So sánh tính đáng tin cậy của các ước tính giá trị nội tại tạo ra từ ba mô hình định giá dòng tiền và mô hình bội số

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:17

Thêm vào BST

Báo xấu

8
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu này đóng góp vào tổng quan nghiên cứu bằng việc so sánh độ chính xác và đáng tin cậy của ba mô hình định giá dòng tiền, bao gồm mô hình chiết khấu cổ tức (DDM), mô hình chiết khấu dòng tiền (DCF), mô hình thu nhập thặng dư (RIVM) với mô hình định giá bội số (PE1).

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: So sánh tính đáng tin cậy của các ước tính giá trị nội tại tạo ra từ ba mô hình định giá dòng tiền và mô hình bội số

So sánh tính đáng tin cậy của các ước tính giá trị nội tại tạo ra từ ba mô hình định giá dòng tiền và mô hình bội số Lê Hồ Anh Thư1, Nguyễn Thị Hoài Thu2 1 Bộ Tài chính, Việt Nam, 2Học viện Ngân hàng, Việt Nam Ngày nhận: 26/03/2024 Ngày nhận bản sửa: 25/04/2024 Ngày duyệt đăng: 10/05/2024 Tóm tắt: Các mô hình định giá trên lý thuyết cho ra những kết quả ước tính giá trị cổ phiếu giống nhau với điều kiện những giả định được triển khai một cách nhất quán. Trong thực tế, các nhà phân tích hiếm khi có được kết quả bằng nhau từ các mô hình này. Các nghiên cứu trước đây chưa từng so sánh sự khác biệt giữa các mô hình dòng tiền và bội số. Nghiên cứu này đóng góp vào tổng quan nghiên cứu bằng việc so sánh độ chính xác và đáng tin cậy của ba mô hình định giá dòng tiền, bao gồm mô hình chiết khấu cổ tức (DDM), mô hình chiết khấu dòng tiền (DCF), mô hình thu nhập thặng dư (RIVM) với mô hình định giá bội số (PE1). Các mô hình được so sánh trên ba tiêu chí: độ thiên lệch (bias), độ chính xác (accuracy) và khả năng giải thích (explainability) bằng cách sử dụng kiểm Comparing the reliability of the intrinsic value estimates derived from three flows-based models and a multiples-based model Abstract: Different equity valuation models in theory provide identical estimates of equity intrinsic values if they are implemented with consistent assumptions. In practice, it is not unusual to obtain different value estimates from different models. Prior research on the comparison between multiples-based valuation model and flows- based valuation models are quite limited. This research contributes to the literature by comparing the accuracy and reliability of three flows-based valuation models (discount dividend model, discounted free cash flow model, residual income valuation model) and multiples-based valuation model using one-year forward forecasted earning (PE1). For the analysis, all models are tested for bias, accuracy and explainability using t-tests, Wilcoxon tests and OLS regressions with a large sample of 40.547 observations from U.S public firms during the period from 2010 to 2020. Results show that PE1 value estimates are more accurate and reliable than that of flows-based models; and among flows-based models, residual income valuation model performs best. This research provides evidence for the performance and usage of such models to support sell-side equity analysts while making decisions of which model to use. Keywords: Equity valuation, Equity valuation models, Equity intrinsic value, Value estimates Doi: 10.59276/JELB.2024.05.2698 Le, Ho Anh Thu1, Nguyen, Thi Hoai Thu2 Email: lehoanhthu@mof.gov.vn1, hoaithu@hvnh.edu.vn2 Organization: Ministry of Finance (MoF), Vietnam1, Banking Academy of Vietnam2 © Học viện Ngân hàng Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng ISSN 3030 - 4199 9 Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024
So sánh tính đáng tin cậy của các ước tính giá trị nội tại tạo ra từ ba mô hình định giá dòng tiền và mô hình bội số định t-test, Wilcoxon và mô hình hồi quy tuyến tính trên mẫu lớn với 40.547 quan sát từ các công ty đại chúng tại Mỹ trong giai đoạn 2010- 2020. Kết quả cho thấy PE1 vượt trội hơn các mô hình dòng tiền về độ chính xác và đáng tin cậy. Trong số các mô hình dòng tiền, RIVM cho kết quả tốt nhất. Những kết quả này góp phần minh chứng hiệu suất và hiệu quả của các mô hình định giá, qua đó hỗ trợ cho nhà phân tích nghiên cứu đưa ra quyết định về việc lựa chọn mô hình để sử dụng trong quá trình định giá doanh nghiệp. Từ khoá: Định giá doanh nghiệp, Mô hình định giá, Giá trị nội tại, Giá trị ước tính 1. Giới thiệu nhập thặng dư (Residual income valuation model- RIVM) có khác biệt hay không. Định giá vốn chủ sở hữu (equity valuation) Penman & Sougiannis (1998) (gọi tắt là PS) sử dụng số liệu kế toán, liên quan đến việc so sánh độ thiên lệch (bias) và độ chính xác biến đổi các ước tính biến số kế toán thành (accuracy) của DDM, DCF và RIVM bằng một ước tính giá trị cổ phiếu, là một trong cách sử dụng cách tiếp cận nhìn xa thấy những trọng tâm trong nghiên cứu tài chính trước (foresight) và phát hiện ra sai số định và kế toán (Palepu và Healy, 2013). Các giá của DCF trong khoảng 10 năm lớn hơn nhà đầu tư, phân tích, quản lý quỹ sử dụng so với RIVM. Francis và cộng sự (2000) nhiều mô hình định giá khác để hỗ trợ họ bổ sung nghiên cứu của PS bằng cách thêm đưa ra quyết định tài chính như lựa chọn vào khả năng giải thích được đo bằng R2 danh mục đầu tư hoặc định giá thương vụ trong các mô hình hồi quy làm chỉ số hiệu mua bán sáp nhập. Trên lý thuyết, các mô suất của các ước tính giá trị. Nhìn chung, hình này cho ra những ước tính giá trị cổ các nghiên cứu so sánh độ chính xác của phiếu (value estimates) giống nhau, nếu các mô hình kết luận rằng RIVM vượt trội được triển khai với các giả định nhất quán so với DCF và DDM trong việc ước tính cổ (Penman và Sougiannis, 1998; Francis và phiếu (Lundholm và O’keefe, 2001). Một cộng sự, 2000); trong thực tế, không hiếm hướng nghiên cứu khác của chủ đề này là khi nhận được kết quả khác nhau từ các mô so sánh hiệu suất của các động lực giá trị hình này (Lundholm và O’keefe, 2001). (value drivers) trong MBVM (Liu và cộng Do đó, việc xác định độ chính xác của các sự, 2002; Liu và cộng sự, 2007). Tuy nhiên, mô hình trong định giá doanh nghiệp trở nghiên cứu so sánh giữa MBVM và FBVM nên cần thiết để có được những ước tính khá hạn chế. Do đó, bài báo này đóng góp giá trị đáng tin cậy hơn. Bài báo này kiểm vào tổng quan lý thuyết bằng cách lấp đầy chứng liệu độ tin cậy của các ước lượng khoảng trống nghiên cứu này. giá trị của các mô hình định giá bao gồm Nghiên cứu này đề xuất hai giả thuyết. Giả mô hình bội số (Multiples-based valuation thuyết thứ nhất, trái ngược với các nghiên model- MBVM), các mô hình định giá cứu trước, cho rằng MBVM vượt trội so với dựa vào dòng tiền (Flows-based valuation FBVM, và giả thuyết thứ hai, nhất quán với models- FBVM) như mô hình chiết khấu Francis và cộng sự (2000), cho rằng RIVM cổ tức (Dividend discount model- DDM), vượt trội hơn so với FBVM. Cả hai giả mô hình dòng tiền chiết khấu (Discounted thuyết được kiểm tra căn cứ ba chỉ số là độ cash flows model- DCF) và mô hình thu thiên lệch (bias), độ chính xác (accuracy) 10 Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng- Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024
LÊ HỒ ANH THƯ - NGUYỄN THỊ HOÀI THU và khả năng giải thích (explainability) tăng với một tỷ lệ tăng trưởng không đổi bằng cách sử dụng các kiểm định t-test, vĩnh viễn : Wilcoxon và mô hình hồi quy OLS trên Vte = (Et[DIVt + 1])(1 + re)-1 + (Et[DIVt + 2])(1 một mẫu lớn các công ty niêm yết tại Mỹ từ + re)-2 + {(Et[DIVt + 2])(1+g))(re - g)-1)}(1 + năm 2010 đến 2020. Kết quả cho thấy rằng re)-2 [2.2] MBVM sử dụng dự báo lợi nhuận một năm Mô hình chiết khấu dòng tiền tự do (DCF) tiếp theo tốt hơn các FBVM ở tất cả các chỉ thay thế cổ tức bằng dòng tiền tự do, dựa số; RIVM cho ra ước tính giá trị chính xác trên giả định rằng dòng tiền tự do là đại nhất trong số các FBVM. Tương tự Francis diện tốt hơn cho các giá trị tăng thêm trong và cộng sự (2000), bài báo này cũng kiểm một khoảng thời gian ngắn (Francis và tra tác động của mức chi phí Nghiên cứu và cộng sự, 2000). Dòng tiền tự do là dòng Phát triển (R&D) đối với độ tin cậy của giá tiền có thể được phân phối cho cổ đông và trị ước tính. chủ nợ sau khi chi trả cho những khoản đầu tư cần thiết. Nghiên cứu này sử dụng 2. Cơ sở lý thuyết và giả thuyết nghiên cứu mô hình dòng tiền thuần của chủ sở hữu (FCFE) (Damodaran, 2014) với giả định 2.1. Các mô hình định giá giai đoạn tăng trưởng nhanh kéo dài 2 năm: FCFEt = NIt + Dept ₋ ∆WCt ₋ Capext + Mô hình chiết khấu cổ tức (DDM), xây ∆BVDt [2.3] dựng bởi John Burr Williams (1938), giả Vt = (Et[FCFEt + 1])(1 + re)-1 + (Et[FCFEt + 2]) e định rằng giá trị nội tại của vốn doanh (1 + re)-2 + {(Et[FCFEt + 2])(1+g))(re - g)-1)}(1 nghiệp là tổng của các khoản thanh toán + re)-2 [2.4] dự kiến cho cổ đông đã được chiết khấu Trong đó: (Francis và cộng sự, 2000). FCFEt = Dòng tiền thuần vốn chủ sở hữu VTDDM = (Et[DIVt + 1])(1 + re)-1 + (Et[DIVt + 2]) trong năm t; (1 + re)-2 + (Et[DIVt + 3])(1 + re)-3 + ... [2.1] NIt = Lợi nhuận thuần năm t; Trong đó: Dept = Chi phí khấu hao năm t; VTDDM = Giá trị vốn hoá thị trường tại thời ∆WC = Sự thay đổi trong vốn lưu động điểm T; trong năm t; T = Ngày định giá; Capext = Chi phí đầu tư cố định trong năm t; Et[DIVt + 1] = Khoản thanh toán cổ tức dự ∆BVDt = Sự thay đổi trong giá trị nợ sổ kiến trong giai đoạn t + 1; sách trong năm t; re = Tỷ lệ chi phí vốn. g = Tỷ lệ tăng trưởng cố định của cổ tức Nghiên cứu này sử dụng mô hình chiết khấu Mô hình thu nhập thặng dư (RIVM) đã cổ tức hai giai đoạn, bao gồm giai đoạn xuất hiện từ vài thập kỉ trước (Preinreich, tăng trưởng cao và giai đoạn tăng trưởng 1938; Edwards và Bell, 1961; Peasnell, ổn định với một tỷ lệ tăng trưởng không đổi 1982) nhưng ít được giới học thuật chú ý được duy trì vĩnh viễn sau đó. Mô hình này cho đến nghiên cứu của Ohlson (1995) và cho phép ngừng dự đoán cổ tức hàng năm Ohlson & Feltham (1995). RIVM dựa trên và bắt đầu ước lượng giá trị mà chúng tôi một giả định duy nhất rằng giá cổ phiếu cho rằng công ty sẽ đạt được vào cuối giai của công ty bằng giá trị hiện tại của các đoạn tăng trưởng cao. Để đơn giản hoá, giả cổ tức dự kiến trong tương lai (Lo & Lys, định rằng giai đoạn tăng trưởng cao chỉ kéo 2000), cũng là giả định của DDM thể hiện dài trong hai năm và sau hai năm, cổ tức sẽ trong phương trình [2.1]. Để rút ra phương Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024- Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng 11
So sánh tính đáng tin cậy của các ước tính giá trị nội tại tạo ra từ ba mô hình định giá dòng tiền và mô hình bội số trình của RIVM từ DDM, dữ liệu kế toán này để thay thế trong công thức [2.1] sẽ và cổ tức phải thoả mãn mối quan hệ thặng dẫn đến phương trình của RIVM: dư sạch (clean surplus relation– CSR), yêu Vte = BVEt + (EtRIet + 1)(1 + re)-1 + (EtRIet + 1) cầu tất cả lãi và lỗ ảnh hưởng đến giá trị (1 + re)-2 + (EtRIet + 1)(1 + re)-3 + ... sổ sách đều được bao gồm trong lợi nhuận [2.11] (Ohlsons, 1995): Vte = BVEt + ∑{τ = 1}^{∞}(EtRIet + τ)(1 + re)-τ BVEt₋1 = BVEt ₋ NIt + DIVt [2.5] [2.12] DIVt = NIt ₋ (BVEt ₋ BVEt-1) [2.6] Giả sử thu nhập thặng dư sẽ tăng với một tỷ Trong đó: lệ cố định và giai đoạn dự báo 2 năm, đồng DIVt = Cổ tức được trả trong năm t; thời thoả mãn điều kiện tỷ lệ lợi tức yêu BVEt = Giá trị sổ sách kế toán của vốn chủ cầu phải lớn hơn tỷ lệ tăng trưởng: sở hữu trong năm t; Vte = BVEt + ∑{τ = 1}^{T}(EtRIet + τ)(1 + BVEt₋1 = Giá trị sổ sách kế toán của vốn re)-τ∑{τ = T + 1}^{∞}(EtRIet + τ)(1 + re)-τ chủ sở hữu vào đầu kỳ; [2.13] NIt = Lợi nhuận trong giai đoạn kết thúc Vte = BVEt + (EtRIt + 1)(1 + re)-1 + (EtRIt + 2) vào ngày t. (1 + re)-2 + {((EtRIt + 2)(1+g))(re - g)-1)}(1 + Khái niệm “lợi nhuận bất thường” (abnormal re)-2 [2.14] earnings) được định nghĩa là lợi nhuận Với giả định CSR tồn tại và thoả mãn điều hiện tại trừ đi lợi nhuận yêu cầu (required kiện của tỷ lệ tăng trưởng như trên, RIVM, earnings) hoặc lợi nhuận “bình thường”. Lợi DDM và DCF trên lý thuyết sẽ cho ra cùng nhuận yêu cầu liên quan đến lợi nhuận bình một kết quả giá trị nội tại của công ty. Các thường trên vốn đã đầu tư vào đầu kì, bằng nghiên cứu trong lĩnh vực định giá cổ phiếu với chi phí vốn nhân với giá trị sổ sách ròng chủ yếu tập trung vào DCF và RIVM, tuy vào ngày (Ohlson, 1995). nhiên sự nhạy cảm của các mô hình này với RIte = NIt ₋ (re × BVEt-1) [2.7] các giả định khiến các nhà phân tích khó sử NIt = RIte + (re × BVEt-1) [2.8] dụng. Thay vào đó, họ thường sử dụng mô Trong đó: hình hệ số nhân (MBVM), ví dụ như hệ số RIte = Lợi nhuận thặng dư dự kiến P/E để định giá công ty bởi sự đơn giản của re = Tỷ lệ chi phí vốn nó (Lie & Lie, 2002). Phương trình tổng Thay NI trong RI với NI trong CSR: quát của mô hình bội số như sau: DIVt = RIte + (re × BVEt-1) ₋ (BVEt ₋ BVEt-1) Vi = VDi × Benchmark Multiplei(φi) [2.15] [2.9] Benchmark Multiplei = Pj(VDj)-1 [2.16] DIVt = RIte ₋ BVEt + (1 + re)×BVEt-1 Trong đó: [2.10] Vi = Giá trị ước tính của công ty i; CSR ngụ ý rằng tất cả các thay đổi trong VDi = Động lực giá trị của công ty i, trong giá trị vốn chủ sở hữu, ngoài giao dịch với đó VD > 0; chủ sở hữu như trả cổ tức hoặc phát hành φi = Bộ n công ty so sánh (comparable cổ phiếu, đều thông qua bảng kết quả kinh firms) cho công ty i, loại trừ công ty i; doanh (Myers, 1999). Nếu CSR tồn tại, Pj = Giá của công ty so sánh thứ j với j = chúng ta có thể biểu diễn giá trị thị trường 1 đến n; của vốn chủ sở hữu dựa trên lợi nhuận dự VDj = Động lực giá trị của công ty so sánh kiến trong tương lai và giá trị sổ sách thay thứ j với j = 1 đến n. vì chuỗi cổ tức dự kiến trong công thức DDM (Ohlson, 1995). Sử dụng biểu thức 2.2. Giả thuyết nghiên cứu 12 Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng- Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024
LÊ HỒ ANH THƯ - NGUYỄN THỊ HOÀI THU Các nghiên cứu thực nghiệm so sánh tính cổ tức và mô hình chiết khấu dòng tiền chính xác của các mô hình định giá dựa trên xét về độ chính xác và độ đáng tin cậy. dòng tiền trong việc ước lượng giá cổ phiếu Bởi RIVM được cho là chuẩn xác nhất phần lớn kết luận rằng RIVM vượt trội hơn trong số các mô hình dựa trên dòng tiền, so với DDM và DCF (xem Bernard, 1995; giả thuyết thứ hai sẽ so sánh RIVM với Penman & Sougiannis, 1998; Courteau & MBVM để tìm ra mô hình nào nên được cộng sự, 2000; Francis & cộng sự, 2000). sử dụng để định giá doanh nghiệp. Các Kết quả của Penman & Sougiannis (1998) nghiên cứu trước đó liên quan đến sự so cho thấy khi sử dụng các dồn tích kế toán sánh giữa FBVM và MBVM cung cấp kết (accounting accruals) dựa vào GAAP trong quả không nhất quán. Trong khi một số mô hình RIVM đã đưa dòng tiền về phía nhận thấy RIVM dự đoán lợi nhuận tương trước, do đó bắt được thông tin liên quan lai tốt hơn hệ số B/P và tạo ra các sai lệch không hiện diện trong dòng tiền và cổ tức nhỏ hơn so với bội số P/E (xem Frankel & theo tinh thần của Dechow (1994). Trái với Lee, 1998; Courteau & cộng sự, 2006), các một quan điểm phổ biến rằng dồn tích kế nhà nghiên cứu khác cho rằng hai mô hình toán dễ bị bóp méo và gây nên việc quản này có tính chất tương đương trong thực tế trị lợi nhuận (earnings management), từ (xem Kaplan & Ruback, 1995; Kaplan & đó tạo ra những kết quả không đáng tin Ruback, 1996; Gilson & cộng sự, 2000). cậy, Francis và cộng sự (2000) khẳng định Tuy nhiên, có nhiều lí do để kì vọng rằng tính chuẩn mạnh (robustness) của sự ưu MBVM định giá tốt hơn FBVM. Kết quả việt của lợi nhuận bất thường (abnormal của RIVM có thể kém hơn MBVM bởi earnings) đối với sự khác nhau trong chính những cơ hội tăng trưởng tương lai không sách kế toán của từng doanh nghiệp. Hơn chắc chắn chiếm phần lớn trong ước tính nữa, Francis và cộng sự (2000) cho rằng giá trị của RIVM. FBVM yêu cầu các giả sự vượt trội của RIVM là do sự biến dạng định về hiệu quả hoạt động tương lai của trong giá trị sổ sách ít nghiêm trọng hơn so công ty, tỷ lệ tăng trưởng và khả năng sinh với sai số dự báo trong tỷ lệ tăng trưởng và lời, những giả định này rất nhạy cảm với lãi suất chiết khấu phản ánh trong giá trị sự thay đổi. Sự biến đổi nhỏ trong những cuối cùng (terminal value). Lập luận này giả định này có thể dẫn đến các kết quả đúng đối với mẫu của tác giả khi giá trị sổ định giá khác biệt đáng kể. Liu và cộng sách (book value of equity) chiếm phần lớn sự (2002) phát hiện ra rằng các thước đo trong ước lượng giá trị của RIVM (trung giá trị nội tại dựa vào RIVM thể hiện kém bình 72%) trong khi chiếm tỷ lệ lớn trong hơn lợi nhuận tương lai (forward earnings). giá trị của DCF và DDM là giá trị cuối Các tác giả giải thích rằng có sự đánh đổi cùng (trung bình 82% và 65%). Phù hợp giữa tín hiệu (signal) và nhiễu (noise) khi với sự vượt trội của RIVM so với DCF, sử dụng các giá trị nội tại dựa trên RIVM. tác giả cũng phát hiện ra rằng dự báo lợi Nói cách khác, mặc dù các thước đo của nhuận bất thường thường chính xác hơn và RIVM tích hợp nhiều thông tin hơn so với dễ dàng dự đoán hơn so với dự báo dòng lợi nhuận tương lai và áp dụng một cấu trúc tiền tự do (free cash flows). Xem xét tất cả dựa trên các lý thuyết định giá, hiệu suất các lập luận trên, giả thuyết đầu tiên được của nó bị ảnh hưởng tiêu cực bởi các sai số đề xuất như sau: đo lường liên quan đến tỷ lệ chiết khấu, dự H1: Mô hình định giá thu nhập thặng dư báo lợi nhuận tương lai, hoặc ước lượng giá vượt trội hơn so với mô hình chiết khấu trị cuối cùng. Tương tự, Bradshaw (2004) Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024- Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng 13
So sánh tính đáng tin cậy của các ước tính giá trị nội tại tạo ra từ ba mô hình định giá dòng tiền và mô hình bội số phát hiện ra rằng các định giá dựa trên hệ Đối với độ chính xác, ước lượng giá trị với số PEG (P/E tương lai (forward P/E) / dự sai số định giá tuyệt đối (absolute valuation báo tăng trưởng của thu nhập trên mỗi cổ error) nhỏ nhất là những ước lượng gần phiếu (Earning per share)) giải thích sự nhất với giá thị trường, do đó là đáng tin biến đổi trong các khuyến nghị cổ phiếu cậy nhất. Độ lệch được đo lường là sai số của các nhà phân tích hơn so với RIVM. định giá có dấu (signed valuation error) Với các sai số đo lường của các giá trị cuối giữa giá trị dự đoán và giá trị thị trường. cùng và sự nhạy cảm của các giả định của Khả năng giải thích đại diện cho khả năng FBVM, dự kiến RIVM sẽ hoạt động kém của ước lượng giá trị để giải thích cho sự hơn MBVM. Do đó, giả thuyết thứ hai là: biến động trong giá cổ phiếu (Frankel & H2: Mô hình định giá bội số hoạt động Lee, 1998), được đo bằng R2 trong mô hình tốt hơn so với mô hình định giá thu nhập hồi quy OLS giá thị trường trên các ước thặng dư lượng giá trị. Giá trị ước tính với R2 lớn Giả thuyết thứ hai sẽ được kiểm nghiệm hơn giải thích giá trị thị trường tốt hơn. Tất với dự báo lợi nhuận, được coi là động lực cả các chỉ số giả định rằng số dự báo phản giá trị (value driver) tốt nhất (Liu & cộng ánh tất cả thông tin có sẵn và giá cổ phiếu sự, 2002). trong ngày định giá hiệu quả đối với những dự báo này. 3. Phương pháp luận và số liệu 3.2. Số liệu và chọn mẫu 3.1. Phương pháp luận Nghiên cứu sử dụng thông tin mô tả tổng Nghiên cứu được tiến hành trên một mẫu quát về doanh nghiệp và dữ liệu kế toán từ lớn các công ty đại chúng tại Mỹ thuộc các báo cáo tài chính (từ Compustat), dự báo ngành công nghiệp khác nhau để so sánh lợi nhuận và dự báo cổ tức của các nhà hiệu suất của ba mô hình dựa trên dòng tiền phân tích (từ I/B/E/S), beta và giá cổ phiếu và mô hình bội số sử dụng dự báo lợi nhuận bốn tháng sau khi kết thúc năm tài chính trong một năm tiếp theo (one-year forward (từ CRSP) và lãi suất phi rủi ro (từ ngân earnings). Giá cổ phiếu được đo lường vào hàng dự trữ liên bang Mỹ). Mẫu nghiên thời điểm bốn tháng sau khi kết thúc năm cứu gồm các doanh nghiệp đại chúng Mỹ tài chính để đảm bảo rằng giá phản ánh tất từ những ngành khác nhau giai đoạn từ cả thông tin của năm tài chính trước đó 2010 đến 2020, tương ứng với tổng cộng (Pazarzi, 2014)1. Ba chỉ số hiệu suất được 40.547 quan sát và trung bình 3.686 công sử dụng để đánh giá các mô hình định giá ty mỗi năm. là độ chính xác, độ lệch và khả năng giải Mẫu ban đầu được điều chỉnh dựa trên một thích, được sử dụng bởi Francis và cộng sự số tiêu chí được thể hiện trong Bảng 1. Các (2000) và Penman & Sougiannis (1998)2. công ty trong ngành tài chính và tiện ích được loại bỏ do khả năng các ngành có các 1 Theo Pazarzi (2014), báo cáo tài chính của các công ty được công bố trong vòng bốn tháng kể từ chuẩn mực kế toán và cấu trúc vốn khác ngày kết thúc năm tài chính. Do đó, giá cổ phiếu đo khỏi giá thực tế cho toàn bộ thị trường. Cụ thể, các lường vào thời điểm này sẽ phản ánh tất cả thông sai số định giá âm và dương tạo ra sự cân bằng tin trong năm tài chính trước đó trong các danh mục để cho ra tổng số mà các danh 2 Penman & Sougiannis (1998) tập trung vào độ mục khác biệt so với giá thực tế. Francis và công sự lệch vì họ sử dụng phương pháp tổ hợp danh mục, (2000) đề xuất độ chính xác và khả năng giải thích trong đó xem xét cách các ước lượng giá trị lệch là các chỉ số cho phương pháp cá nhân. 14 Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng- Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024
LÊ HỒ ANH THƯ - NGUYỄN THỊ HOÀI THU Bảng 1. Chọn mẫu Tiêu chí Số quan sát Mẫu ban đầu 40.547 Loại trừ: Công ty tài chính và tiện ícha 10.417 Thiếu dự báo lợi nhuận (EPS1, EPS2) 864 Lợi nhuận dự báo một năm tiếp theo âm (EPS1) b 449 Cổ tức âm hoặc bằng không 17.718 Nhóm ngành có ít hơn 10 quan sátc 1.459 Tổng số quan sát bị loại trừ khỏi mẫu 30.907 Mẫu cuối cùng 9.640 a Các ngành công nghiệp bị kiểm soát có thể có các tiêu chuẩn và chính sách kế toán khác nhau. b Để tránh các ước lượng giá trị âm cho mô hình PE1. c Để đảm bảo đủ số lượng công ty tương đồng. Nguồn: Tổng hợp của tác giả biệt. Các quan sát bị mất dữ liệu đối với β = ước lượng rủi ro hệ thống (systematic dự báo EPS cho năm t + 1, t + 2 hoặc các risk) cho ngành mà công ty j thuộc về; quan sát với EPS1 âm và cổ tức nhỏ hơn E(rm) ₋ rf = phần bù rủi ro thị trường (market 0 cũng bị loại trừ khỏi mẫu. Để chắc rằng risk premium). MBVM có đủ công ty so sánh, hai nhóm Fama & French (1997) cho rằng ước lượng ngành (mã SIC 2 chữ số) với ít hơn 10 quan chi phí vốn của các ngành công nghiệp sát cũng bị xoá bỏ. Mẫu cuối cùng sau khi chính xác hơn so với các công ty và dự điều chỉnh có tất cả 9.640 quan sát. án. Do đó, tương tự như Francis & cộng sự (2000), các chỉ số beta của ngành được 3.3. Chỉ định mô hình tính toán như trung vị của các chỉ số beta hằng năm của từng công ty cho từng nhóm Đối với việc định giá ba mô hình dòng tiền, ngành với mã SIC 2 chữ số mỗi năm và giá trị cuối cùng được chiết khấu vô hạn được sử dụng để tính chi phí vốn ngành. sau giai đoạn dự báo 2 năm, áp dụng theo Lãi suất phi rủi ro được đo lường dựa trên Frankel & Lee (1998). Nghiên cứu sử dụng tỷ lệ trái phiếu T-bond 10 năm được dùng tỷ lệ tăng trường 4% giống với các nghiên bởi Liu & cộng sự (2002), và phần bù rủi cứu trước đây (Kaplan & Ruback, 1995; ro là 6% một năm cho tất cả công ty được Penman & Sougiannis, 1998; Francis & áp dụng bởi Francis & cộng sự (2000), xấp cộng sự, 2000). Tỷ lệ chiết khấu là chi phí xỉ phần bủ rủi ro lịch sử thị trường theo vốn của ngành (Francis & cộng sự, 2000), Ibbotson & Sinquefield (1993). ước tính bằng cách sử dụng CAPM: Mô hình DDM sử dụng dự báo đồng thuận re = rf + β[E(rm) ₋ rf] [3.1] (concensus forecasts) về cổ tức trong giai Trong đó: đoạn dự báo hai năm: re = tỷ lệ chiết khấu ngành (industry-specific VTDDM = DPS1(1 + re)-1 + DPS2(1 + re)-2 + discount rate); {DPS2(1 + 0.04)(re - 0.04)-1}(1 + re)-2 [3.2] rf = lãi suất phi rủi ro (risk-free rate); Trong đó: Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024- Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng 15
So sánh tính đáng tin cậy của các ước tính giá trị nội tại tạo ra từ ba mô hình định giá dòng tiền và mô hình bội số VTDDM = Giá trị ước tính khi sử dụng DDM Trong đó: vào ngày định giá T; VTDFC = Ước tính giá trị sử dụng mô hình DPS1 = Dự báo của nhà phân tích về cổ tức DCF tại thời điểm định giá T; trên mỗi cổ phiếu trong năm t+1; FCFEPS_adj1 = Dự báo điều chỉnh của DPS2 = Dự báo của nhà phân tích về cổ tức FCFE trên mỗi cổ phiếu trong năm t + 1; trên mỗi cổ phiếu trong năm t+2. FCFEPS_adj2 = Dự báo điều chỉnh của Vì Compustat và I/E/B/S không cung cấp FCFE trên mỗi cổ phiếu trong năm t + 2. dự báo dòng tiền thuần của chủ sở hữu Với RIVM, giá trị sổ sách trên mỗi cổ (FCFE), số liệu FCFE được tính toán như phiếu (book value of equity per share – phương trình [2.5] sử dụng số liệu có sẵn BVEPS) vào đầu giai đoạn dự báo được về lợi nhuận ròng, khấu hao và chi phí tài tính bằng cách chia tổng vốn chủ sở hữu sản cố định (capital expenditure). Sự thay thông thường cho số cổ phiếu đang lưu đổi trong vốn lưu động thuần (working hành được điều chỉnh. BVEPS và RI tương capital) và giá trị nợ sổ sách (book value of lai được dự báo thông qua CSR, trong đó debt) được tính toán như sau: các khoản cổ tức được trả trong giai đoạn ∆WCT = WCt ₋ WCt - 1 [3.3] dự báo được xác định bằng tỷ lệ chi trả cổ WCt = (CAt - cash & shortterm investment) tức hằng định. Tỷ lệ chi trả cổ tức bằng cổ - (CLt - debt in CLt) [3.4] tức trên lợi nhuận ròng và được loại bỏ nếu ∆BVDT = BVDt - BVDt - 1 [3.5] âm, vì doanh nghiệp không thể trả cổ tức BVDt = TAt - BVEt - CLt + debt in CLt âm. Mô hình RIVM như sau: [3.6] VTRIVM = BVEPS_adj0 + RI1(1 + re)-1 + RI2(1 Trong đó: + re)-2 + [(RI2(1 + 0.04))(re - 0.04)-1](1 + re)-2 ∆WCT = Thay đổi trong vốn lưu động thuần [3.8] trong năm T Trong đó: WCt = Vốn lưu động tại thời điểm t VTRIVM = Giá trị ước tính tại thời điểm định CAt = Tài sản lưu động tại thời điểm t giá T; CLt = Dư nợ ngắn hạn tại thời điểm t BVEPS_adj0 = Giá trị sổ sách vốn chủ sở ∆BVDT = Thay đổi trong giá trị nợ sổ sách hữu trên mỗi cổ phiếu đầu giai đoạn dự báo; trong năm T BVEPS_adj1 = BVEPS_adj0 + (1 - divpayout) BVDt = Giá trị nợ sổ sách tại thời điểm t × EPS1; TAt = Tổng tài sản trong năm T BVEPS_adj2 = BVEPS_adj1 + (1 - divpayout) BVEt = Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu × EPS2; tại thời điểm t. RI1 = EPS1 - re×BVEPS_adj1 FCFE trên mỗi cổ phiếu sau đó được tính RI2 = EPS2 - re×BVEPS_adj1 bằng cách chia tổng FCFE cho số lượng cổ Divpayout = Tỷ lệ chi trả cổ tức phiếu thông thường đang lưu hành được EPS1 = Dự báo của nhà phân tích về lợi điều chỉnh cho việc chia tách cổ phiếu và nhuận trên mỗi cổ phiếu một năm tiếp theo. cổ tức cổ phiếu để đồng nhất với dữ liệu Mô hình MBVM sử dụng dự báo lợi nhuận I/B/E/S và được giả định tăng trưởng vĩnh một năm tiếp theo làm động lực giá trị (value viễn 4% một năm. Mô hình chiết khấu driver) và bình quân điều hoà (harmonic dòng tiền tự do như sau: mean) của các nhóm cùng mã ngành SIC VTDFC = FCFEPS_adj1(1 + re)-1 + FCFEPS_ hai chữ số loại trừ công ty mục tiêu làm bội adj2(1 + re)-2 + [(FCFEPS_adj2(1 + 0.04))(re số đánh giá (benchmark multiple) (Baker và - 0.04)-1)](1 + re)-2 [3.7] Ruback, 1999; Liu và cộng sự, 2002): 16 Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng- Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024
LÊ HỒ ANH THƯ - NGUYỄN THỊ HOÀI THU VTPE = EPS1 × [n-1∑{j = 1}^{n}EPS1(Prc4)-1]-1 năm tài chính. Giá trị trung bình và trung vị [3.9] của RIVM (68,80 & 47,87) và PE1 (47,61 Trong đó: & 36,31) tương đối gần với giá cổ phiếu VTPE = Ước tính giá trị sử dụng bội số P/E (58,43 & 46,32) so với các mô hình khác. một năm tiếp theo RIVM và DCF thường cho ra các giá trị ước Prc4 = Giá cổ phiếu của công ty so sánh j tính cao hơn trong khi PE1 và DDM thường bốn tháng sau khi kết thúc năm tài chính có xu hướng đánh giá thấp cổ phiếu. DCF n = Số lượng các công ty so sánh. cho ra các ước tính ít chính xác nhất và có độ biến động lớn nhất trong tất cả các mô 4. Kết quả nghiên cứu hình với độ lệch chuẩn lớn nhất. Báo cáo thống kê mô tả bao gồm số lượng 4.1. Thống kê mô tả quan sát còn lại sau khi loại bỏ ước tính giá trị bằng 0 (Obs.), giá trị trung bình (mean), Theo Francis và cộng sự (2000), sự bền độ lệch chuẩn (Std. Dev.), giá trị tối thiểu vững của một công ty phụ thuộc vào khả (min), phân vị phần tư thứ nhất (Q1), trung năng tạo ra dòng tiền dương và lợi nhuận vị, phân vị phần tư thứ 3 (Q3), giá trị tối đa dương, ngoài ra cổ tức của công ty không (max) của giá cổ phiếu 4 tháng sau khi kết thể nhỏ hơn 0. Do đó, nếu dự báo t+2 âm, thúc năm tài chính (Prc4) và các ước tính giá trị cuối cùng (terminal value) sẽ bị loại giá trị của 4 mô hình định giá được chọn bỏ. Trong toàn bộ nghiên cứu, giá cổ phiếu lựa (RIVM, PE1, DDM và DCF). 4 tháng sau khi kết thúc năm tài chính (Prc4) âm và giá trị ước tính âm cũng sẽ bị loại bỏ. 4.2. Kiểm định thực nghiệm các mô hình Điều này có nghĩa rằng 31Prc4, 1.449RIVM, định giá 2.469DCF, 1PE1 và không giá trị ước tính nào của DDM bị xoá bỏ. Mẫu cuối cùng còn Để thực hiện kiểm định ý nghĩa thống kê, lại 5.690 quan sát công ty-năm và trung bình các chỉ số hiệu suất được tính toán như sau: 517 công ty. Để hoàn thiện mẫu, các biến Signed prediction error (lỗi dự đoán có gồm giá cổ phiếu, ước tính giá trị và lỗi định dấu) (độ lệch) = (VjM - Prc4, j)(Prc4, j)-1 giá được winsorized tại 1 và 99 percentile để Absolute prediction error (lỗi dự đoán tuyệt giảm thiểu tác động của các giá trị ngoại lai. đối) (độ chính xác)= (|VjM - Prc4, j|)(Prc4, j)-1 Bảng 2 báo cáo thống kê mô tả cho các Trong đó: ước tính giá trị của các mô hình định giá VjM = Ước tính giá trị nội tại của công ty j và giá cổ phiếu 4 tháng sau khi kết thúc dựa trên mô hình M = cổ tức (DDM), dòng Bảng 2. Thống kê mô tả của các ước tính giá trị và giá cổ phiếu Số quan Trung Độ lệch Giá trị tối Tứ phân vị Tứ phân vị Giá trị tối Trung vị sát bình chuẩn thiểu thứ nhất thứ 3 đa Prc4 5.690 58,43 46,51 4,74 27,17 46,32 74,84 261,21 RIVM 5.690 68,80 69,60 3,98 25,80 47,87 85,20 427,96 PE1 5.690 47,61 43,18 0,33 18,68 36,31 61,77 237,09 DDM 5.690 30,70 37,22 0,00 8,84 18,70 37,75 239,77 DCF 5.690 123,78 168,58 1,43 28,50 67,84 145,30 1041,25 Nguồn: Tác giả tự tính toán từ phần mềm Stata Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024- Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng 17
So sánh tính đáng tin cậy của các ước tính giá trị nội tại tạo ra từ ba mô hình định giá dòng tiền và mô hình bội số tiền (DCF), thu nhập dư (RIVM) hoặc bội định giá trung bình và trung vị có dấu và số (PE1); tuyệt đối đều khác không ở mức ý nghĩa Prc4, j = Giá cổ phiếu của công ty j bốn 5% với p-value là 0,00, bác bỏ giả thuyết tháng sau kết thúc năm tài chính. vô hiệu H0. PE1 và DDM có xu hướng đánh Suy rộng thống kê về lỗi đánh giá được giá thấp cổ phiếu hơn, với sai số dự đoán thực hiện bằng cách sử dụng các kiểm trung bình (trung vị) là -0,14 (-0,17) và định T-test cho trung bình và kiểm định -0,35 (-0,59) tương ứng, trong khi RIVM Wilcoxon signed-rank cho trung vị. Đối và DCF định giá cao giá trị nội tại với các với kiểm định T-test, mẫu được giả định là sai số trung bình và trung vị dương. có phân phối chuẩn (normal distribution), Thứ hai, để quyết định mô hình nào hoạt trong khi kiểm định Wilcoxon signed-rank động tốt hơn, giá trị trung bình và trung là kiểm định phi tham số được sử dụng khi vị của sai số có dấu và tuyệt đối được so phân phối không chuẩn hoặc lệch. Đầu sánh giữa các mô hình sử dụng kiểm định tiên, trung bình và trung vị của lỗi đánh giá T-test theo cặp (paired T-test) (Wilcoxon có dấu và tuyệt đối được kiểm tra xem có sign-rank test). Kiểm định T-test theo cặp bằng 0 hay không với kiểm định T-test: giả định một phân phối gần như chuẩn cho H0: Sai số định giá trung bình và trung vị mẫu và các phương sai giống nhau cho cả bằng không hai quần thể. H1: Sai số định giá trung bình và trung vị H0: Trung bình (trung vị) của sai số dự khác không đoán của hai mô hình định giá bằng nhau Bảng 3 báo cáo giá trị trung bình và trung vị H1: Trung bình (trung vị) của sai số dự của sai số dự đoán có dấu và tuyệt đối, cũng đoán của hai mô hình định giá không như mức ý nghĩa thống kê (significance bằng nhau level) của kiểm định T-test và Wilcoxon Bảng 4 báo cáo các giá trị p-value của các sign-rank để phân tích liệu chúng có bằng kiểm định T-test theo cặp nhằm so sánh không. Kết quả cho thấy tất cả các sai số giá trị trung bình và trung vị của khoảng Bảng 3. Sai số dự đoán Phần A: Sai số dự đoán có dấu (Thiên lệch) Mô hình Trung bình t-statistic p-value Trung vị z-value p-value PE1 -0,14 -22,03 0,00 -0,17 -28,543 0,00 RIVM 0,28 20,89 0,00 0,01 11,50 0,00 DDM -0,35 -32,82 0,00 -0,59 -44,57 0,00 DCF 1,53 31,98 0,00 0,42 35,35 0,00 Phần B: Sai số dự đoán tuyệt đối (Độ chính xác) Mô hình Trung bình t-statistic p-value Trung vị z-value p-value PE1 0,37 85,34 0,00 0,30 65,33 0,00 RIVM 0,56 48,58 0,00 0,32 65,33 0,00 DDM 0,67 92,06 0,00 0,64 65,33 0,00 DCF 1,84 40,35 0,00 0,71 65,33 0,00 Nguồn: Tác giả tự tính toán trên phần mềm Stata 18 Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng- Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024
LÊ HỒ ANH THƯ - NGUYỄN THỊ HOÀI THU Bảng 4. So sánh thiên lệch và độ chính xác của các mô hình định giá Phần A: Sai số dự đoán có dấu (Thiên lệch) Mô hình Trung bình Với RIVM Với DDM Với DCF Trung vị Với RIVM Với DDM Với DCF PE1 -0,14 0,00 0,00 0,00 -0,17 0,00 0,00 0,00 RIVM 0,28 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 DDM -0,35 0,00 -0,59 0,00 DCF 1,53 0,42 Phần B: Sai số dự đoán tuyệt đối (Độ chính xác) Mô hình Trung bình Với RIVM Với DDM Với DCF Trung vị Với RIVM Với DDM Với DCF PE1 0,37 0,00 0,00 0,00 0,30 0,00 0,00 0,00 RIVM 0,56 0,00 0,00 0,32 0,00 0,00 DDM 0,67 0,00 0,64 0,00 DCF 1,84 0,71 Sai số chuẩn mạnh ở trong dấu ngoặc đơn, *** p
So sánh tính đáng tin cậy của các ước tính giá trị nội tại tạo ra từ ba mô hình định giá dòng tiền và mô hình bội số Bảng 5. Hồi quy OLS của giá cổ phiếu trên ước tính giá trị nội tại Phần A: Hồi quy OLS đơn biến của giá cổ phiếu trên ước tính giá trịa PE1 RIVM DDM DCF Hằng số 21,01*** 28,63*** 43,97*** 44,91*** (0,77) (0,85) (0,82) (0,72) Hệ số 0,79*** 0,43*** 0,47*** 0,11*** (0,02) (0,02) (0,03) (0,01) R2 điều chỉnh 0,53 0,42 0,14 0,16 Phần B: Hồi quy OLS đa biến của giá cổ phiếu trên ước tính giá trịb PE1 RIVM DDM DCF Hệ số 0,57*** 0,21*** -0,15*** 0,01 (0,03) (0,03) (0,04) (0,01) Hằng số 20,28*** (0,84) R điều chỉnh của mô hình 2 0,56 R điều chỉnh tăng thêm 2 0,11 0,02 0,01 0,00 Nguồn: Tác giả tự tính toán trên phần mềm Stata lượng hồi quy đa biến: Prc4,j = δ0 + δ1VjPE1 mô hình (tăng thêm 11%). Ngược lại, ba + δ2VjRIVM + δ3VjDDM + δ4VjDCF + εj. Hệ số R2 ước lượng giá trị của mô hình dòng tiền hiệu chỉnh tăng thêm ở dòng cuối thể hiện đều không đóng góp nhiều (chỉ từ 0-2% R2 sự khác biệt giữa R2 hiệu chỉnh của hồi quy điều chỉnh) cho khả năng giải thích của mô của bốn ước lượng giá trị và R2 hiệu chỉnh hình hồi quy4. của hồi quy loại bỏ ước lượng giá trị trong Kết quả của các kiểm định và hồi quy thực cột tương ứng. nghiệm trên cho thấy RIVM vượt trội hơn Phần B Bảng 5 báo cáo kết quả của hồi DDM và DCF ở tất cả các chỉ số, giống với quy OLS đa biến với giá cổ phiếu được hồi kết quả của Penman & Sougiannis (1998) quy từ cùng lúc cả bốn ước lượng giá trị. và Francis & cộng sự (2000). Kết quả còn Khả năng giải thích bổ sung được hiển thị cho thấy sự ưu việt của các ước lượng giá ở hàng cuối cùng của Phần B là sự khác trị của MBVM so với các giá trị của mô biệt giữa R2 điều chỉnh của mô hình với cả 4 Hệ số của VjDCF không có ý nghĩa ở mức 0.1 và bốn ước lượng giá trị và R2 điều chỉnh từ hệ số của VjDDM là âm như trong phần B Bảng 5. hồi quy của mô hình loại bỏ ước lượng giá Điều này có thể là dấu hiệu của đa cộng tuyến trị trong cột đó (Francis & cộng sự, 2000). (multicollinearity). Bảng tương quan của bốn ước R2 bổ sung cho thấy mức độ khả năng giả lượng giá trị (không được báo cáo) cho thấy VjDDM và VjRIVM có mức độ tương quan cao. Hồi quy OLS thích được thêm vào bởi ước lượng giá trị hai biến giá trị của PE và RIVM trên giá (không đó cho mô hình hồi quy. Việc có thêm ước được báo cáo) được thực hiện để giải quyết vấn đề lượng PE1 cải thiện đáng kể khả năng giải đa cộng tuyến. Kết quả (không được báo cáo) cho thấy rằng PE₁ vượt trội hơn so với RIVM, đồng nhất thích sự biến động trong giá cổ phiếu của với kết quả của hồi quy đa biến. 20 Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng- Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024
LÊ HỒ ANH THƯ - NGUYỄN THỊ HOÀI THU Bảng 6. Độ chính xác của các ước tính giá trị giữa mẫu con Chi phí R&D cao và thấpa Phần A. Sai số dự báo trung bình tuyệt đối giữa mẫu Chi phí R&D cao và thấp Mô Chi phí R&D thấpb Chi phí R&D caob Cao so hình Trung bình Với RIVM Với DDM Với DCF Trung bình Với RIVM Với DDM Với DCF với thấp PE1 0,40 0,00 0,00 0,00 0,34 0,00 0,00 0,00 0,00 RIVM 0,66 0,00 0,00 0,40 0,00 0,00 0,00 DDM 0,69 0,00 0,60 0,00 0,00 DCF 2,35 0,94 0,00 Phần B. Sai số dự báo trung vị tuyệt đối giữa các mẫu Chi phí R&D cao và thấp Chi phí R&D thấp Chi phí R&D cao Cao Mô so với hình Trung bình Với RIVM Với DDM Với DCF Trung vị Với RIVM Với DDM Với DCF Thấp PE1 0,32 0,00 0,00 0,00 0,27 0,33 0,00 0,00 0,00 RIVM 0,35 0,00 0,00 0,28 0,00 0,00 0,00 DDM 0,61 0,00 0,62 0,00 0,54 DCF 0,83 0,56 0,00 Nguồn: Tác giả tự tính toán từ phần mềm Stata hình dòng tiền về cả chỉ số. Một giải thích sản liên quan đến giá trị nội tại, RIVM vẫn cho sự vượt trội này là sự thiên vị trong việc cung cấp những ước tính chính xác bởi giá lựa chọn các công ty so sánh (comparable trị sổ sách nhỏ hôm nay có thể dẫn tới thu firm) và động lực giá trị (value driver) có nhập thặng dư lớn hơn trong tương lai. Do thể ít nghiêm trọng hơn độ sai số trong giá đó, phần này tiến hành kiểm định để xem trị sổ sách và trong việc ước lượng tỷ lệ hiệu suất của RIVM có bị ảnh hưởng bởi chiết khấu và tỷ lệ tăng trưởng. Hơn nữa, mức chi phí R&D hay không. các bội số phản ánh tâm trạng hiện tại của Mẫu được chia thành hai mẫu con: Chi phí thị trường (Damodaran, 2014), điều này có R&D cao và Chi phí R&D thấp theo phương thể giải thích tại sao ước lượng giá trị bội pháp của Francis và cộng sự (2000). Mẫu số gần hơn với giá trị thị trường. Như vậy, con Chi phí R&D cao được xác định bằng cả hai giả thuyết đưa ra phía trên đều đúng. cách xếp hạng các doanh nghiệp trong mẫu dựa trên tỷ lệ chi phí R&D trên tổng tài sản. 4.3. Tác động của chi phí nghiên cứu và Các doanh nghiệp Chi phí R&D thấp với phát triển (R&D) chi phí R&D được công khai bằng không hoặc không đáng kể chiếm 52% của mẫu Trong các phần trước, kết quả thực nghiệm (2.975 quan sát doanh nghiệp- năm) và top cho thấy hiệu suất của RIVM tương đối tốt 25% các doanh nghiệp (905 quan sát) được hơn so với DDM và DCF. Tuy nhiên, kết xem xét là mẫu Chi phí R&D cao. quả này có thể bị ảnh hưởng bởi sai số giá trị a Bảng 6 báo cáo mức ý nghĩa thống kê so sổ sách gây ra do các bút toán như ghi nhận sánh giữa trung bình và trung vị sai số dự chi phí R&D hoặc bút toán dồn tích. Francis đoán tuyệt đối của các biến trong cột. Cột và cộng sự (2000) lập luận rằng ngay cả khi “Cao so với Thấp” thể hiện mức độ ý nghĩa giá trị sổ sách không phản ánh đầy đủ các tài cho việc liệu độ chính xác của mẫu chi Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024- Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng 21
So sánh tính đáng tin cậy của các ước tính giá trị nội tại tạo ra từ ba mô hình định giá dòng tiền và mô hình bội số phí R&D cao có khác biệt với mẫu chi phí là RIVM. Tuy nhiên, p-value là 0,33 cho R&D thấp hay không. thấy không có sự khác biệt trong độ chính b Mẫu chi phí R&D cao bao gồm các công xác trung vị giữa PE1 và RIVM đối với các ty trong tốp phần tư cao nhất của chi phí doanh nghiệp có chi phí R&D cao. Ước tính R&D theo tỷ lệ so với tổng tài sản; mẫu giá trị của RIVM chính xác hơn nhiều so với Chi phí R&D thấp chứa tất cả các công ty các mô hình dòng tiền còn lại ở nhóm chi không có chi phí R&D được công khai. phí R&D cao. DDM chính xác hơn DCF ở Bảng 6 thể hiện giá trị trung bình (phần A) nhóm chi phí R&D thấp, nhưng lại kém hơn và trung vị (phần B) của độ chính xác của so với DCF ở nhóm chi phí R&D cao. các mô hình cho các mẫu con Chi phí R&D Các kết quả hồi quy OLS trên Bảng 7 cho thấp và Chi phí R&D cao. Kết quả cho thấy thấy rằng tất cả các mô hình hoạt động có mối tương quan nghịch biến giữa chi tốt hơn ở nhóm chi phí R&D cao. Cụ thể, phí R&D và sai số dự đoán tuyệt đối trung RIVM vượt trội hơn PE1 và các mô hình bình và trung vị. Các giá trị p-value bằng dòng tiền khác trong khả năng giải thích không được hiển thị trong cột cuối cùng của cho mẫu chi phí R&D cao, với R2 (0,63) và Bảng 6 chỉ ra rằng độ chính xác của các mô R2 tăng thêm (0,05) cao nhất. Các kết quả hình, trừ mô hình DDM, khác biệt đáng kể này, nhất quán Francis và cộng sự (2000), giữa các doanh nghiệp có chi phí R&D cao ngụ ý rằng các ước lượng RIVM có tính và thấp. Đối với hai mẫu con, ước lượng đáng tin cậy và chính xác hơn ở nhóm có giá trị của PE1 là chính xác nhất, tiếp theo chi phí R&D cao. Bảng 7. Khả năng giải thích của các ước tính giá trị giữa mẫu Chi phí R&D cao và thấp Phần A: Hồi quy OLS đơn biến của giá cổ phiếu trên ước tính giá trị Chi phí R&D thấp Chi phí R&D cao PE1 RIVM DDM DCF PE1 RIVM DDM DCF Hệ số 0,84*** 0,38*** 0,48*** 0,08*** 0,89*** 0,59*** 1,02*** 0,28*** (0,03) (0,03) (0,04) (0,01) (0,04) (0,03) (0,13) (0,02) Hằng số 16,23*** 27,40*** 38,89*** 46,19*** 18,54*** 23,35*** 34,72*** 36,20*** (1,63) (1,64) (1,63) (1,69) (1,87) (1,76) (3,05) (2,01) R2 0,54 0,41 0,22 0,11 0,58 0,63 0,33 0,40 Phần B: Hồi quy OLS đa biến của giá cổ phiếu trên ước tính giá trị Chi phí R&D thấp Chi phí R&D cao PE1 RIVM DDM DCF PE1 RIVM DDM DCF Hệ số 0,63*** 0,18*** -0,06 0 0,31*** 0,50*** -0,28** 0,01 (0,06) (0,05) (0,05) (0,01) (0,07) (0,06) (0,11) (0,03) Hằng số 14,58*** 20,62*** (1,55) (2,04) R2 mô hình 0,57 0,66 R tăng thêm 2 0,15 0,02 0,00 0,00 0,02 0,05 0,01 0,00 Nguồn: Tác giả tự tính toán trên phần mềm Stata Ghi chú: Sai số chuẩn mạnh ở trong dấu ngoặc đơn, ***p
LÊ HỒ ANH THƯ - NGUYỄN THỊ HOÀI THU 5. Kết luận và thực nghiệm về hiệu suất của cả bốn mô hình: PE1, RIVM, DDM và DCF để lấp đầy Khi tầm quan trọng của định giá doanh khoảng trống nghiên cứu này. nghiệp tiếp tục được khẳng định trong bối Kết quả thực nghiệm cho thấy hai giả cảnh hiện nay, câu hỏi về phương pháp định thuyết được phát triển ở trên đều đúng. Mô giá nào là phù hợp nhất từ góc độ chính xác hình bội số sử dụng dự báo lợi nhuận một và đáng tin cậy ngày càng được giới nghiên năm tiếp theo cho ra những ước tính giá cứu quan tâm. Trên lý thuyết, tất cả các mô trị chính xác hơn và có khả năng giải thích hình nên cho ra các kết quả giá trị tương tự cao hơn các mô hình dòng tiền. Giữa các nhau. Tuy nhiên, trong thực tế, các mô hình mô hình dòng tiền, RIVM là mô hình vượt khác nhau có thể phản ánh các ước lượng trội nhất xét về độ chính xác và đáng tin giá trị khác nhau cho một doanh nghiệp do cậy. Kết quả của mẫu con Chi phí R&D các vấn đề sai số và triển khai. Các nghiên ngụ ý rằng các giá trị ước tính không bị ảnh cứu trước đây chủ yếu tập trung vào một hưởng tiêu cực bởi những sự bóp méo giá trong hai mô hình, hoặc là các mô hình trị sổ sách bởi các bút toán kế toán. Các kết dòng tiền hoặc là mô hình bội số. Nghiên quả này đều tương đồng và tái khẳng định cứu này cung cấp những phân tích lý thuyết kết quả của Francis và cộng sự (2000). ■ Tài liệu tham khảo Alford, A. W. (1992). The effect of the set of comparable firms on the accuracy of the price-earnings valuation method. Journal of Accounting Research, 30(1), 94-108. https://doi.org/10.2307/2491093 Ash, K. (2023). Brand Equity Valuation after Merger and Acquisition: A Review of Evidence. Journal of Service Science and Management, 16, 133-143. DOI: 10.4236/jssm.2023.162009. Baker, M. & Ruback, R. (1999). Estimating industry multiples. Harvard University, 1-30. Ball, R. & Brown, P. (1968). An empirical evaluation of accounting income numbers. Journal of accounting research, 159-178. Barker, R. G. (1999a). The role of dividends in valuation models used by analysts and fund managers. European Accounting Review, 8(2), 195-218. https://doi.org/10.1080/096381899335998 Barker, R. G. (1999b). Survey and market‐based evidence of industry‐dependence in analysts’ preferences between the dividend yield and price‐earnings ratio valuation models. Journal of Business Finance & Accounting, 26(3‐4), 393-418. https://doi.org/10.1111/1468-5957.00261 Beaver, W. & Morse, D. (1978). What determines price-earnings ratios? Financial Analysts Journal, 34(4), 65-76. https://doi.org/10.2469/faj.v34.n4.65 Beaver, W. H. (1968). The information content of annual earnings announcements. Journal of Accounting Research, 67-92. https://doi.org/10.2307/2490070. Berkman, H., Bradbury, M. E. & Ferguson, J. (2000). The accuracy of price‐earnings and discounted cash flow methods of IPO equity valuation. Journal of International Financial Management & Accounting, 11(2), 71-83. DOI:10.1111/1467-646X.00056 Bernard, V. L. (1995). The Feltham‐Ohlson Framework: Implications for Empiricists. Contemporary Accounting Research, 11(2), 733-747. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.1995.tb00463.x Bernstein, P. L. (2011). Capital ideas evolving. John Wiley & Sons. Bhojraj, S. & Lee, C. M. (2002). Who is my peer? A valuation‐based approach to the selection of comparable firms. Journal of accounting research, 40(2), 407-439. DOI:10.1111/1475-679X.00054 Bhojraj, S., Lee, C. M. & Ng, D. T. (2003) International valuation using smart multiples. Journal of Accounting Research, 41, 745-774. Black, F. (1972). Capital market equilibrium with restricted borrowing. The Journal of Business, 45(3), 444-455. http:// www.jstor.org/stable/2351499 Boatsman, J. R. & Baskin, E. F. (1981). Asset valuation with incomplete markets. Accounting Review, 56(1), 38-53. http://www.jstor.org/stable/246461 Bowen, R. M., Burgstahler, D. & Daley, L. A. (1987). The incremental information content of accrual versus cash flows. Accounting Review, 723-747. Bradshaw, M. T. (2004). How do analysts use their earnings forecasts in generating stock recommendations? The Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024- Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng 23
So sánh tính đáng tin cậy của các ước tính giá trị nội tại tạo ra từ ba mô hình định giá dòng tiền và mô hình bội số Accounting Review, 79(1), 25-50. http://www.jstor.org/stable/3203311 Collins, D. W., Maydew, E. L. & Weiss, I. S. (1997). Changes in the value-relevance of earnings and book values over the past forty years. Journal of Accounting and Economics, 24(1), 39-67. https://doi.org/10.1016/S0165-4101(97)00015- 3 Collins, D. W., Pincus, M. & Xie, H. (1999). Equity valuation and negative earnings: The role of book value of equity. The Accounting Review, 74(1), 29-61. DOI:10.2308/accr.1999.74.1.29 Courteau, L., Kao, J. L., O’keefe, T. & Richardson, G. D. (2006). Relative accuracy and predictive ability of direct valuation methods, price to aggregate earnings method and a hybrid approach. Accounting & Finance, 46(4), 553-575. https://doi.org/10.1111/j.1467-629X.2006.00183.x Courteau, L., Kao, J. L. & Richardson, G. D. (2000). The equivalance of dividend, cash flows and residual earnings approaches to equity valuation employing ideal terminal value expressions. Cash Flows and Residual Earnings Approaches to Equity Valuation Employing Ideal Terminal Value Expressions (February 3, 2000). https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.233399 Cziglerné Erb, E. (2020). The re-emergence of the residual income model in the valuation of firms and investment projects. PÉNZÜGYI SZEMLE/PUBLIC FINANCE QUARTERLY, 65(3), 430-442. https://doi.org/10.35551/PFQ_2020_3_7 Damodaran, A. (2001). The dark side of valuation: Valuing old tech, new tech, and new economy companies. FT Press. Damodaran, A. (2006). Damodaran on Valuation, 2nd edition. Hoboken, NJ: Wiley. Damodaran, A. (2014). Applied corporate finance. John Wiley & Sons. Damodaran, A. (2016). Damodaran on valuation: security analysis for investment and corporate finance. John Wiley & Sons. Deangelo, L. E. (1990) Equity valuation and corporate control. Accounting Review, 65(1), 93-112. http://www.jstor.org/ stable/247878 Dechow, P. M. (1994). Accounting earnings and cash flows as measures of firm performance: The role of accounting accruals. Journal of Accounting and Economics, 18(1), 3-42. https://doi.org/10.1016/0165-4101(94)90016-7 Dechow, P. M. & Dichev, I. D. (2002). The quality of accruals and earnings: The role of accrual estimation errors. The Accounting Review, 77(s-1), 35-59. http://www.jstor.org/stable/3203324 Dechow, P. M., Hutton, A. P. & Sloan, R. G. (1999). An empirical assessment of the residual income valuation model. Journal of accounting and economics, 26(1-3), 1-34. Demers, E. & Lev, B. (2001). A rude awakening: Internet shakeout in 2000. Review of Accounting Studies, 6, 331-359. DOI:10.1023/A:1011675227890 Eccles, R. G., Herz, R. H., Keegan, E. M. & Phillips, D. M. (2002). The valuereporting revolution: Moving beyond the earnings game. John Wiley & Sons. Edwards, E. & Bell, P. W. (1961). The Theory and Measurement of Business Income. Berkeley, CA: University of California Press. Fama, E. F. & French, K. R. (1997). Industry costs of equity. Journal of financial economics, 43(2), 153-193. https://doi. org/10.1016/S0304-405X(96)00896-3 Fernandez, P. (2001). Valuation using multiples. How do analysts reach their conclusions. IESE Business School, 1, 1-13. Francis, J., Olsson, P. & Oswald, D. R. (2000). Comparing the accuracy and explainability of dividend, free cash flow, and abnormal earnings equity value estimates. Journal of accounting research, 38(1), 45-70. https://doi.org/10.2307/2672922 Frankel, R. M. & Lee, C. (1998). Accounting valuation, market expectation, and the book-to-market effect. Market Expectation, and the Book-to-Market Effect. Frankel, R. M. & Lee, C. M. (1996). Accounting diversity and international valuation. New York Stock Exchange. Gilson, S. C., Hotchkiss, E. S. & Ruback, R. S. (2000). Valuation of bankrupt firms. The Review of Financial Studies, 13(1), 43-74. https://doi.org/10.1093/rfs/13.1.43 Hayn, C. (1995). The information content of losses. Journal of Accounting and Economics, 20(2), 125-153. https://doi. org/10.1016/0165-4101(95)00397-2 Herrmann, V. & Richter, F. (2003). Pricing with performance-controlled multiples. Schmalenbach Business Review, 55, 194-219. https://doi.org/10.1007/BF03396674 Ibbotson, R. & Sinquefield, R. (1993). Stocks, Bonds, Bills and Inflation, 1962–1992. Charlottesville, Va.: Financial Analysts Research Foundation. Jenkins, D. S. (2003). The transitory nature of negative earnings and the implications for earnings prediction and stock valuation. Review of Quantitative Finance and Accounting, 21, 379-404. https://doi.org/10.1023/B:REQU.0000004784.30694.0c Jensen, M. C. (1986). Agency costs of free cash flow, corporate finance, and takeovers. The American Economic Review, 76(2), 323-329. http://www.jstor.org/stable/1818789 Kaplan, S. N. & Ruback, R. S. (1995). The valuation of cash flow forecasts: An empirical analysis. The Journal of Finance, 50(4), 1059-1093. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1995.tb04050.x Kaplan, S. N. & Ruback, R. S. (1996). The market pricing of cash flow forecasts: Discounted cash flow vs. the method of “comparables”. Journal of applied corporate finance, 8(4), 45-60. https://doi.org/10.1111/j.1745-6622.1996.tb00682.x Kim, M. & Ritter, J. R. (1999). Valuing ipos. Journal of Financial Economics, 53(3), 409-437. Koller, T., Goedhart, M. & Wessels, D. (2010). Valuation: measuring and managing the value of companies. John Wiley and Sons. 24 Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng- Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024
LÊ HỒ ANH THƯ - NGUYỄN THỊ HOÀI THU Lee, C. M. (1999). Accounting‐based valuation: Impact on business practices and research. Accounting horizons, 13(4), 413-425. Lee, C. M. C. (1996). Measuring wealth. The CA Magazine. Lev, B. (1989). On the usefulness of earnings and earnings research: Lessons and directions from two decades of empirical research. Journal of Accounting Research, 27, 153-192. https://doi.org/10.2307/2491070 Li, M. (2020). Uber Future Value Prediction Using Discounted Cash Flow Model. American Journal of Industrial and Business Management, 10, 30-44. doi: 10.4236/ajibm.2020.101003. Lie, E. & Lie, H. J. (2002). Multiples used to estimate corporate value. Financial Analysts Journal, 58(2), 44-54. https:// doi.org/10.2469/faj.v58.n2.2522 Lintner, J. (1965). Security prices, risk, and maximal gains from diversification. The Journal of Finance, 20(4), 587-615. https://doi.org/10.2307/2977249 Liu, J., Nissim, D. & Thomas, J. (2002). Equity valuation using multiples. Journal of Accounting Research, 40(1), 135- 172. https://doi.org/10.1111/1475-679X.00042 Liu, J., Nissim, D. & Thomas, J. (2007). Is cash flow king in valuations? Financial Analysts Journal, 63(2), 56-68. https://doi.org/10.2469/faj.v63.n2.4522 Lo, K. & Lys, T. (2000). The Ohlson model: contribution to valuation theory, limitations, and empirical applications. Journal of Accounting, Auditing & Finance, 15(3), 337-367. https://doi.org/10.1177/0148558X0001500311 Lundholm, R. & O’keefe, T. (2001). Reconciling value estimates from the discounted cash flow model and the residual income model. Contemporary Accounting Research, 18(2), 311-335. https://doi.org/10.1506/W13B-K4BT-455N-TTR2 Madden, B. J. (1998). The CFROI valuation model. The Journal of Investing, 7(1), 31-44. DOI: 10.3905/joi.1998.408451 Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77-91. Miller, M. H. & Modigliani, F. (1961). Dividend policy, growth, and the valuation of shares. the Journal of Business, 34(4), 411-433. http://www.jstor.org/stable/2351143 Myers, J. N. (1999). Implementing residual income valuation with linear information dynamics. The Accounting Review, 74(1), 1-28. https://doi.org/10.2308/accr.1999.74.1.1 Nichols, D. C. & Wahlen, J. M. (2004). How do earnings numbers relate to stock returns? A review of classic accounting research with updated evidence. Accounting Horizons, 18(4), 263-286. https://doi.org/10.2308/acch.2004.18.4.263 Ohlson, J. A. (1995). Earning, Book Values, and Dividends in Equity Valuation. Contemporary Accounting Research, 11(2), 661-687. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.1995.tb00461.x Ohlson, J. A. (2000). Residual income valuation: the problems. Available at SSRN 218748. Ohlson, J. A. & Feltham, G. A. (1995). Valuation and Clean Surplus Accounting for Operating and Financial Activities. Contemporary Accounting Research, 11(2), 689-731. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.1995.tb00462.x Palepu, K. G. & Healy, P. M. (2013). Business analysis and valuation. South-Western, Cencage Learning. Pazarzi, G. (2014). Comparison of the residual income and the pricing-multiples equity valuation models. Peasnell, K. V. (1982). Some formal connections between economic values and yields and accounting numbers. Journal of Business Finance & Accounting, 9(3), 361-381. Penman, S. H. (1998). A synthesis of equity valuation techniques and the terminal value calculation for the dividend discount model. Review of Accounting Studies, 2, 303-323. https://doi.org/10.1023/A:1023688704798 Penman, S. H. & Sougiannis, T. (1998). A comparison of dividend, cash flow, and earnings approaches to equity valuation. Contemporary accounting research, 15(3), 343-383. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.1998.tb00564.x Pinto, J. E., Robinson, T. R. & Stowe, J. D. (2019). Equity valuation: A survey of professional practice. Review of financial economics, 37(2), 219-233. https://doi.org/10.1002/rfe.1040 Pratt, S. P. (2000). Reilly, and Robert P. Schweihs: Valuing a business: The Analysis and Appraisal of Closely Held Companies. McGraw-Hill. Preinreich, G. A. (1938). Annual survey of economic theory: the theory of depreciation. Econometrica: Journal of the econometric society, 6(3), 219-241. https://doi.org/10.2307/1907053 Schreiner, A. (2009). Equity valuation using multiples: an empirical investigation. Springer Science & Business Media. Sharpe, W. F. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. The Journal of Finance, 19(3), 425-442. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x Stewart, G. B. (1991). The quest for value: a guide for senior managers. New York, NY: Harper-Collins. Treynor, J. L. (1962). Toward a Theory of Market Value of Risky Assets. Watts, R. L. (1977). Corporate financial statements, a product of the market and political processes. Australian journal of management, 2(1), 53-75. Williams, J. B. (1938). The theory of investment value. Cambridge, MA: Harvard University Press. Zarowin, P. (1990). What Determines Earnings-Price Ratios: Revisited. Journal of Accounting, Auditing & Finance, 5(3) page 439 Số 264- Năm thứ 26 (5)- Tháng 5. 2024- Tạp chí Kinh tế - Luật & Ngân hàng 25