trưởng lợi nhuận. Nghiên cứu này đã cho kết quả đồng nhất với các nghiên cứu của

Robertus Tri Brata Jauhari (2003), Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka

(2009), Sparta và Februwaty (2005). Một lần nữa cho thấy sự tác động của hệ số lợi

nhuận ròng trên vốn chủ sở hữu đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán trong trường hợp

của Việt Nam.

4.4.1.2. Biến hệ số biên lợi nhuận ròng (NPM)

Biến NPM đo lường hệ số biên lợi nhuận ròng trên doanh thu. Hệ số biên lợi

nhuận ròng cũng như mức ổn định của nó giữa các ngành khác nhau là khác nhau.

Mức ổn định của hệ số biên lợi nhuận ròng cũng phụ thuộc vào chu kỳ kinh

tế. Thông thường, các doanh nghiệp được quản lý tốt đạt được mức lợi nhuận ròng

tương đối cao hơn vì các doanh nghiệp này quản lý các nguồn vốn của mình có hiệu

quả hơn. Hệ số biên lợi nhuận ròng bị giảm thông thường do mức tăng lợi nhuận

sau thuế thấp hơn mức tăng trưởng doanh thu. Nguyên nhân là sự tăng trưởng

doanh thu quá thấp so với mức tăng chi phí (bao gồm chi phí mua hàng bán và chi

phí quản lý). Tuy nhiên cũng còn các lý do khác liên quan đến thuế, ví dụ doanh

nghiệp bắt đầu phải đóng thuế sau một số năm được miễn giảm thì hệ số biên lợi

nhuận ròng có thể bị giảm mạnh. Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka

(2009), Mais (2005), trong các bài nghiên cứu của mình, đã tìm được mối liên hệ

giữa hệ số biên lợi nhuận ròng và tỷ suất sinh lợi chứng khoán và chứng minh được

một NPM cao hơn nghĩa là tỷ suất sinh lợi cũng cao hơn từ thu nhập kiếm được.

Từ kết quả hồi quy của mô hình cho ta thấy rằng, dấu hệ số hồi quy của biến

NPM giống với dấu của giả thuyết ban đầu, tức là hệ số biên lợi nhuận ròng và tỷ

suất sinh lợi chứng khoán có quan hệ cùng chiều. Bên cạnh đó, giá trị p-value của

biến NPM được tìm thấy là 0,7635 đồng nghĩa với không có ý nghĩa thống kê. Tức

là từ kết quả nghiên cứu ở mẫu, ta không kết luận được là có tồn tại mối quan hệ rõ

ràng giữa hệ số biên lợi nhuận ròng và tỷ suất sinh lợi chứng khoán trên thực tế thị

trường chứng khoán Tp.HCM. Điều này nói lên một thực tế rằng hệ số biên lợi

nhuận ròng của một công ty tại thị trường chứng khoán Tp.HCM trong những năm

nghiên cứu chưa được xem là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi.

Đó là kết luận từ việc khảo sát từ một số mẫu nghiên cứu trong một giai đoạn nhất

định. Để có kết luận chắc chắn hơn về thực tế mối quan hệ này, ta cần thực hiện

thêm các kiểm định cần thiết, với số lượng mẫu, và các phương pháp hồi quy phù

hợp và chuyên sâu hơn.

4.4.1.3. Biến tỷ lệ giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách (PBV)

Đây là chỉ số thị trường, đối tượng phân tích giúp cho nhà đầu tư tìm kiếm

các cổ phiếu giá rẻ mà thị trường ít quan tâm. Hệ số P/BV được sử dụng để so sánh

giá thị trường với giá trị sổ sách của một cổ phiếu. Một hệ số thấp có nghĩa là cổ

phiếu này được định giá thấp và thích hợp để mua và nắm giữ nó nếu doanh nghiệp

có triển vọng tốt trong tương lai. Tuy nhiên, hệ số thấp cũng có thể là do doanh

nghiệp đang gặp nhiều vấn đề trong hoạt động sản xuất kinh doanh và có thể là

không hợp lý nếu đầu tư vào cổ phiếu của doanh nghiệp này. Hệ số P/BV có liên

quan đến chỉ tiêu "giá trị sổ sách của cổ phiếu" – cho biết giá trị mà các cổ đông

thường nhận được trong trường hợp công ty bị phá sản và các tài sản được thanh lý.

Vì vậy, tài sản vô hình như "Lợi thế thương mại" phải được loại trừ ra khỏi tài sản

ròng vì những tài sản loại này không thể bán được (hoặc rất khó để bán) khi thanh

lý.

Từ kết quả hồi quy trong mô hình nghiên cứu của biến PBV, giá trị thống kê

p-value là 0,0129. Vậy là biến có ý nghĩa trong mô hình nghiên cứu với độ tin cậy

lên đến 95%, và có dấu của hệ số hồi quy là dấu dương – đúng với giả thuyết ban

đầu. Nghiên cứu cho kết quả giống như kết quả tìm được trong nghiên cứu của

Robertus Tri Brata Jauhari (2003) và Manao và Nur (2001), trong điều kiện bình

thường, sự tăng lên của hệ số P/BV thể hiện sự ổn định, vững mạnh của doanh

nghiệp và làm cho tỷ suất sinh lợi tăng lên.

4.4.1.4. Biến vòng quay tổng tài sản (TATO)

Biến TATO đo lường vòng quay tổng tài sản. Trên thực tế, hệ số vòng quay

tổng tài sản dùng để đánh giá hiệu quả của việc sử dụng tài sản của công ty. Thông

qua hệ số này chúng ta có thể biết được với mỗi một đồng tài sản có bao nhiêu đồng

doanh thu được tạo ra. Hệ số vòng quay tổng tài sản càng cao đồng nghĩa với việc

sử dụng tài sản của công ty vào các hoạt động sản xuất kinh doanh càng hiệu quả, tỷ

suất sinh lợi cổ phiếu ở mức cao. Kennedy (2003) và Roswati (2007) đã tìm được

mối liên hệ giữa vòng quay tổng tài sản và tỷ suất sinh lợi chứng khoán và kết luận

vòng quay tổng tài sản tương quan dương lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán.

Từ kết quả hồi quy của mô hình cho ta thấy rằng, dấu hệ số hồi quy của biến

TATO khác với dấu của giả thuyết ban đầu, tức là vòng quay tổng tài sản và tỷ suất

sinh lợi chứng khoán có quan hệ ngược chiều. Ngoài ra, giá trị p-value của biến

TATO được tìm thấy là 0,1143 và không có ý nghĩa thống kê. Kết quả mối quan hệ

nghịch biến này được ủng hộ bởi Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka

(2009) và tương phản với kết quả nghiên cứu được thực hiện bởi Kennedy (2003)

và Roswati (2007). Theo Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka (2009), kết

quả tương quan âm của TATO với tỷ suất sinh lợi có thể được gây ra bởi sự vượt

trội của các công ty lớn ở suất sinh lợi cao trong khi các công ty lớn thường không

thể gia tăng TATO một cách dễ dàng. Ngoài ra, một yếu tố khác gây ra tương quan

ngược chiều là suất sinh lợi chứng khoán cũng bị ảnh hưởng bởi lợi nhuận ngoài

hoạt động. Kết quả nghiên cứu tìm thấy không có ý nghĩa thống kê đối với biến

TATO và dấu của hệ số hồi quy thì không đồng nhất với mối quan hệ trên lý thuyết.

Kết quả này chỉ có thể đi đến kết luận là trong dữ liệu mẫu được lựa chọn để khảo

sát, biến TATO không có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Trên thực tế,

cần thực hiện thêm các kiểm định nếu muốn có kết luận rõ ràng về mối quan hệ này.

4.4.1.5. Biến chỉ số khả năng thanh toán hiện hành (CR)

Biến hệ số khả năng thanh toán hiện hành đo lường khả năng thanh toán của

doanh nghiệp, cho thấy năng lực về tài chính mà doanh nghiệp có được để đáp ứng

nhu cầu thanh toán các khoản nợ cho các cá nhân, tổ chức có quan hệ cho doanh

nghiệp vay hoặc nợ. Hệ số khả năng thanh toán hiện hành dùng để đo lường khả

năng trả các khoản nợ ngắn hạn của doanh nghiệp như nợ và các khoản phải trả

(bằng các tài sản ngắn hạn của doanh nghiệp, như tiền mặt, các khoản phải thu,

hàng tồn kho). Tỷ số này được tính bằng cách sử dụng tài sản lưu động chia cho nợ

ngắn hạn.

Theo lý luận, khả năng thanh toán hiện hành có quan hệ đồng biến với tỷ

suất sinh lợi chứng khoán, và đồng nhất với kết quả của các nghiên cứu trước đây

được tiến hành bởi Hamzah (2007) đã nghiên cứu và kết luận chỉ số khả năng thanh

toán hiện hành tương quan dương lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán, nghiên cứu đưa

ra giả thuyết về mối quan hệ của khả năng thanh toán và tỷ suất sinh lợi chứng

khoán là đồng biến.

Theo kết quả hồi quy trong bảng 4.4 biến này có hệ số là -0,0811 với giá trị p

là 0,0766 cho thấy mối tương quan âm và rất có ý nghĩa giữa hệ số khả năng thanh

toán hiện hành và tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Tức là hệ số khả năng thanh toán

hiện hành có dấu của hệ số hồi quy không giống với dấu của giả thuyết ban đầu.

Nhưng biến CR có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy là 90%. Từ đó ta có thể kết luận

là nghiên cứu đã tìm thấy mối liên hệ giữa khả năng thanh toán hiện hành và tỷ suất

sinh lợi chứng khoán. Hơn nữa, mối liên hệ được tìm thấy này là một mối liên hệ

nghịch biến thay vì đồng biến như giả thuyết.

Theo lý thuyết, chỉ số khả năng thanh toán hiện hành nhỏ hơn 1 thì doanh

nghiệp có khả năng không hoàn thành được nghĩa vụ trả nợ của mình khi tới hạn.

Nhưng khi chỉ số thanh toán hiện hành quá cao cũng không luôn là dấu hiệu tốt, bởi

vì nó cho thấy tài sản của doanh nghiệp bị cột chặt vào “ tài sản lưu động” quá. Có

thể do: các khoản phải thu (tức nợ không đòi được hoặc không dùng để bù trừ được)

vẫn còn lớn, hàng tồn kho lớn (tức nguyên vật liệu dự trữ quá lớn không dùng hết

và hàng hóa, thành phẩm tồn kho không bán được không đối lưu được) tức là có thể

có một lượng lớn. Tài sản lưu động tồn trữ lớn, phản ánh việc sử dụng tài sản không

hiệu quả, vì bộ phận này không vận động không sinh lời... Và khi đó khả năng

thanh toán của doanh nghiệp thực tế sẽ là không cao nếu không muốn nói là không

có khả năng thanh toán và rất có khả năng làm cho tỷ suất sinh lợi chứng khoán

giảm. Chính vì vậy, không phải hệ số này càng lớn càng tốt.

4.4.1.6. Biến tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DER)

Biến DER đo lường tỷ lệ nợ so với vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp. Tỷ số

này cho biết có bao nhiêu phần trăm vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp được tài trợ

từ nợ. Qua đây biết được quy mô tài chính của doanh nghiệp, giúp nhà đầu tư có

một cái nhìn khái quát về sức mạnh tài chính, cấu trúc tài chính của DN và làm thế

nào DN có thể chi trả cho các hoạt động. Theo lý luận, hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu

có quan hệ đồng biến với tỷ suất sinh lợi chứng khoán và đồng nhất với kết quả của

các nghiên cứu trước đây được tiến hành bởi Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani

Khairurizka (2009), Purnomo (1998), Kennedy (2003) và Hamzah (2007), nghiên

cứu đưa ra giả thuyết về mối quan hệ của hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu và tỷ suất

sinh lợi chứng khoán là đồng biến.

Theo kết quả hồi quy từ bảng 4.4, hệ số hồi quy là -0,3553 cho thấy dấu của

hệ số hồi quy không giống với dấu của giả thuyết ban đầu. Nhưng giá trị thống kê

p-value là 0,0111. Vì vậy, biến DER có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy lên đến

95%. Từ đó ta có thể kết luận là nghiên cứu đã tìm thấy mối liên hệ giữa hệ số nợ

trên vốn chủ sở hữu và tỷ suất sinh lợi chứng khoán và mối liên hệ được tìm thấy

này là một mối liên hệ nghịch biến thay vì đồng biến như giả thuyết. Về nguyên tắc,

hệ số nợ trên vốn chủ sở hữu này càng lớn có nghĩa là nợ phải trả chiếm tỷ lệ lớn so

với vốn chủ sở hữu thì doanh nghiệp có nhiều nguồn quỹ có thể được sử dụng để hỗ

trợ tăng trưởng dài hạn cho công ty nên có thể kiếm được lợi nhuận. Ngoài ra, nó

cũng có thể chứng tỏ doanh nghiệp biết cách vay nợ để kinh doanh và khai thác lợi

ích của hiệu quả tiết kiệm thuế (chi phí lãi vay sẽ được trừ vào thuế thu nhập doanh

nghiệp). Mặt khác, khi doanh nghiệp vay nợ ngày càng tăng thì rủi ro phá sản của

doanh nghiệp sẽ ngày càng cao và sẽ làm sụt giảm giá trị doanh nghiệp; đến một lúc

nào đó hiện giá của tấm chắn thuế bằng với hiện giá của chi phí kiệt quệ tài chính,

lúc này doanh nghiệp sẽ mất đi lợi ích từ tấm chắn thuế.

4.4.1.7. Biến quy mô công ty (SIZE)

Biến SIZE đo lường quy mô công ty, được tính toán bằng cách lấy logarithm

của bình quân tổng tài sản. Theo lý luận, quy mô công ty có quan hệ đồng biến với

hiệu quả hoạt động doanh nghiệp và đồng nhất với kết quả của các nghiên cứu trước

đây được tiến hành bởi Dwi Martani, Mulyono, Rahfiani Khairurizka (2009) kích

thước công ty cũng có tương quan dương với tỷ suất sinh lợi chứng khoán, nghiên

cứu đưa ra giả thuyết về mối quan hệ của quy mô và tỷ suất sinh lợi chứng khoán là

đồng biến.

Phân tích hồi quy trong bảng với hệ số tương quan giữa SIZE và tỷ suất sinh

lợi chứng khoán là -0,5917 cho thấy mối tương quan âm giữa quy mô doanh nghiệp

và tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Ngoài ra, giá trị thống kê p-value là 0,1478. Điều

này có nghĩa là biến SIZE không có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 10%. Từ đó ta

có thể kết luận là nghiên cứu đã không tìm thấy mối liên hệ giữa quy mô công ty và

tỷ suất sinh lợi chứng khoán. Hơn nữa, mối liên hệ được tìm thấy này là mối liên hệ

nghịch biến thay vì đồng biến như giả thuyết. Theo Dwi Martani, Mulyono,

Rahfiani Khairurizka (2009), khi quy mô càng lớn thì công ty sẽ càng có lợi thế về

thị trường vượt trội, sự tiếp cận tốt hơn đối với nguồn vốn,…. Trong đề tài này, kết

quả chỉ ra rằng không có mối tương quan giữa quy mô công ty và tỷ suất sinh lợi

chứng khoán. Điều này nói lên một thực tế rằng quy mô của một công ty tại thị

trường chứng thoán Tp.HCM trong những năm nghiên cứu chưa được xem là một

yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu niêm yết.

Tóm lại, dựa vào kiểm định Hausman, mô hình được lựa chọn để tiến hành

phân tích là mô hình hồi quy tác động cố định. Kết quả cho thấy các yếu tố tác động

đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu niêm yết trên thị trường Tp.HCM bao gồm tỷ suất lợi

nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu, chỉ số nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ

giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách và khả năng thanh toán hiện hành.

CHƯƠNG 5

KẾT LUẬN

Chương 4 đã trình bày chi tiết kết quả phân tích hồi quy cho thấy các yếu tố

tác động đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu. Bên cạnh đó, cũng đã phân tích ý nghĩa của

các hệ số tương quan dựa trên kết quả của các nghiên cứu trước. Chương cuối cùng

tóm tắt lại các kết quả nghiên cứu rút ra từ mô hình hồi quy và trả lời các câu hỏi

nghiên cứu đã được đề ra ở chương 1. Sau đó, chương này nêu lên những hạn chế

trong quá trình thực hiện của nghiên cứu. Đồng thời đề ra các hướng nghiên cứu

tiếp theo cho các đề tài thực hiện sau này.

5.1. Kết luận

Luận văn đã sử dụng mô hình hồi quy tác động cố định (Fixed Effects

Model) để xem xét mối quan hệ, ảnh hưởng của các yếu tố tỷ suất lợi nhuận sau

thuế trên vốn chủ sở hữu, hệ số biên lợi nhuận ròng, khả năng thanh toán hiện hành,

chỉ số nợ trên vốn chủ sở hữu, vòng quay tổng tài sản, tỷ lệ giá cổ phiếu trên giá trị

sổ sách và quy mô doanh nghiệp lên tỷ suất sinh lợi của chứng khoán.

Dữ liệu thu thập từ 60 công ty phi tài chính có số liệu niêm yết đầy đủ trên

thị chứng khoán TP. HCM trong khoảng thời gian từ năm 2009 đến năm 2011. Kết

quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê là lợi nhuận

sau thuế trên vốn chủ sở hữu, chỉ số nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu, tỷ lệ giá cổ

phiếu trên giá trị sổ sách và khả năng thanh toán hiện hành với độ tin cậy thấp nhất

là 90%. Các yếu tố hệ số biên lợi nhuận ròng, vòng quay tổng tài sản và quy mô

doanh nghiệp không được tìm thấy có ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê.

Luận văn đã đạt được các mục tiêu nghiên cứu đề ra và trả lời được các câu

hỏi nghiên cứu. Đó là các yếu tố nào tác động có ý nghĩa đến tỷ suất sinh lợi cổ

phiếu niêm yết trên thị trường Tp.HCM và cường độ ảnh hưởng của các yếu tố đó

lên tỷ suất sinh lợi. Dựa trên kết quả mô hình hồi quy ta thấy biến ROE và PBV có

hệ số hồi quy cùng dấu với biến phụ thuộc như giả thuyết ban đầu của nghiên cứu,

và giá trị thống kê có ý nghĩa với độ tin cậy lên đến 99%. Trong khi đó, biến DER

và CR có hệ số hồi quy ngược dấu với biến phụ thuộc giả thuyết ban đầu của nghiên

cứu và giá trị thống kê có ý nghĩa với độ tin cậy là 90%. Kết luận này của đề tài đã

trả lời được câu hỏi về các yếu tố có ý nghĩa tác động đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu

niêm yết trên thị trường Tp.HCM, với xu hướng ảnh hưởng của nó. Cụ thể là,

những công ty có hệ số lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu, hệ số giá cổ phiếu

trên giá trị sổ sách cao sẽ có tỷ suất sinh lợi cao. Ngoài ra, những công ty với khả

năng thanh toán hiện hành và tỷ lệ nợ phải trả trên vốn chủ sở hữu cao sẽ có tỷ suất

sinh lợi thấp. Luận văn này đã một lần nữa khẳng định về sự ảnh hưởng của các

thông tin từ báo cáo tài chính đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu. Đồng thời, cũng mở ra

những hướng nghiên cứu mới cho các nghiên cứu tiếp theo sau.

Điều đáng ngạc nhiên ở đây là hệ số biên lợi nhuận ròng, vòng quay tồng tài

sản và quy mô công ty lại không có tác động rõ rệt lên tỷ suất sinh lợi chứng khoán.

Dựa vào kết quả mô hình hồi quy, các yếu tố hệ số biên lợi nhuận ròng, vòng quay

tổng tài sản và quy mô doanh nghiệp không có ý nghĩa trong mô hình nghiên cứu.

Theo lý thuyết, luôn tồn tại một mối quan hệ cùng chiều giữa các yếu tố này và tỷ

suất sinh lợi chứng khoán.

Nghiên cứu này đã cho các nhà đầu tư một cái nhìn khác về báo cáo tài chính

của doanh nghiệp. Khi quyết định lựa chọn đầu tư, các nhà đầu tư cũng nên chú ý

đến báo cáo tài chính của doanh nghiệp. Vì nó có thể mô tả tình trạng sức khỏe của

doanh nghiệp. Từ đó thêm những cân nhắc, lựa chọn và có những chiến lược đầu tư

thích hợp.

5.2. Hạn chế của đề tài và các hướng nghiên cứu tiếp theo

5.2.1. Hạn chế của đề tài:

Nghiên cứu về các thông tin từ báo cáo tài chính ảnh hưởng đến tỷ suất sinh

lợi chứng khoán đã được thực hiện tại nhiều nước trên thế giới. Tuy nhiên, tại Việt

Nam, chủ đề nghiên cứu này chưa được thực hiện nhiều. Do đó, việc gặp những khó

khăn trong quá trình nghiên cứu, cũng như những hạn chế của đề tài là điều không

thể nào tránh khỏi.

Thứ nhất là về biến nghiên cứu. Biến phụ thuộc của nghiên cứu này là tỷ suất

sinh lợi chứng khoán và đề tài đã bỏ qua các khoản cổ tức được chi trả bằng tiền

mặt trong năm cũng như các khoản chi phí trong khoảng thời gian từ t-1 đến t.

Thời gian khảo sát của nghiên cứu là từ năm 2009 đến năm 2011, đây là giai

đoạn các doanh nghiệp Việt Nam gặp khó khăn trong kinh doanh do xu hướng

chung của thế giới. Và đây là tình hình chung toàn cầu do những nguyên nhân

khách quan, không phải vì những tồn tại bên trong doanh nghiệp. Tuy nhiên, nghiên

cứu chỉ tập trung vào những biến số nội tại của doanh nghiệp. Do đó, đề tài có thể

không đưa ra những kết luận đúng đắn nhất về mối liên hệ của các biến.

Như đã trình bày trong phần phạm vi nghiên cứu, đề tài chỉ tập trung nghiên

cứu sự ảnh hưởng của các yếu tố lợi nhuận sau thuế trên vốn chủ sở hữu, hệ số biên

lợi nhuận ròng, khả năng thanh toán hiện hành, chỉ số nợ trên vốn chủ sở hữu, vòng

quay tổng tài sản, tỷ lệ giá cổ phiếu trên giá trị sổ sách và quy mô doanh nghiệp và

chỉ đưa ra được kết luận đối với các biến này đối với tỷ suất sinh lợi chứng khoán.

Nhưng trên thực tế, có rất nhiều yếu tố tác động đến suất sinh lợi chứng khoán từ

các thông tin về tỷ suất sinh lợi, từ vi mô, và vĩ mô như lạm phát, cung cầu, lãi suất,

giá cả, … Các yếu tố này chưa được đưa vào mô hình nghiên cứu đề xuất để có

được một mô hình giải thích tốt nhất.

Số lượng công ty trong mẫu tham gia nghiên cứu là các công ty tham gia

niêm yết trên thị trường Tp. HCM từ năm 2009 và có đầy đủ dữ liệu trong 3 năm

quan sát. Số dữ liệu chéo tác giả thu thập được là 60 công ty. Vậy, tổng cộng số

quan sát là 180 và kết quả của mẫu quan sát này sẽ đại diện cho xu hướng của cả thị

trường. Do đó đây chưa phải là con số quá nhiều.

Và cuối cùng, dữ liệu nghiên cứu được thu thập hoàn toàn từ các báo cáo tài

chính sau kiểm toán được công bố. Tuy nhiên, hiện nay tại Việt Nam chưa có một

cơ quan hay tổ chức nào uy tín cung cấp số liệu mang tính chất tin cậy cao để phục

vụ công tác nghiên cứu. Do đó, trong một phạm vi nhất định, điều này sẽ có ảnh

hưởng đến kết luận của nghiên cứu.

5.2.2. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

Với những hạn chế này, đề tài đề xuất các nghiên cứu sau này mở rộng thời

gian nghiên cứu, có thể chọn khoảng thời gian nền kinh tế tốt đẹp, tăng trưởng khả

quan. Đồng thời, các nghiên cứu sau có thể chia nhỏ kỳ nghiên cứu là tháng, là quý,

thay vì năm, điều này có thể giúp ta thấy rõ hơn từng khoản biến thiên của dữ liệu.

Ngoài ra, để hiểu rõ tác động của các biến, các nghiên cứu có thể tiến hành thu thập,

mở rộng số lượng các công ty khảo sát ở cả hai thị trường Hà Nội và Thành Phố Hồ

Chí Minh. Bên cạnh đó, đề tài có thể phân chia các công ty theo các nhóm ngành để

thấy rõ đặc thù của mỗi nhóm ngành và khả năng có thể đại diện xu hướng tổng thể

tốt hơn. Ngoài ra, để có được một cái nhìn bao quát đối với các biến tác động, có

ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán, các nghiên cứu sau có thể đưa thêm

một số biến vào nghiên cứu như chi phí vốn, cơ cấu sở hữu, cơ cấu lãi vay, tốc độ

tăng trưởng…, hoặc có thể thêm các biến vĩ mô như lạm phát, tỷ giá, …

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT

1. Hoàng Ngọc Nhậm, 2008. Giáo trình Kinh tế lượng. Đại học Kinh tế Thành

phố Hồ Chí Minh

2. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008. Thống kê ứng dụng trong kinh

tế - xã hội. Nhà xuất bảng thống kê.

3. Hồ Viết Tiến, 2006. Thị trường cổ phiếu Việt Nam có hiệu quả không. Tạp chí

Phát triển kinh tế, số 185, trang 33-36.

4. Hồ Viết Tiến, 2006. Thị trường cổ phiếu Việt Nam có hiệu quả không. Tạp chí

Phát triển kinh tế, số 186, trang 32-35.

5. Nguyễn Anh Phong, 2012. Tác động của thanh khoản đến suất sinh lời các cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tạp chí Phát triển kinh tế, số 264, trang 34-35.

6. Nguyễn Thị Ngọc Trang, 2006. Quản trị rủi ro tài chính. Nhà xuất bản Thống

kê.

7. Phan Thị Bích Nguyệt, 2008. Đầu tư tài chính – Phân tích đầu tư chứng khoán.

Nhà xuất bản Tài Chính.

8. Trần Ngọc Thơ, 2007. Tài chính doanh nghiệp hiện đại. Nhà xuất bản Thống

kê.

DANH MỤC TÀI LIỆU TIẾNG ANH

9. Abarbanell, Jeffery S. & Brian J..,1998, January. Abnormal returns to a

fundamental analysis strategy. The Accounting Review, 73 (1), 19-45.

10. Dhankani, Disney, 2005. Fundamental analysis and stock returns India 2000-

2005. The Business Review, Cambridge, 4 (2), 218.

11. DwiMartani, Mulyono, RahfianiKhairurizka, 2009. The effect of financial ratios, firm size and cash flow from operating activities in the interim repoto the stock return.Chinese Business Review, ISSN 1537-1506, USA.

12. Firth, Michael.,1976, June. The impact of earnings announcements on the share price behavior of similar type firms. The Economic Journal, 86 (342), 296-306.

13. Hausman, J., 1978. "Specification Tests in Econometrics." Econometrica 46: 1251 - 1271.

14. Hobarth, Mag Lukas L.., 2006. Modeling the relationship between financial indicators and company performance – An empirical study for us listed companies. France: Dessertation Vienna University of Economics And Business Administration.

15. Johnson, Robert &Soenen, Luc., 2003. Indicator of succeessful companies.

European Management Journal, 21 (3), 364-369.

16. Fama, Eugene F. & French, Kenneth R.., 1995, March. Size and book – to – market factors in earnings and returns. The Journal of Finance, 5(1), 131-155. 17. Lev, Thigarajan, 1933, Autumn. Fundamental information analysis. Journal of

Acconting Research, 31 (2), 190-215.

18. Lewellen, Jonathan., 2004. Predicting returns with financial ratios. Journal of

Acconting Economics, 74, 209-235.

19. O’conor, Melvin.,1973, April. On the usefulness of financial ratios to investors

in common stock. The Accounting Review, 48(2) 339-352.

20. Palepu, Healy, Bernard.., 2004. Business analysis and valuation using financial

statements (3rded.). USA: Thomson – Southwestern.

Phụ lục A: Dữ liệu quan sát

PBV

SIZE

DER TATO

Unit Year RET(1) ROE ABT ABT ABT ACL ACL ACL AGF AGF AGF BMC BMC BMC BMP BMP BMP CLC CLC CLC CNT CNT CNT DCT DCT DCT DHA DHA DHA DHG DHG DHG DIC DIC DIC DMC DMC DMC DPM DPM DPM DPR

NPM 1.9959 0.2346 0.1672 -0.2391 0.2141 0.1370 -0.3826 0.2390 0.1508 0.3578 0.3099 0.0661 0.0265 0.2984 0.0553 -0.0019 0.4307 0.0877 1.2133 0.0233 0.0108 -0.2922 0.0676 0.0248 -0.0894 0.1049 0.0253 -0.0217 0.1778 0.2476 -0.6267 0.1929 0.2209 0.0198 0.5916 0.2957 3.3092 0.4338 0.2186 -0.6374 0.3612 0.1943 -0.2632 0.3097 0.1613 0.6800 0.2917 0.0441 -0.2302 0.2185 0.0353 -0.3763 0.2807 0.0394 2.3967 0.2611 0.0176 -0.4961 0.0952 0.0067 -0.5235 0.0404 0.0025 0.8395 0.1094 0.1062 -0.3691 0.0791 0.0821 -0.5638 0.0761 0.0989 1.3404 0.2267 0.3525 -0.2705 0.1689 0.2284 -0.7352 0.1367 0.2048 0.2773 0.4234 0.2075 -0.2105 0.3347 0.1884 0.1200 0.3243 0.1742 0.9237 0.1672 0.0257 -0.1476 0.1745 0.0247 -0.7480 0.0883 0.0173 0.5446 0.1577 0.0715 -0.5974 0.1586 0.0793 -0.3344 0.1565 0.0782 -0.0145 0.2656 0.2038 0.1176 0.2922 0.2579 -0.3737 0.4333 0.3403 0.9079 0.2860 0.3251

2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009

CR 3.5990 0.1022 1.1784 0.0010 26.8579 2.6457 0.1388 1.2032 0.0013 27.0680 4.1593 0.0690 1.2272 0.0010 27.0151 1.0978 2.0340 1.4314 0.0018 26.9441 1.0993 1.8824 1.6096 0.0013 27.2306 1.1865 1.3498 1.6928 0.0011 27.3578 1.1482 0.7687 1.0436 0.0007 27.8768 1.0634 0.9463 1.3253 0.0005 27.8797 1.1569 1.2746 1.7268 0.0004 28.0631 3.4776 0.0912 0.6158 0.0046 25.6775 2.4819 0.0882 0.6550 0.0017 25.8032 3.1690 0.0453 1.4468 0.0011 26.0876 3.6367 0.0183 1.6445 0.0017 27.2674 5.5231 0.0160 1.5687 0.0019 27.5292 6.8332 0.0093 1.7001 0.0011 27.7027 1.4537 1.0858 2.7347 0.0017 26.7647 1.3777 1.5694 2.2669 0.0013 27.0079 1.3532 1.2231 2.4838 0.0007 27.1441 1.0445 5.0615 1.9612 0.0014 27.9176 1.0701 4.6686 1.8616 0.0008 28.1594 1.0140 4.7371 2.0275 0.0003 28.2747 0.6806 1.0134 0.5839 0.0009 27.0092 0.4390 1.1897 0.4077 0.0007 27.4473 0.4163 1.6053 0.2830 0.0003 27.7024 5.2397 0.0056 0.5955 0.0014 26.5022 2.1083 0.1000 0.6516 0.0010 26.6168 2.3895 0.1070 0.5627 0.0004 26.6895 2.4766 0.0873 1.3412 0.0030 27.8948 3.0580 0.0562 1.2177 0.0025 28.1444 2.7632 0.0487 1.3080 0.0026 28.2752 1.0483 1.8147 1.9837 0.0014 26.6244 1.2641 1.1042 2.3198 0.0014 26.8939 1.2233 1.5454 1.7907 0.0005 27.0675 2.0482 0.1729 1.6145 0.0021 27.2177 2.2385 0.2530 1.4131 0.0010 27.3277 2.1453 0.2256 1.4168 0.0006 27.4066 6.3070 0.0468 1.1487 0.0023 29.3840 5.2222 0.0565 0.9613 0.0023 29.5604 6.9797 0.0034 1.0991 0.0011 29.7586 1.0652 0.2325 0.5659 0.0027 27.7670

DPR DPR DRC DRC DRC FMC FMC FMC FPT FPT FPT GIL GIL GIL GMC GMC GMC GMD GMD GMD GTA GTA GTA HBC HBC HBC HDC HDC HDC HRC HRC HRC HSI HSI HSI ICF ICF ICF ITA ITA ITA KDC KDC

2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010

0.1724 0.3837 0.3836 -0.3191 0.5465 0.4670 6.2619 1.0163 0.2167 -0.3443 0.3045 0.0908 -0.6794 0.2457 0.0750 0.3333 0.0922 0.0149 -0.1938 0.1695 0.0182 -0.2326 0.1680 0.0149 0.5800 0.5233 0.0764 0.0886 0.4847 0.0845 -0.4221 0.4392 0.0480 1.4615 0.1730 0.1000 -0.1513 0.1045 0.0883 0.0377 0.1931 0.0924 2.7865 0.2970 0.0983 -0.6522 0.2704 0.0569 -0.2139 0.2842 0.0483 1.6000 0.1421 0.1882 -0.4615 0.0676 0.1014 -0.5738 0.0028 0.0049 0.1650 0.0601 0.0321 -0.2250 0.0789 0.0311 -0.3011 0.0736 0.0255 1.0926 0.0887 0.0279 0.3628 0.2253 0.0790 -0.3804 0.1848 0.0417 2.5093 0.4825 0.2538 -0.2153 0.2985 0.2269 -0.6490 0.1573 0.2027 0.5328 0.1937 0.3230 0.6043 0.2468 0.2312 -0.2383 0.2949 0.1857 -0.0342 0.1250 0.0178 -0.0265 0.1412 0.0231 -0.1818 0.1589 0.0240 0.9079 0.1615 0.0652 -0.3517 0.1099 0.0661 -0.4894 0.0637 0.0327 0.9517 0.0891 0.3568 -0.4941 0.1250 0.2694 -0.7553 0.0166 0.2620 1.8139 0.2330 0.3419 -0.2400 0.1881 0.2992

2.0367 0.0484 0.7038 0.0023 28.0103 3.8804 0.0839 0.8906 0.0010 28.3481 2.9623 0.2451 2.5937 0.0034 27.2740 2.6599 0.2989 2.3362 0.0017 27.5526 2.1858 0.5423 1.9634 0.0009 27.9258 1.0695 3.0229 1.9615 0.0008 26.8955 1.1327 1.8436 2.6125 0.0006 27.0560 1.0756 3.3273 2.9674 0.0004 27.1848 1.6112 1.3809 2.2281 0.0030 29.7425 1.6952 1.1842 1.7636 0.0025 30.0602 1.3754 0.8874 3.1835 0.0017 30.2458 3.0345 0.1498 1.3812 0.0010 26.7329 2.2538 0.3365 0.8415 0.0008 26.9266 1.4224 0.9872 1.1079 0.0011 27.2087 1.3907 0.3429 1.7839 0.0020 26.0138 1.2330 0.6934 2.3564 0.0012 26.2859 1.2299 0.5845 2.4508 0.0008 26.5904 1.3384 0.5723 0.4102 0.0014 29.0957 2.1909 0.4631 0.3885 0.0008 29.3407 1.6232 0.4128 0.3543 0.0004 29.5331 2.0484 0.0005 1.3889 0.0008 26.0520 2.9876 0.0009 1.8837 0.0006 26.0661 2.3592 0.0008 2.1750 0.0004 26.0607 1.2378 0.5762 1.4000 0.0008 27.8618 1.0796 0.8604 1.0818 0.0010 28.1223 1.1842 1.7718 1.1972 0.0006 28.5751 1.4753 1.3728 0.4521 0.0033 27.2364 1.9388 0.6530 0.4683 0.0017 27.5797 2.3071 0.7790 0.3398 0.0007 27.7996 1.6362 0.0299 0.4916 0.0018 26.7448 1.3934 0.0223 0.8772 0.0025 26.8748 1.3824 0.0771 1.2269 0.0017 27.0531 1.0778 4.1970 1.1046 0.0009 27.4258 1.1488 2.0170 1.2438 0.0007 27.2505 1.0726 3.1174 1.3688 0.0006 27.3071 1.1603 0.6959 1.1306 0.0013 26.6946 1.1127 0.8959 0.8218 0.0010 26.6428 1.0921 1.1233 0.8806 0.0003 26.6823 3.2829 0.3128 0.1810 0.0015 29.5254 2.3982 0.4293 0.3097 0.0010 29.7248 2.0353 0.3628 0.0401 0.0004 29.8499 1.5328 0.2246 0.4230 0.0019 28.9163 2.2529 0.1423 0.4164 0.0013 29.1665

KDC KHA KHA KHA KHP KHP KHP KSH KSH KSH L10 L10 L10 LAF LAF LAF LBM LBM LBM MCP MCP MCP NSC NSC NSC NTL NTL NTL PGC PGC PGC PVD PVD PVD SAV SAV SAV SFI SFI SFI SSC SSC SSC

2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011

-0.5961 0.0792 0.0709 1.0763 0.1880 0.2650 -0.2816 0.1587 0.3528 -0.5284 0.0883 0.2449 1.4528 0.2060 0.0491 -0.6040 0.2376 0.0738 -0.3333 0.1479 0.0474 1.7558 0.1562 0.2783 -0.1624 0.1821 0.3362 -0.8312 0.0037 0.0082 0.6639 0.2007 0.0499 0.1111 0.2152 0.0501 -0.7409 0.1631 0.0346 1.5835 0.2188 0.0406 -0.0359 0.4712 0.0919 -0.3444 0.0428 0.0114 0.1268 0.1111 0.0685 -0.2750 0.0985 0.0709 -0.3879 0.1182 0.0693 0.4876 0.0997 0.0618 -0.5263 0.1462 0.0694 0.3645 0.2262 0.0921 1.3165 0.2127 0.1237 -0.3304 0.2305 0.1106 0.2063 0.2966 0.1279 3.2515 1.3056 0.3845 -0.0986 0.7874 0.4202 -0.8016 0.1067 0.1510 1.2366 0.1353 0.0426 -0.3293 0.0918 0.0209 -0.5753 0.0592 0.0118 0.0588 0.2580 0.1996 -0.4111 0.1874 0.1169 -0.3736 0.1851 0.1137 1.8601 0.0514 0.0362 -0.1296 0.0333 0.0242 -0.4354 0.0231 0.0144 1.8911 0.2375 0.2828 -0.8029 0.1873 0.1814 -0.4118 0.1601 0.1506 2.0278 0.3256 0.1962 -0.3109 0.2629 0.1600 -0.2544 0.2641 0.1495

1.4433 0.2804 0.7707 0.0008 29.3342 2.8733 0.0466 0.4889 0.0012 26.6233 2.6758 0.0835 0.3177 0.0008 26.7327 2.7991 0.0175 0.2501 0.0004 26.7461 1.1887 1.4593 1.2460 0.0024 27.4368 1.9324 0.7980 1.2630 0.0009 27.5863 1.5252 0.5551 1.5059 0.0005 27.6606 1.0532 0.4149 0.3912 0.0015 25.9820 0.9686 0.2053 0.3912 0.0009 26.0100 0.9167 0.6885 0.2931 0.0004 26.0491 1.0629 1.4583 1.1389 0.0014 26.7688 0.9089 2.3295 1.0128 0.0014 27.0721 1.0068 2.5151 1.0010 0.0003 27.2573 1.4277 0.8090 2.4436 0.0014 26.0996 2.7100 0.0291 3.2041 0.0012 26.3753 1.2934 1.9483 1.6818 0.0009 27.0130 2.0577 0.3373 0.8312 0.0010 25.9322 2.0735 0.3208 0.8597 0.0007 26.0155 2.4306 0.2749 1.0722 0.0004 26.0163 2.8550 0.4700 0.9726 0.0010 26.0384 2.0202 0.4466 1.2373 0.0007 26.0941 1.8992 0.4787 1.4264 0.0008 26.2931 2.6305 0.0037 1.1978 0.0018 26.1398 2.2584 0.0027 1.4216 0.0014 26.3399 1.9546 0.0028 1.4622 0.0016 26.5307 2.0097 0.0881 1.2909 0.0042 27.6975 1.8194 0.0633 0.8406 0.0022 28.1337 1.6666 0.0754 0.2915 0.0009 28.3860 1.6072 0.3754 1.8890 0.0010 27.4990 1.2610 0.6112 2.1677 0.0007 27.7378 1.2805 0.5055 2.3797 0.0003 27.7974 1.0254 1.5228 0.3901 0.0034 29.9825 0.8043 1.3070 0.5607 0.0021 30.2340 0.7891 1.5177 0.5620 0.0011 30.4360 1.8325 0.4617 0.6947 0.0013 27.0874 2.1467 0.4769 0.6991 0.0012 27.0531 1.8566 0.5442 0.7909 0.0007 27.0933 1.0579 0.0009 0.4033 0.0016 26.4547 1.1290 0.0014 0.5047 0.0008 26.6150 1.1195 0.0017 0.5033 0.0005 26.7633 3.0793 0.1465 1.2827 0.0032 26.0277 3.9858 0.0207 1.2626 0.0019 26.2306 2.8037 0.0102 1.3291 0.0018 26.3881

TCM TCM TCM TCR TCR TCR TMS TMS TMS TNA TNA TNA TS4 TS4 TS4 TSC TSC TSC TTF TTF TTF TTP TTP TTP VHC VHC VHC VIC VIC VIC VIP VIP VIP VIS VIS VIS VNE VNE VNE VNM VNM VNM VSC

2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009

1.3172 0.1105 0.0421 0.2006 0.3305 0.1049 -0.6530 0.1611 0.0515 0.1600 0.0070 0.0045 0.0230 0.1016 0.0524 -0.4045 0.1217 0.0568 0.1227 0.1418 0.2201 -0.1663 0.1230 0.1945 -0.2752 0.1007 0.1649 0.8004 0.1946 0.0459 -0.0297 0.3609 0.0813 -0.2933 0.1797 0.0381 3.2935 0.1624 0.0926 -0.4228 0.1284 0.0701 -0.6359 0.1609 0.0534 0.0736 0.1626 0.0112 -0.4800 0.0793 0.0057 -0.2857 0.1620 0.0115 1.6963 0.0364 0.0128 -0.2788 0.0810 0.0255 -0.7680 0.0586 0.0139 1.4561 0.1936 0.0803 -0.2000 0.1792 0.0640 -0.1667 0.1269 0.0413 1.8421 0.4034 0.0751 -0.2716 0.2896 0.0760 -0.2780 0.3564 0.0926 0.9531 0.6181 0.5580 0.1506 0.5459 0.6279 -0.4430 0.1608 0.4638 1.5842 0.0651 0.0428 -0.5939 0.0926 0.0545 -0.6038 0.0642 0.0320 2.4375 0.6399 0.1090 -0.2945 0.2172 0.0358 -0.8024 0.0493 0.0070 0.8571 0.2638 0.1842 -0.0490 0.0331 0.0565 -0.7794 0.0322 0.0389 0.8071 0.4273 0.2239 -0.4266 0.5015 0.2295 0.5087 0.4127 0.1950 1.2155 0.4380 0.3389

0.9322 1.8224 0.7474 0.0012 28.0409 1.0744 1.1618 1.0459 0.0015 28.2242 1.1417 1.4279 1.1065 0.0005 28.3159 1.3722 0.6953 0.7927 0.0005 27.7818 1.4294 0.4700 1.0450 0.0005 27.7624 1.1025 0.8593 1.0636 0.0003 27.9215 3.2255 0.2466 0.4967 0.0013 26.5603 4.5849 0.4297 0.4407 0.0012 26.9941 2.8963 0.2751 0.4311 0.0011 27.1383 1.3136 1.0940 1.6730 0.0010 26.5360 1.4110 1.1056 1.6190 0.0010 26.9952 1.3703 1.2213 1.6707 0.0007 27.1798 2.7089 1.0416 0.9488 0.0019 26.4459 1.4084 0.9872 0.8299 0.0010 26.8502 1.0767 1.2487 1.1813 0.0004 27.1837 1.0609 3.4656 2.8961 0.0015 27.5308 1.0470 3.0676 2.9402 0.0008 27.5038 1.0623 3.3677 3.0209 0.0004 27.5225 1.1294 1.5405 0.9693 0.0008 28.3049 1.1373 2.3367 0.8982 0.0007 28.5121 1.0548 2.6377 1.0086 0.0002 28.7171 4.8864 0.0000 2.0447 0.0014 26.9594 3.3565 0.0118 2.2377 0.0010 27.1141 3.9439 0.0003 2.4124 0.0008 27.2019 1.4555 0.9501 2.0290 0.0024 27.9427 1.5819 0.4731 1.8028 0.0014 28.1433 1.6483 0.5758 1.9645 0.0010 28.3730 5.1322 4.5734 0.1942 0.0050 29.9502 2.5383 1.7007 0.1914 0.0037 30.6382 0.8730 1.5780 0.0754 0.0047 31.0551 1.0545 1.5939 0.6591 0.0019 28.2411 1.1594 1.4051 0.6440 0.0007 28.4190 0.8603 1.2894 0.7953 0.0003 28.3978 1.3235 1.9997 1.6414 0.0028 27.8621 1.2467 0.9185 1.9549 0.0016 28.0870 1.3824 1.3469 2.6305 0.0007 28.0286 1.9820 2.5545 0.2551 0.0010 28.3226 2.9514 1.2298 0.1623 0.0009 28.2682 1.8913 1.2086 0.2844 0.0003 28.2591 2.9219 0.0418 1.4691 0.0041 29.6085 2.2381 0.0919 1.6362 0.0038 29.8956 3.2132 0.0127 1.6412 0.0039 30.2096 1.9016 0.1450 0.8429 0.0023 27.0200

VSC VSC VSH VSH VSH VTB VTB VTB VTO VTO VTO

2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011 2009 2010 2011

2.0165 0.0506 0.7519 0.0028 27.3156 -0.3778 0.3731 0.3276 2.8062 0.0060 0.7722 0.0010 27.4498 -0.1651 0.3228 0.2965 -0.1054 0.1695 0.7210 16.7512 0.1238 0.2044 0.0015 28.5601 6.2879 0.2135 0.1513 0.0010 28.6624 -0.5050 0.1290 0.7124 2.4812 0.3311 0.1406 0.0007 28.7895 -0.3306 0.1443 0.7705 1.8851 0.2658 1.0459 0.0008 26.3926 0.1571 0.1347 0.0911 3.0352 0.1389 0.8301 0.0007 26.4442 -0.1358 0.1126 0.0957 3.2989 0.1208 0.7261 0.0003 26.3802 -0.5357 0.0743 0.0777 0.3304 2.8644 0.3480 0.0013 28.8392 0.1859 0.0439 0.0294 0.8432 1.8199 0.4260 0.0007 28.7861 -0.3640 0.0915 0.0615 -0.5169 0.0641 0.0399 0.8883 1.6098 0.5607 0.0003 28.7198 Nguồn: Dữ liệu từ HoSE và tính toán của tác giả

Ghi chú: (1) Tỷ suất sinh lợi cổ phiếu đã được tính trên giá cổ phiếu đã điều chỉnh.

Phụ lục B: Các kết quả hồi quy mô hình tác động cố định

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects

Test Summary

Chi-Sq. Statistic

Chi-Sq. d.f.

Prob.

Cross-section random

33.340182

0.0000

Cross-section random effects test comparisons:

Variable

Fixed

Random

Var(Diff.)

Prob.

ROE

3.1922

2.4259

0.2685

0.1392

NPM

0.4221

-0.5078

1.7026

0.4760

-0.0811

-0.0429

0.0010

0.2356

DER

-0.3553

-0.0430

0.0167

0.0158

TATO

-0.4076

-0.0456

0.0593

0.1371

PBV

317.8801

-51.0669

10890.5172

0.0004

SIZE

-0.5917

-0.0521

0.1630

0.1814

1. Kết quả kiểm định Hausman lựa chọn mô hình hồi quy:

Cross-section random effects test equation:

Dependent Variable: RET

Method: Panel Least Squares

Sample: 2009 2011

Periods included: 3

Cross-sections included: 60

Total panel (balanced) observations: 180

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

16.3287

11.2507

1.4513

0.1495

ROE

3.1922

0.6363

5.0165

0.0000

NPM

0.4221

1.3994

0.3017

0.7635

-0.0811

0.0454

-1.7872

0.0766

DER

-0.3553

0.1376

-2.5820

0.0111

TATO

-0.4076

0.2561

-1.5917

0.1143

PBV

317.8801

125.7200

2.5285

0.0129

SIZE

-0.5917

0.4059

-1.4576

0.1478

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared

0.8095

Mean dependent var

0.1985

Adjusted R-squared

0.6928

S.D. dependent var

0.9887

S.E. of regression

0.5480

Akaike info criterion

1.9182

Sum squared resid

33.3367

Schwarz criterion

3.1422

Log likelihood

-103.6422

Hannan-Quinn criter.

2.4145

F-statistic

6.9353

Durbin-Watson stat

2.6226

Prob(F-statistic)

0.0000

Nguồn: Dữ liệu từ HoSE và tính toán của tác giả

Wald Test:

Equation: Untitled

Value

Probability

Test Statistic

F-statistic

0.090999 (1, 111)

0.7635

0.090999

0.7629

Chi-square

Normalized Restriction (= 0)

Value

Std. Err.

0.422133

1.399366

2. Kiểm định WALD (biến nào không cần thiết trong mô hình)

C(3)

Wald Test:

Equation: Untitled

Test Statistic

Value

Probability

F-statistic

2.5335 (1, 111)

0.1143

Chi-square

2.5335

0.1115

Normalized Restriction (= 0)

Value

Std. Err.

C(6)

-0.4076

0.256076

Wald Test:

Equation: Untitled

Value

Test Statistic

df Probability

2.1245

(1, 111)

0.1478

F-statistic

2.1245

1.0000

0.1450

Chi-square

Normalized Restriction (= 0)

Value

Std. Err.

C(8)

-0.59167

0.405935

Nguồn: Dữ liệu từ HoSE và tính toán của tác giả

Dependent Variable: RESID^2

Method: Panel Least Squares

Sample: 2009 2011

Periods included: 3

Cross-sections included: 60

Total panel (balanced) observations: 180

3. Kiểm định White:

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.0000

-1.9070

0.0585

ROE

0.0000

-1.4859

0.1395

NPM

0.0000

0.7756

0.4393

0.0000

0.7224

0.4712

DER

0.0000

0.0912

0.9275

TATO

0.0000

1.1278

0.2613

PBV

0.0000

0.8819

0.3793

SIZE

0.0000

1.7908

0.0755

ROE^2

0.0000

-0.3567

0.7218

NPM^2

0.0000

0.3338

0.7390

CR^2

0.0000

1.0931

0.2762

DER^2

0.0000

-0.2124

0.8321

TATO^2

0.0000

0.9536

0.3419

PBV^2

0.0000

-1.7673

0.0793

SIZE^2

0.0000

-1.6535

0.1004

ROE*NPM

0.0000

-0.3842

0.7014

ROE*CR

0.0000

-0.0147

0.9883

ROE*DER

0.0000

1.2430

0.2159

ROE*TATO

0.0000

-0.0588

0.9532

ROE*PBV

0.0000

0.7965

0.4270

ROE*SIZE

0.0000

1.2818

0.2020

NPM*CR

0.0000

-1.0839

0.2803

NPM*DER

0.0000

-1.8626

0.0646

NPM*TATO

0.0000

1.6973

0.0918

NPM*PBV

0.0000

2.3039

0.0227

NPM*SIZE

0.0000

-0.7892

0.4313

CR*DER

0.0000

1.2993

0.1959

CR*TATO

0.0000

-0.7628

0.4468

CR*PBV

0.0000

-1.2329

0.2197

CR*SIZE

0.0000

-0.5986

0.5504

DER*TATO

0.0000

-0.6368

0.5253

DER*PBV

0.0000

0.4167

0.6775

DER*SIZE

0.0000

-0.1282

0.8982

TATO*PBV

0.0000

0.0330

0.9737

TATO*SIZE

0.0000

-1.2571

0.2108

PBV*SIZE

0.0000

-0.7652

0.4454

Effects Specification

Period fixed (dummy variables)

R-squared

0.2580

Mean dependent var

0.0000

Adjusted R-squared

0.0646

S.D. dependent var

0.0000

S.E. of regression

0.0000

Akaike info criterion

-431.2175

Sum squared resid

0.0000

Schwarz criterion

-430.5434

Log likelihood

38,847.5700

Hannan-Quinn criter.

-430.9442

F-statistic

1.3343

Durbin-Watson stat

1.7357

Prob(F-statistic)

0.1185

Nguồn: Dữ liệu từ HoSE và tính toán của tác giả

4. Mô hình hồi quy phụ:

Dependent Variable: ROE

Method: Panel Least Squares

Sample: 2009 2011

Periods included: 3

Cross-sections included: 60

Total panel (balanced) observations: 180

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

-0.0209

0.2249

-0.0927

0.9262

NPM

0.5486

0.0951

5.7705

0.0000

-0.0140

0.0065

-2.1671

0.0316

DER

-0.0126

0.0094

-1.3375

0.1828

PBV

88.3419

10.7562

8.2132

0.0000

SIZE

-0.0016

0.0083

-0.1914

0.8485

TATO

0.1056

0.0141

7.4846

0.0000

R-squared

0.5812

Mean dependent var

0.2147

Adjusted R-squared

0.5666

S.D. dependent var

0.1721

0.1133

Akaike info criterion

S.E. of regression

-1.4801

2.2193

Schwarz criterion

Sum squared resid

-1.3559

140.2105

Hannan-Quinn criter.

Log likelihood

-1.4298

40.0087

Durbin-Watson stat

F-statistic

1.0062

0.0000

Prob(F-statistic)

Dependent Variable: NPM

Method: Panel Least Squares

Sample: 2009 2011

Periods included: 3

Cross-sections included: 60

Total panel (balanced) observations: 180

Variable

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

-0.1502

0.1643

-0.9143

0.3618

ROE

0.2942

0.0510

5.7705

0.0000

0.0321

0.0041

7.7937

0.0000

DER

-0.0069

0.0069

-0.9917

0.3227

PBV

17.1448

9.1940

1.8648

0.0639

SIZE

0.0092

0.0060

1.5200

0.1303

TATO

-0.0940

0.0095

-9.8946

0.0000

R-squared

0.6675

Mean dependent var

0.1368

Adjusted R-squared

0.6560

S.D. dependent var

0.1414

S.E. of regression

0.0829

Akaike info criterion

-2.1033

Sum squared resid

1.1900

Schwarz criterion

-1.9792

Log likelihood

196.2989

Hannan-Quinn criter.

-2.0530

F-statistic

57.8830

Durbin-Watson stat

0.6077

Prob(F-statistic)

0.0000

Dependent Variable: CR

Method: Panel Least Squares

Sample: 2009 2011

Periods included: 3

Cross-sections included: 60

Total panel (balanced) observations: 180

Variable

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

0.3808

2.6134

0.1457

0.8843

-1.8888

0.8716

-2.1671

0.0316

ROE

8.0882

1.0378

7.7937

0.0000

NPM

-0.3551

0.1069

-3.3213

0.0011

DER

-50.4410

147.2826

-0.3425

0.7324

PBV

0.0210

0.0962

0.2181

0.8276

SIZE

0.6763

0.1814

3.7273

0.0003

TATO

0.3772

Mean dependent var

2.0903

R-squared

0.3556

S.D. dependent var

1.6393

Adjusted R-squared

1.3159

Akaike info criterion

3.4251

S.E. of regression

299.5763

Schwarz criterion

3.5492

Sum squared resid

-301.2561

Hannan-Quinn criter.

3.4754

Log likelihood

17.4640

Durbin-Watson stat

1.0412

F-statistic

0.0000

Prob(F-statistic)

Dependent Variable: DER

Method: Panel Least Squares

Sample: 2009 2011

Periods included: 3

Cross-sections included: 60

Total panel (balanced) observations: 180

Variable

Coefficient Std. Error

t-Statistic

Prob.

-6.3951

1.7353

-3.6853

0.0003

ROE

-0.8105

0.6060

-1.3375

0.1828

NPM

-0.8225

0.8294

-0.9917

0.3227

-0.1688

0.0508

-3.3213

0.0011

PBV

14.7769

101.5855

0.1455

0.8845

SIZE

0.2744

0.0630

4.3568

0.0000

TATO

0.2740

0.1284

2.1345

0.0342

R-squared

0.2514

Mean dependent var

0.8854

Adjusted R-squared

0.2254

S.D. dependent var

1.0310

S.E. of regression

0.9074

Akaike info criterion

2.6816

Sum squared resid

142.4383

Schwarz criterion

2.8058

Log likelihood

-234.3446

Hannan-Quinn criter.

2.7320

F-statistic

9.6808

Durbin-Watson stat

0.4711

Prob(F-statistic)

0.0000

Dependent Variable: TATO

Method: Panel Least Squares

Sample: 2009 2011

Periods included: 3

Cross-sections included: 60

Total panel (balanced) observations: 180

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

2.6069

1.0349

2.5191

0.0127

ROE

2.3166

0.3095

7.4846

0.0000

NPM

-3.8454

0.3886

-9.8946

0.0000

0.1099

0.0295

3.7273

0.0003

DER

0.0937

0.0439

2.1345

0.0342

PBV

-48.1741

59.2852

-0.8126

0.4176

SIZE

-0.0590

0.0385

-1.5302

0.1278

R-squared

0.4914

Mean dependent var

1.1996

0.4738

S.D. dependent var

0.7313

Adjusted R-squared

0.5305

Akaike info criterion

1.6082

S.E. of regression

48.6920

Schwarz criterion

1.7324

Sum squared resid

-137.7392

Hannan-Quinn criter.

1.6586

Log likelihood

27.8580

Durbin-Watson stat

0.4388

F-statistic

0.0000

Prob(F-statistic)

Dependent Variable: PBV

Method: Panel Least Squares

Sample: 2009 2011

Periods included: 3

Cross-sections included: 60

Total panel (balanced) observations: 180

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

-0.0028

0.0013

-2.0926

0.0378

ROE

0.0032

0.0004

8.2132

0.0000

NPM

0.0011

0.0006

1.8648

0.0639

0.0000

-0.3425

0.7324

DER

0.0000

0.0001

0.1455

0.8845

SIZE

0.0001

0.0000

2.5263

0.0124

TATO

-0.0001

0.0001

-0.8126

0.4176

Mean dependent var

0.0013

R-squared

0.4982

Adjusted R-squared

0.4808

S.D. dependent var

0.0009

S.E. of regression

0.0007

Akaike info criterion

-11.7136

Sum squared resid

0.0001

Schwarz criterion

-11.5894

Log likelihood

1061.2250

Hannan-Quinn criter.

-11.6633

F-statistic

28.6235

Durbin-Watson stat

1.1531

Prob(F-statistic)

0.0000

Dependent Variable: SIZE

Method: Panel Least Squares

Sample: 2009 2011

Periods included: 3

Cross-sections included: 60

Total panel (balanced) observations: 180

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

26.9619

0.2490

108.2772

0.0000

ROE

-0.1336

0.6978

-0.1914

0.8485

NPM

1.4391

0.9468

1.5200

0.1303

0.0131

0.0601

0.2181

0.8276

DER

0.3603

0.0827

4.3568

0.0000

PBV

288.7950

114.3162

2.5263

0.0124

TATO

-0.2265

0.1480

-1.5302

0.1278

R-squared

0.2061

Mean dependent var

27.5904

Adjusted R-squared

0.1786

S.D. dependent var

1.1472

S.E. of regression

1.0397

Akaike info criterion

2.9538

Sum squared resid

187.0074

Schwarz criterion

3.0780

Log likelihood

-258.8461

Hannan-Quinn criter.

3.0042

F-statistic

7.4859

Durbin-Watson stat

0.2122

Prob(F-statistic)

0.0000