CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ HỆ SỐ GIÁ TRÊN THU NHẬP
Một số lý luận về hệ số giá trên thu nhập (P/E)
2.1.1 Khái niệm hệ số giá trên thu nhập (P/E)
Tỷ số P/E (Price to Earning Ratio) là chỉ số tài chính quan trọng, giúp nhà đầu tư đánh giá mối quan hệ giữa giá trị thị trường của cổ phiếu và tỷ suất thu nhập trên cổ phần Chỉ số này cho thấy mức giá mà nhà đầu tư sẵn sàng chi trả cho mỗi đồng lợi nhuận của cổ phiếu trên thị trường chứng khoán.
Tỷ số P/E được tính bằng cách chia giá thị trường bình quân của cổ phiếu do doanh nghiệp phát hành cho thu nhập bình quân trên mỗi cổ phần mà doanh nghiệp trả cho nhà đầu tư trong một kỳ nhất định.
Giá trị thị trxxờng một cổ phiêu
Thu nhập bình quân trên một CO phản
P: giá trị thị trường của một cổ phiếu E: Thu nhập bình quân trên một cổ phần (hay lợi nhuận bình quân trên một cổ phiếu - EPS) là phần lợi nhuận mà công ty phân bổ cho mỗi cổ phần thông thường đang được lưu hành trên thị trường.
Ví dụ về cách tính P/E:
Để xác định hệ số giá trên thu nhập (P/E) của cổ phiếu CTCP Tập đoàn Hòa Phát (HPG) vào cuối năm 2020, bước đầu tiên là tìm kiếm chỉ số EPS (lãi cơ bản trên cổ phiếu) của công ty từ Báo cáo Kết quả hoạt động kinh doanh.
Hình 1.1: Lãi cơ bản trên cổ phiếu của CTCP Tập đoàn Hòa Phát 2020
Công ty Cổ phằn Tập đoàn Hòa PhátBáo cáo két quá hoạt động kinh doanh hụp nhất cho năm kết thúc
Cồ dông cùa công ty mẹ
Co đông không kiêm soát
Lãi cơ bân trên cồ phiêu 7
MalHPG Từ ngày ∣ 29∕12∕2020 I a Đền ngày ∣ 31,'12∕2020 g Xffll I Xem toàn thị trường theo phiên
Theo báo cáo kết quả HĐKD hợp nhất năm 2020 của CTCP Tập đoàn Hòa Phát, chỉ số P/E của HPG năm 2020 được xác định dựa trên lãi cơ bản trên cổ phiếu (EPS) là 3.846 VND.
Để xác định giá thị trường (P), bạn có thể truy cập vào các trang web như Cafef.com hoặc stockbiz.vn, sau đó vào mục tìm kiếm lịch sử giá để tìm thông tin cần thiết.
Hình 1.2: Giá đóng cửa cổ phiếu HPG ngày 31/12/2020
Lịch sử giá I Thắng kê đặt lệnh I Khớp lệnh IheoIoH I Giaodlchkhoincoai I Giao dịch cố đông lớn & nội bộ I Giaodichcdphieuquy
Nguồn: Cafef.com Ở đây ta sẽ chọn mức giá đóng của của cổ phiếu vào ngày 31/12/2020 là 41.450 đồng/cổ phiếu.
Bước cuối cùng ta xác định P/E của HPG ngày 31/12/2020.
Khi thu nhập trên cổ phần giảm, điều này phản ánh khả năng lợi nhuận sau thuế của công ty giảm, cho thấy tình hình kinh doanh đang xấu đi do lợi nhuận không cao Trong bối cảnh này, chỉ số P/E cao có thể không còn tích cực.
Vậy khi đánh giá tỷ số P/E của một cổ phiếu ta cần:
P/E được tính bằng cách chia giá thị trường của cổ phiếu cho thu nhập bình quân trên cổ phần (EPS), với kết quả là 10,77 lần Trong công thức này, hai yếu tố chính là giá cổ phiếu và EPS, trong đó EPS là chỉ số thể hiện khả năng sinh lời của doanh nghiệp.
Thu nhập ròng — cổ tức cổ phiẽu ưu đãi Lượng cổ phiẽu bình quân đang lưu thông
Từ công thức EPS ở trên, ta có thể tính tỷ số P/E theo công thức khác như sau: λ , r ^ Tống giá trị thị trường của các cổ phiẽu × N
Thu nhập ròng — Co tức CO phiêu ưu đãi
Theo đánh giá thông thường, chỉ số P/E sẽ thể hiện sự kì vọng của nhà đầu tư vào giá của cổ phiếu trong tương lai.
- Nếu tỷ số P/E cao chứng tỏ nhà đầu tư kỳ vọng giá cổ phiếu của công ty tăng trong tương lai.
- Nếu tỷ số P/E thấp chứng tỏ công ty bị định giá thấp hoặc cũng có thể do công ty kinh doanh hoạt động tốt.
Tỷ số P/E cao không phải lúc nào cũng tích cực; nhà đầu tư cần thận trọng khi tỷ số này liên tục tăng trong thời gian dài P/E chịu ảnh hưởng chủ yếu từ hai yếu tố: giá cổ phiếu (P) và thu nhập trên mỗi cổ phần (EPS).
Trường hợp 1: P/E tăng do thị giá cổ phiếu tăng.
Khi thị trường kỳ vọng quá lớn vào một cổ phiếu, dòng tiền đầu tư sẽ tăng cao, kéo theo sự tăng giá cổ phiếu Tuy nhiên, không phải cổ phiếu nào cũng có thể duy trì mức tăng này lâu dài, dẫn đến sự chênh lệch giữa giá thị trường và giá trị thực Khi nhận ra điều này, nhà đầu tư thường sẽ bán cổ phiếu để chốt lãi.
Trường hợp 2: P/E tăng do thu nhập trên cổ phần giảm
Để đánh giá giá trị của cổ phiếu, việc so sánh chỉ số P/E hiện tại với quá khứ là rất quan trọng Phương pháp này giúp xác định xem cổ phiếu đang bị định giá thấp hay cao hơn so với thời điểm trước đó Từ đó, chúng ta có thể tìm hiểu nguyên nhân và đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.
So sánh tỷ lệ P/E của công ty với các doanh nghiệp cùng ngành là cách hiệu quả để đánh giá tình hình tài chính tổng quát Tuy nhiên, cần lưu ý đến một số yếu tố như thị phần, cấu trúc vốn và lợi thế cạnh tranh của từng công ty để có cái nhìn chính xác hơn về giá trị thực sự của tỷ lệ P/E.
Thứ ba, đánh giá P/E dựa trên các nhân tố khác có liên quan như tốc độ tăng trưởng thu nhập, tăng trưởng lợi nhuận
Mô hình tăng trưởng của Gordon
Mô hình định giá cổ phiếu của Gordon (1956) với mức tăng trưởng giúp phân tích mối quan hệ giữa tỷ số P/E và các yếu tố khác Công thức của mô hình này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách định giá cổ phiếu dựa trên kỳ vọng tăng trưởng trong tương lai.
Trong đó: P: Giá cổ phiếu hiện tại
Cổ tức dự kiến trong năm tới có thể được tính toán bằng cách chia chi phí sử dụng vốn cho mức tăng trưởng không đổi của cổ tức Bằng cách áp dụng công thức này, ta có thể xác định được mối quan hệ giữa cổ tức và EPS kỳ vọng.
Ta có: D1/E[EPS] chính là tỷ lệ thanh toán kì vọng
Tỉ số P/E có mối liên hệ chặt chẽ với chính sách chi cổ tức, chi phí sử dụng vốn và tốc độ tăng trưởng của công ty Cụ thể, khi công ty có mức tăng trưởng cao, hệ số P/E cũng tăng theo, cho thấy cổ phiếu với triển vọng tăng trưởng tốt sẽ được giao dịch ở mức P/E cao hơn Hơn nữa, nếu tỷ lệ thanh toán cổ tức của công ty tăng lên (giả sử các yếu tố khác không đổi), thì hệ số P/E cũng sẽ cao hơn, phản ánh thông tin tích cực từ thị trường.
Tổng quan nghiên cứu
Iog(DZEPS) trong giai đoạn i p: hệ số chiết khấu, đây là một giá trị hằng số
Mô hình được xây dựng bởi Campbell và Shiller vào năm 1988 cho thấy tỷ lệ chi trả cổ tức, tốc độ tăng trưởng và tỷ suất sinh lời có ảnh hưởng trực tiếp đến tỷ số P/E Mô hình này có thể áp dụng cho phân tích Time-series của một công ty hoặc một ngành cụ thể.
2.2.1 Các nghiên cứu nước ngoài
• Nghiên cứu của Kulling Karl Johan & Lundberg Filip (2007)
Bài nghiên cứu “Một nghiên cứu định lượng về chỉ số P/E trên thị trường chứng khoán Thụy Điển” từ năm 1998 đến 2007 sử dụng phương pháp hồi quy cho dữ liệu chuỗi thời gian và kiểm tra giữ liệu chéo để loại bỏ các số liệu bất thường Tác giả thực hiện phân tích hồi quy đa biến, lựa chọn các biến chủ yếu dựa trên nghiên cứu của Amoako-Adu và Sminth.
Năm 2002, một nghiên cứu về tỷ số P/E trên thị trường Canada đã được thực hiện, trong đó tác giả đã bổ sung một số biến số mới để kiểm tra ảnh hưởng của chúng Nghiên cứu xác định hai nhóm yếu tố chính tác động đến chỉ số P/E: yếu tố bên trong doanh nghiệp và yếu tố bên ngoài doanh nghiệp Các yếu tố bên trong doanh nghiệp bao gồm
Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu, vốn hóa thị trường và tỷ số giá thị trường trên giá trị sổ sách là những chỉ số quan trọng để đánh giá tình hình tài chính của công ty Ngoài ra, các yếu tố bên ngoài doanh nghiệp như lãi suất, rủi ro thay đổi thị trường, tỷ lệ chi trả cổ tức và mức tăng trưởng của thị trường cũng ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất và giá trị của doanh nghiệp.
Bài viết tiến hành phân tích hồi quy và tương quan, sử dụng các kiểm định White cho phương sai sai số thay đổi, Durbin-Watson cho hiện tượng tương quan chuỗi và kiểm định đa cộng tuyến Kết quả cho thấy tất cả các biến được lựa chọn đều có ý nghĩa thống kê Cụ thể, lãi suất và tỷ số giá thị trường trên giá sổ sách có tác động tích cực, trong khi tỷ lệ chi trả cổ tức, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu và vốn hóa thị trường của công ty có tác động tiêu cực Ngoài ra, tác giả cũng phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến P/E trong từng nhóm ngành nghiên cứu, chỉ ra sự tương đồng và khác biệt trong mức độ ảnh hưởng, đặc biệt là ở các ngành liên quan đến phương tiện truyền thông, tài chính và công nghệ.
Bài viết chỉ ra rằng có 18 hệ ngược chiều với chính sách chi trả cổ tức, trong đó nhóm ngành chăm sóc sức khỏe, công nghệ thông tin và dịch vụ có tác động tích cực đến vốn hóa thị trường của công ty Ngoại trừ ngành chăm sóc sức khỏe, các nhóm ngành còn lại đều có mối quan hệ cùng chiều với chỉ số P/E Hơn nữa, lãi suất có tác động tích cực mạnh mẽ đến ngành viễn thông và hàng hóa, trong khi ngành tài chính là lĩnh vực duy nhất chịu ảnh hưởng tiêu cực mạnh từ rủi ro thị trường do sự khác biệt trong cấu trúc thu nhập.
• Nghiên cứu của Talat Afza và Samya Tahir (2012)
Nghiên cứu này phân tích dữ liệu từ 25 doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Pakistan trong giai đoạn 2005-2009, sử dụng phương pháp OLS để khảo sát các biến độc lập như tỷ lệ chi trả cổ tức (DP), tỷ lệ tăng trưởng thu nhập (Egrowth), Tobin’s Q, đòn bẩy tài chính (Lev), biến động giá cả thị trường (VMP) và quy mô công ty (Size) Kết quả cho thấy các biến này giải thích được 33% mô hình và không có hiện tượng đa cộng tuyến sau kiểm định Durbin-Watson Nghiên cứu chỉ ra rằng tỷ lệ chi trả cổ tức (DP), Tobin’s Q và biến động giá cả thị trường (VMP) có tác động tích cực đến hệ số P/E với mức ý nghĩa từ 1% đến 5%, trong khi quy mô công ty (Size) lại có tác động ngược chiều với mức ý nghĩa 5%.
Kết quả từ bảng hồi quy OLS và hồi quy dữ liệu chéo cho thấy một số kết luận quan trọng Đầu tiên, tỷ lệ chi trả cổ tức có tác động tích cực mạnh, với nhà đầu tư sẵn sàng trả giá cao cho cổ phiếu của các công ty chi trả cổ tức lớn Thứ hai, tăng trưởng doanh thu (Tobin’s Q) thuận chiều với tỷ số P/E, cho thấy cơ hội phát triển trong tương lai là yếu tố dự báo mạnh mẽ cho tỷ số P/E Thứ ba, biến động giá thị trường cao hơn khiến nhà đầu tư hứng thú hơn với cổ phiếu để thu lợi từ thặng dư vốn Cuối cùng, quy mô công ty (Size) có tác động nghịch chiều với P/E trong những năm đầu (2005, 2006, 2007), nhưng lại tích cực vào hai năm sau đó, cho thấy nhà đầu tư quan tâm hơn đến cổ phiếu của các công ty nhỏ khi có tiềm năng phát triển, mặc dù khi thị trường chứng khoán suy giảm, xu hướng này có thể thay đổi.
19 nhà đầu tư sẽ rút vốn từ các công ty nhỏ và chuyển sang cổ phiếu của những công ty lớn ổn định hơn Đòn bẩy tài chính có ảnh hưởng tiêu cực, cho thấy rằng nếu một công ty phụ thuộc quá nhiều vào nợ, khả năng thu hút nhà đầu tư sẽ giảm.
• “Cácyếu tố ảnh hưởng đến chỉ sốP/E trên TTCK Tehran” (Iran) của Vahid Faezinia (2012)
Nghiên cứu định lượng sử dụng mô hình hồi quy Logarithmic với dữ liệu bảng từ 120 doanh nghiệp niêm yết tại TTCK Tehran trong giai đoạn 2005-2010 đã chỉ ra 8 biến tài chính ảnh hưởng đến chỉ số P/E, bao gồm lãi suất (IR), lạm phát, tăng trưởng thu nhập (GR), rủi ro (β), lợi nhuận trên vốn cổ phần (ROE), tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (Lev), cổ tức (DY) và quy mô công ty (Size) Kết quả nghiên cứu đạt độ tin cậy 95%, cho thấy các biến này có khả năng giải thích sự khác biệt của hệ số P/E.
Lãi suất (IR) có mối quan hệ nghịch biến với P/E, vì khi lãi suất tăng, đòn bẩy tài chính của các công ty cũng gia tăng, dẫn đến chi phí trả lãi cao hơn Điều này làm giảm lợi nhuận và tăng rủi ro cho các công ty do khó khăn trong việc thanh toán lãi suất Hơn nữa, sự gia tăng lãi suất cũng khiến tỷ lệ lợi nhuận kỳ vọng tăng, dẫn đến giá cổ phiếu giảm.
Mối quan hệ trực tiếp giữa tăng trưởng thu nhập (GR) và tỷ số P/E rất quan trọng, vì bất kỳ sự gia tăng nào trong tỷ lệ tăng trưởng thu nhập trên cổ phần sẽ làm giảm mẫu số theo mô hình tăng trưởng của Gordon Điều này dẫn đến việc giá cổ phiếu tăng, từ đó tỷ số P/E cũng tăng theo.
Có một mối quan hệ ngược chiều rõ rệt giữa chính sách chi trả cổ tức và tỷ số P/E; cụ thể, trong điều kiện bình thường, cổ tức cao sẽ dẫn đến tỷ số P/E lớn Tuy nhiên, mối quan hệ này chỉ đúng khi các yếu tố liên quan khác không thay đổi.
Tỷ lệ chi trả cổ tức cao có thể khiến lãi suất hiện hành của cổ phiếu tăng, nhưng đồng thời cũng có thể làm giảm tiềm năng tăng trưởng của công ty Điều này dẫn đến dòng tiền vào thấp, buộc công ty phải đầu tư vào các dự án ít sinh lời hơn.
Khi rủi ro hệ thống (β) tăng, tỷ số P/E cũng tăng theo Theo lý thuyết thị trường vốn của Basu (1990), cổ phiếu có tỷ số P/E thấp thường mang lại lợi nhuận cao ở mọi mức độ rủi ro nếu không tính đến yếu tố rủi ro Nếu lợi nhuận của công ty vượt quá tỷ lệ sinh lời kỳ vọng và mối quan hệ giữa lợi nhuận kỳ vọng và tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu cùng chiều, giá cổ phiếu sẽ tăng, bất chấp các yếu tố khác ảnh hưởng.
Giả thiết cho các nhân tố nghiên cứu có khả năng ảnh hưởng đến tỷ số giá trên
2.2 Giả thiết cho các nhân tố nghiên cứu có khả năng ảnh hưởng đến tỷ số giá trên thu nhập (P/E)
Theo các nghiên cứu trước đây và phân tích thêm về các yếu tố tác động, tác giả đã đề xuất một số nhân tố chính ảnh hưởng đến tỷ số P/E của các công ty thép niêm yết trên sàn HOSE.
2.3.1 Quy mô công ty (Size) Đối với một số nhà đầu tư, quy mô của công ty là tiêu chí đầu tiên và là dấu hiệu để xác định lợi thế của công ty Một doanh nghiệp có quy mô lớn cho thấy doanh nghiệp đó có lợi thế trên thị trường cạnh tranh như hiện nay Để xác định quy mô công ty chúng ta thường xem xét vào các chỉ tiêu như: tổng tài sản, số lượng công nhân viên hay doanh thu của công ty Cụ thể trong nghiên cứu này quy mô công ty sẽ tương ứng là tổng tài sản.
Quy mô công ty lớn thường đồng nghĩa với lợi nhuận cao, từ đó cho phép họ tái đầu tư để mở rộng quy mô và đa dạng hóa hoạt động kinh doanh.
27 ngành nghề hoạt động tạo ra kỳ vọng lợi nhuận gia tăng cho các nhà đầu tư, điều này có thể làm tăng EPS và giảm hệ số P/E.
=> Giả thiết 1: Quy mô công ty (Size) có tác động ngược chiều với P/E.
2.3.2 Giá trị sổ sách của cổ phiếu (BV)
Giá trị sổ sách của một cổ phiếu là giá trị doanh nghiệp được thể hiện qua báo cáo tài chính, phản ánh tình hình tài chính của công ty Chỉ tiêu này được tính toán dựa trên công thức cụ thể, giúp nhà đầu tư đánh giá chính xác giá trị thực của cổ phiếu.
Vốn chủ sở hữu — Tài sản vô hình
Số CO phiêu đang lưu hành
Hay: Tổng tài sản — Tài sản vô hình — Nợ
Số CO phiêu đang lưu hành
Từ công thức trên ta thấy được giá trị còn lại thực sự của công ty là bao nhiêu nếu ngay lập tức rút khỏi kinh doanh.
Giá trị ghi sổ là giá trị tài sản hoặc vốn cổ đông được ghi trên bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp, phản ánh một cách tương đối chính xác và ổn định giá trị của công ty Tuy nhiên, giá trị ghi sổ khác biệt với giá trị cổ phiếu trên thị trường Nhà đầu tư có thể dựa vào giá trị ghi sổ để xác định mệnh giá của cổ phần, từ đó so sánh sự chênh lệch giữa mệnh giá và giá trị thị trường của chứng khoán, giúp họ đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.
Giá trị sổ sách cao của cổ phiếu thường liên quan đến việc giá thị trường ít biến động, làm cho việc đầu tư vào cổ phiếu này để chênh lệch giá trở nên kém hiệu quả Tuy nhiên, không loại trừ khả năng rằng cổ phiếu có giá trị sổ sách lớn vẫn có thể có giá trị thị trường tăng, thu hút sự quan tâm của nhà đầu tư và làm tăng hệ số P/E Điều này cho thấy rằng P/E có thể bị ảnh hưởng bởi giá trị sổ sách của cổ phiếu.
=> Giả thiết 2: Giá trị sổ sách (BV) có khả năng tác động đến tỷ số P/E
2.3.3 Khả năng thanh toán ngắn hạn (Current Ratio)
Hệ số khả năng thanh toán ngắn hạn (hệ số khả năng thanh toán hiện hành):
Hệ số thanh toán hiện hành được tính bằng cách so sánh giá trị thuần của tài sản ngắn hạn với số nợ ngắn hạn phải trả Chỉ tiêu này phản ánh khả năng của doanh nghiệp trong việc chuyển đổi tài sản thành tiền để thanh toán nợ ngắn hạn, giúp đánh giá tình hình tài chính tổng quát của doanh nghiệp Công thức tính hệ số này là: Tài sản ngắn hạn / Nợ ngắn hạn.
H ệ S O k hả năng t h an h t oản ng an hạn ( CR) = — -7-—
Trong kinh doanh, doanh nghiệp thường lo ngại về nợ khó đòi và các khoản phải thu không thể thu hồi Để đảm bảo hoạt động kinh doanh suôn sẻ, việc duy trì nguồn vốn luân chuyển hợp lý là rất quan trọng, giúp doanh nghiệp thanh toán các khoản nợ ngắn hạn một cách hiệu quả.
Khả năng thanh toán của doanh nghiệp thường phản ánh tình hình hoạt động của họ Doanh nghiệp có khả năng thanh toán ngắn hạn cao thường có nguy cơ phá sản thấp hơn, nhờ vào việc sở hữu đủ nguồn vốn để duy trì hoạt động kinh doanh.
Khi doanh nghiệp có khả năng thanh toán, liệu điều này có làm giảm lợi nhuận hay không? Việc không tận dụng tài sản ngắn hạn vào sản xuất kinh doanh và khả năng chiếm dụng vốn từ nhà cung cấp yếu có thể dẫn đến lợi nhuận giảm Hệ quả là EPS giảm, kéo theo giá thị trường giảm và làm tăng hệ số P/E.
=> Giả thiết 5: Khả năng thanh toán ngắn hạn (CR) có tác động cùng chiều với tỷ số P/E.
2.3.4 Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)
Chỉ số ROE (Return on Equity) là một chỉ tiêu quan trọng để đánh giá hiệu quả sử dụng vốn trong doanh nghiệp Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu được tính toán theo công thức cụ thể, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khả năng sinh lời từ vốn của các cổ đông.
Lợi nhuận sau thuẽ ROE= ɪɪɪl'
Tỷ số này cho biết số lợi nhuận tạo ra từ mỗi đồng vốn chủ sở hữu (VCSH) đầu tư Tỷ số càng cao chứng tỏ doanh nghiệp sử dụng vốn hiệu quả và hoạt động sản xuất kinh doanh ổn định Để thu hút cổ đông, doanh nghiệp cần có lợi nhuận cao hơn hoặc bằng chi phí sử dụng vốn Mặc dù lợi nhuận cao làm tăng ROE và có thể dẫn đến EPS tăng, nhưng sự gia tăng EPS lại làm giảm tỷ số P/E Do đó, có thể khẳng định rằng ROE có mối quan hệ ngược chiều với tỷ số P/E.
=> Giả thiết 3: Tỷ lệ lợi nhuận trên VCSH có tác động ngược chiều đến tỷ số P/E.
2.3.5 Tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu (D/E)
Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu là chỉ số quan trọng phản ánh mức độ rủi ro trong cấu trúc vốn của công ty Chỉ số này đo lường mức nợ của công ty so với giá trị tài sản ròng, giúp đánh giá khả năng sử dụng tài sản để vay mượn.
Tỷ lệ này được tính theo công thức sau: a λ , , , , , ~ Tổng nợ
Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu = — -, , ,'
Tỷ lệ thể hiện rủi ro tài chính của doanh nghiệp có mối quan hệ thuận chiều với tỷ lệ nợ Cụ thể, khi tỷ lệ nợ tăng cao, rủi ro tài chính của công ty cũng gia tăng tương ứng.
PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1: Các bước trong quy trình nghiên cứu
Bước 1: định cácXác nhân tố phâncần tích r ——G
Kiểm tra dữ liệu thông qua mô nghiênhình í .cứu
Bước 5: xét rútNhận ra từ mô hình
Bước 6:— luận,Kết đưa giải pháp và kiếnnghị
Từ sơ đồ trên, ta sẽ tiến hành nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến tỷ số P/E qua 6 bước:
Bước 1: Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ số P/E của các doanh nghiệp ngành thép niêm yết trên sàn giao dịch HOSE.
Dựa trên các dẫn chứng trong chương 2, tác giả đã xác định 6 nhân tố ảnh hưởng đến doanh nghiệp, bao gồm: Quy mô công ty (Size), Giá trị sổ sách (BV), Khả năng sinh lời (ROA), Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DE), Khả năng thanh toán ngắn hạn (CR) và Tăng trưởng doanh thu (Egrowth).
Khi xác định đúng các yếu tố cần thiết, tác giả có thể thu thập dữ liệu một cách nhanh chóng và rõ ràng, đồng thời loại bỏ các biến không phù hợp hoặc không cần thiết cho mô hình.
Bước 2: Thu thập và xử lý số liệu
Tác giả đã thu thập số liệu từ 10 doanh nghiệp thép niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2016 - 2020, sử dụng các nguồn dữ liệu uy tín như CafeF, vietstock.vn và cophieu68.vn Số liệu được lấy từ các báo cáo tài chính đã kiểm toán, đảm bảo độ chính xác và tin cậy cho nghiên cứu Sau đó, tác giả sử dụng phần mềm Stata để phân tích và xử lý số liệu, nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đã chọn đến tỷ số P/E.
Tỷ suất lợi nhuận trên , -,
C _ _√ r Tỷ lệ tăng trưởng thu
Bước 3: Thống kê mô tả
Trong nghiên cứu này, thống kê mô tả được sử dụng để chỉ rõ các đặc điểm và yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số P/E của doanh nghiệp trong ngành thép Mục tiêu là cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình hoạt động của các doanh nghiệp thép trong giai đoạn từ 2016 đến 2020.
Bước 4: Kiểm tra dữ liệu
Trước khi sử dụng dữ liệu, việc kiểm tra độ tin cậy là cần thiết để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy cao Nghiên cứu sẽ áp dụng phân tích tương quan Pearson và kiểm định đa cộng tuyến để xác định mối liên hệ giữa các biến độc lập.
Tác giả sẽ áp dụng mô hình hồi quy OLS, mô hình nhân tố ảnh hưởng cố định (FEM) và mô hình nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM) Tiếp theo, tác giả sẽ kiểm tra sự phù hợp giữa các mô hình này bằng kiểm định Pearson để lựa chọn mô hình tối ưu nhất.
Bước 5: Nhận xét rút ra từ mô hình
Sau khi hoàn thành mô hình hồi quy và tiến hành kiểm định, tác giả đã đưa ra những nhận xét về ảnh hưởng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy.
Bước 6: Kết luận và đưa ra giải pháp, kiến nghị.
Sau khi phân tích kết quả và nhận xét từ mô hình, tác giả đã đưa ra những kết luận về ưu và nhược điểm của nghiên cứu Bên cạnh đó, tác giả cũng đề xuất một số kiến nghị và giải pháp dành cho doanh nghiệp trong ngành thép, cũng như cho nhà nước và Chính phủ nhằm cải thiện tình hình hiện tại.
Chọn mẫu và xử lý số liệu
Dữ liệu được lấy của 10 doanh nghiệp ngành thép được niêm yết trên sàn HOSE.
Thời gian nghiên cứu: Giai đoạn 5 năm từ 2016 đến 2020.
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu định lượng: Sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính và phân tích dữ liệu dạng bảng, phần mềm STATA 14 và bảng tính Excel.
Mô hình hồi quy hai biến thường không đủ để giải thích hành vi của biến phụ thuộc, do đó cần bổ sung thêm các biến độc lập để xây dựng mô hình hồi quy bội hiệu quả hơn.
Ta có mô hình hồi quy bội tổng thể như sau:
Yi: Giá trị của biến phụ thuộc Y trong lần quan sát thứ i
Trong mô hình hồi quy, các biến độc lập được ký hiệu là X1i, X2i, , Xki, đại diện cho giá trị của biến độc lập X trong lần quan sát thứ i Hệ số chặn được ký hiệu là β0, trong khi các hệ số độ dốc tương ứng với các biến độc lập là β1, β2, , βk Cuối cùng, ui là sai số ngẫu nhiên trong lần quan sát thứ i.
Các nghiên cứu và đo lường các biến nghiên cứu
Hình 3.2: Các nhân tố ảnh hưởng tỷ số P/E
Khả năng thanh toán ngắn hạn
' Giá trị sổ ' sách của cổ phiếu
Dựa vào cơ sở lý thuyết, các yếu tố có tiềm năng và sơ đồ trên ta có phương trình:
Log(PE i ) = β o + β ι Iog(Size i ) + β 2 log(BV i ) + β 3 CR i + β 4 ROE i + β 5 DE i + β 6 Egrowth i + β 7 GDP i + U i
Nhân tố Chiều tác động
3.4.2 Các biến, giả thiết nghiên cứu và số liệu 3.4.2.1 Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc là yếu tố chịu ảnh hưởng từ một hoặc nhiều biến độc lập Trong nghiên cứu này, tác giả đã xác định biến phụ thuộc là hệ số giá trên thu nhập P/E của 10 công ty thép niêm yết tại sàn chứng khoán HOSE.
3.4.2.2 Biến độc lập và giả thiết nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả đưa ra 6 biến độc lập và 1 biến kiểm soát, tương ứng với 7 yếu tố có khả năng ảnh hưởng đến chỉ số P/E của các doanh nghiệp trong ngành thép, trong đó có quy mô công ty (Size).
H0: Không có mối quan hệ giữa quy mô công ty và chỉ số P/E
H1: Có mối quan hệ nghịch biến giữa quy mô công ty và chỉ số P/E ii Giá trị sổ sách (BV)
H0: Không có mối quan hệ giữa giá trị sổ sách và tỷ số P/E
H1: Có mối quan hệ giữa giá trị sổ sách và tỷ số P/E iii Khả năng thanh toán ngắn hạn (CR)
H0: Không có mối quan hệ giữa khả năng thanh toán ngắn hạn và tỷ số P/E
H1: Có mối quan hệ đồng biến giữa khả năng thanh toán ngắn hạn và tỷ số P/E iv Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE)
H0: Không có mối quan hệ giữa tỷ suất lợi nhuận trên VCSH và tỷ số P/E
H1: Có mối quan hệ nghịch biến giữa tỷ suất lợi nhuận trên VCSH và tỷ số P/E v Tỷ số nợ trên vốn chủ sở hữu (D/E)
H0: Không có mối quan hệ giữa tỷ lệ nợ trên VCSH và tỷ số P/E
H1: Có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ lệ nợ trên VCSH và tỷ số P/E vi Tỷ lệ tăng trưởng thu nhập trên cổ phần (Egrowth)
H0: Không có mối quan hệ giữa tỷ lệ tăng trưởng thu nhập trên cổ phần và tỷ số P/E
H1: Có mối quan hệ giữa tỷ lệ tăng trưởng thu nhập trên cổ phần và tỷ số P/E vii Tỷ lệ tăng trưởng thu nhập trên cổ phần (Egrowth)
H0: Không có mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ số P/E
H1: Có mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng GDP và tỷ số P/E
Bảng 3.1: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thiết
Quy mô công ty Ngược chiều
Giá trị sổ sách Có tác động
Khả năng thanh toán ngắn hạn Cùng chiều
Tỷ suất lợi nhuận trên VCSH Ngược chiều
Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu Cùng chiều
Tỷ lệ tăng trưởng thu nhập trên cổ phần Có tác động
Tốc độ tăng trưởng GDP Có tác động
Chương 3 tác giả đã nêu khái quát phương pháp nghiên cứu và trình bày các bước cũng như cung cấp mô hình, dữ liệu chi tiết cho bài nghiên cứu Trong chương này, tác giả nêu ra biến độc lập, biến phụ thuộc của mô hình hồi quy đa biến, nêu ra các giả thiết nghiên cứu nhân tố tác động đến chỉ số P/E của các doanh nghiệp thép niêm yết trên sàn HOSE.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích tổng quan dữ liệu
Bảng 4.1: Thống kê giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, nhỏ nhất sum IogPE IogSize IogBV CR ROE DE Egrowth GDP
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ phần mềm STATA 14
Trong phân tích P/E, giá trị logarit P/E trung bình của các công ty thép trong 5 năm qua đạt 1.926373 Đặc biệt, log(PE) cao nhất được ghi nhận là 6.275 vào quý 3/2016 của CTCP Kim khí Thành phố.
Giá cổ phiếu của Hồ Chí Minh (HMC) đã tăng mạnh từ 7,200 đồng trong quý 2/2016 lên 8,500 đồng trong quý 3/2016, cùng với sự cải thiện đáng kể của EPS từ -520 đồng lên 16 đồng, dẫn đến sự gia tăng chỉ số P/E Giá trị log(PE) tối thiểu là 0.39877 và độ lệch chuẩn P/E là 0.9246811 cho thấy sự chênh lệch lớn giữa các công ty trong ngành thép Mặc dù chỉ số P/E của ngành thép chủ yếu dưới 30, nhiều công ty như CTCP Đại Thiên Lộc (DTL), CTCP Thép Tiến Lên (TLH) và CTCP Thép Việt Ý (VIS) vẫn duy trì P/E âm trong giai đoạn 2019 - 2020, không có dấu hiệu phục hồi rõ ràng, đặc biệt trong bối cảnh khủng hoảng do đại dịch Covid-19 Tác giả áp dụng phương pháp “làm sạch dữ liệu” bằng thuật toán để phân tích thêm.
Winsorization trên phần mềm STATA 14 để tránh kết quả nghiên cứu bị sai lệch và không tốt.
Kết quả từ bảng 4.1 cho thấy quy mô tổng tài sản của 10 công ty thép niêm yết trên sàn HOSE có sự biến động lớn, với giá trị logarit nhỏ nhất là 5.0257 (CTCP Kim khí Thành phố Hồ Chí Minh, quý 4/2016) và lớn nhất là 11.78685 (CTCP Tập đoàn Hòa Phát, quý 4/2020) Sai lệch giữa giá trị trung bình và giá trị thực tế là 1.428103, cho thấy sự chênh lệch đáng kể trong quy mô của các công ty thép trong 5 năm qua Phần lớn các công ty ngành thép trên sàn HOSE có tổng tài sản trên 1000 tỷ đồng, trong khi chỉ có một số ít công ty có tổng tài sản dưới 500 - 900 tỷ đồng.
Khi xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ số P/E, chỉ tiêu Giá trị sổ sách cổ phiếu (BV) của doanh nghiệp là một yếu tố quan trọng không thể bỏ qua Trong giai đoạn 2016 - 2020, giá trị BV trung bình đạt 17,108.09 đồng/cổ phiếu, với giá trị cao nhất là 32,526 đồng/cổ phiếu của CTCP Đầu tư Thương mại (SMC) vào quý 2/2018, và giá trị thấp nhất là 6,188 đồng/cổ phiếu của CTCP Thép Việt Ý (VIS) vào quý 1/2020 Độ lệch chuẩn là 4,440.761 đồng cho thấy sự chênh lệch rõ rệt giữa giá trị cao nhất và thấp nhất, khoảng 26,338 đồng/cổ phiếu.
Trong quý 2/2019, CTCP Thép Nam Kim (NKG) dẫn đầu về khả năng thanh toán ngắn hạn với tỷ lệ 3.63 lần, trong khi CTCP Tập đoàn Hoa Sen (HSG) ghi nhận mức thấp nhất là 0.82 lần Trung bình, khả năng thanh toán ngắn hạn của 10 công ty ngành thép niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2016 - 2020 đạt 1.301 lần, với độ lệch chuẩn 0.39 lần, cho thấy sự đồng nhất tương đối trong khả năng thanh toán ngắn hạn giữa các công ty.
Tỷ lệ lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) trung bình của 10 công ty nghiên cứu đạt 3.766%, tương đương với việc mỗi 100 đồng vốn chủ sở hữu tạo ra 3.766 đồng lợi nhuận sau thuế Trong 5 năm nghiên cứu, ROE cao nhất là 30.38% vào quý 2/2016 của CTCP Đầu tư Thương mại (SMC), trong khi ROE thấp nhất là -24% vào quý 4/2018 của CTCP Thép Việt Ý (VIS).
Độ lệch chuẩn giữa giá trị ROE trung bình và thực tế là 5.965%, cho thấy hiệu quả sử dụng vốn chủ sở hữu (VCSH) của các công ty ngành thép không có sự khác biệt lớn Trong giai đoạn 2016 - 2020, ROE của các công ty thép có sự dao động mạnh, đặc biệt vào cuối năm 2019 và năm 2020 Dù chịu ảnh hưởng tiêu cực từ Covid-19, ROE của các công ty thép vẫn duy trì xu hướng tích cực.
Khi đánh giá chỉ số P/E, một yếu tố quan trọng cần xem xét là tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DE) Tỷ lệ này phản ánh mức độ nợ mà công ty sử dụng để tài trợ cho hoạt động so với vốn chủ sở hữu Trong quý 1/2016, CTCP Đầu tư Thương mại (SMC) ghi nhận tỷ lệ DE cao nhất là 5.9978, trong khi CTCP Thép VICASA - VNSteel (VCA) có tỷ lệ DE thấp nhất là 0.3526 vào quý 3/2016 Giá trị trung bình DE của các công ty là khoảng 1.8943, cho thấy phần lớn công ty sử dụng nợ vay nhiều hơn vốn chủ sở hữu để tài trợ cho hoạt động Số liệu cho thấy tỷ lệ này của các công ty thép có xu hướng tăng trong giai đoạn nghiên cứu, với độ lệch chuẩn 1,0774 cho thấy sự tương đồng trong việc sử dụng nợ giữa các công ty thép.
Chỉ số P/E có thể bị ảnh hưởng bởi tăng trưởng thu nhập của cổ phiếu (Egrowth), với CTCP Kim khí Thành phố Hồ Chí Minh (HMC) dẫn đầu về tỷ lệ này Vào quý 4/2016, HMC ghi nhận mức tăng trưởng thu nhập trên cổ phiếu đạt 18868.75%, nhờ EPS tăng mạnh từ 16 đồng ở quý 3/2016 lên 3,035 đồng Ngược lại, CTCP Thép Việt Ý (VIS) chỉ đạt mức tăng trưởng thu nhập -521.2264% vào quý 2/2018 Giá trị trung bình tốc độ tăng trưởng là 106.141% với độ lệch chuẩn 1339.177%, cho thấy sự chênh lệch rõ rệt về Egrowth giữa các công ty trong ngành thép.
Kiểm định đa cộng tuyến
pwcorr IogSize IogBV CR ROE DE Egrowth GDP
reg IogPE logsize IogBV OR ROE DE Egrowth GDP
Source SS df MS Number of Obs = 162
IogPE Coef Std Err t p> t ∣ ∣ [95% Conf Interval] logsize - 0609925 0514016 -1.19 0.237 -.1625358 0405507
Group variable: mackl Number of Obs =
Obs per group: min = avg = max =
R-sq: within between overall corr (u_i, X)
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ phần mềm STATA
Dựa vào bảng 4.2, mức độ tương quan giữa các biến là tương đối thấp, với tất cả các chỉ số đều nhỏ hơn 50% Điều này cho thấy mô hình nghiên cứu không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, tạo điều kiện thuận lợi cho việc lựa chọn mô hình phù hợp.
4.3 Kiểm định tính dừng của chuỗi dữ liệu
Sau khi thực hiện kiểm định tính dừng cho các biến độc lập, kết quả cho thấy P-value đều nhỏ hơn 0.05, điều này chứng tỏ chuỗi dữ liệu đã đạt được tính dừng.
Mô hình OLS
Từ mô hình hồi quy tổng quát mẫu và sau khi đã loại bỏ các giá trị outlier, ta có kết quả như sau:
Bảng 4.3: Ket quả mô hình OLS
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ phần mềm STATA 14
Theo như kết quả hồi quy OLS, P-value = 0.00 < 0.05 phù hợp với kết quả kiểm định.
Mô hình nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên (REM)
Bảng 4.4: Ket quả mô hình REM xtreg IogPE IogSize IogBV CR ROE DE Egrowth GDP,re sigma_e 67559379 rho 41923044 (fraction of variance due to U i)
Obs per group: min = avg = max =
IogPE Coef Std Err t E*> t ∣ ∣ [95ắ Conf Interval] logsize
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ phần mềm STATA 14
Theo mô hình REM, P-value = 0.00 < 0.05 cho thấy mô hình này phù hợp để kiểm định Để đánh giá ý nghĩa nghiên cứu của các biến trong mô hình, ta cần xem xét giá trị P-value của từng hệ số βk Thông tin chi tiết được trình bày trong bảng 4.4.
(i) Ba biến độc lập là logBV, CR, ROE có P-value lần lượt là 0.001; 0.002; 0.000 đều nhỏ hơn 0.01, tức ba biến kể trên có mức ý nghĩa 1%.
(ii) P (DE) = 0.080< 0.05, tức biến DE có mức ý nghĩa 5%
Theo kết quả phân tích, các giá trị P (logSize) = 0.104, P (Egrowth) = 0.107, P (GDP) = 0.358 đều lớn hơn 0.1, cho thấy hai biến này trong mô hình REM không có ý nghĩa thống kê Do đó, có thể kết luận rằng tỷ số P/E ngành thép có thể bị ảnh hưởng bởi giá trị sổ sách của cổ phiếu, khả năng thanh toán ngắn hạn, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (VCSH) và tỷ lệ lợi nhuận trên VCSH.
Mô hình nhân tố ảnh hưởng cố định (FEM)
Bảng 4.5: Kết quả mô hình FEM xtreg IogFE IogSize IogBV CR ROE DE Egrowth GDF,fe
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ phần mềm STATA 14
Giá trị P-value là 0.00, thấp hơn 0.05, do đó chúng ta bác bỏ giả thuyết rằng mô hình không phù hợp Từ bảng trên, có thể thấy tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa giải thích tại mức 1% và 5%.
- P (IogBV) = 0.003, P (CR) = 0.005, P (ROE) = 0.000 đều nhỏ hơn 0.01.
Tỷ số P/E trong ngành thép có thể chịu tác động từ nhiều yếu tố, bao gồm giá trị sổ sách, khả năng thanh toán ngắn hạn, tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (VCSH) và quy mô của công ty.
Dựa vào các tính toán đã thực hiện, cả hai mô hình FEM và REM đều có khả năng giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ P/E Tác giả sẽ tiến hành kiểm định Hausman để xác định mô hình phù hợp nhất cho nghiên cứu.
H0: Mô hình nhân tố ảnh hưởng ngẫu nhiên REM
H1: Mô hình nhân tố ảnh hưởng cố định FEM
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định Hausman
The rank of the differenced variance matrix (6) does not match the number of coefficients being tested (7) Ensure that this discrepancy aligns with your expectations, as it may indicate potential issues in computing the test.
Examine the output of your estimators for anything unexpected and possibly consider scaling your variables so that the coefficients are on a similar scale.
U 3294733 5739977 b = consistent under Ho and Ha; obtained from Xtreg
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from Xtreg Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V-b-V-B) a (-1}](b-B}
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ phần mềm STATA 14
Bảng kiểm định cho thấy P-v = 0.5375 > 0.05, vậy ta chấp nhận giả thiết H0:
Mô hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM là phù hợp để nghiên cứu.
Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian
Xttesto Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
IogPE[mackl, t] = Xb + u[mackl] + e[mackl,t]
Test: Var(U) = O chibar2(01) = 16.13 Prob > Chibar2 = O.OOOO
Nguồn: Tác giả tự tính toán từ phần mềm STATA 14
Từ kết quả trên ta thấy P-v = 0.000 < 0.05, do đó mô hình REM phù hợp để kiểm định hơn mô hình OLS.
4.7 Kiểm định mô hình REM
Kiểm định tự tương quan
H0: Mô hình không có tương quan chuỗi
Bàng 4.8: Kết quả kiểm định Wooldridge
Xtserial IogPE IogSize IogBV CR ROE DE Egrowth GDP
Wooldridge test for autocorrelation in panel data HO: no first-order autocorrelation
Kết quả trên cho thấy Prob = 0.0505 > 0.05, vậy ta chấp nhận giả thiết H0 rằng mô hình REM không có hiện tượng tương quan chuỗi.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
H0: Mô hình không có phương sai sai số thay đổi
Bảng 4.9: Kết quả kiểm định Breusch and Pagan Lagrangian
Xttesto Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects
IogPE[mackl, t] = Xb + u[mackl] + e[mackl,t]
IogPE logsize IogBV CR ROE DE Egrowth GDP,robust re
Random-effects GLS regression Numb er o f obs = 162
Group variable: mackl Numb er o f groups = 10
R-sq: Obs per group: within
Err adjusted for 10 clusters in
Test: Var(u) = O chibar2(01) = 16.13 Prob > chibar2 = 0.0000
Kết quả trên cho thấy Prob = 0.000 < 0.05, vậy ta bác bỏ giả thiết H0, do đó mô hình này bị phương sai sai số thay đổi.
Ta khắc phục khuyết tật trên bằng cách hồi quy mô hình sai số chuẩn mạnh (Robust Standard errors).
Bảng 4.10: Ket quả mô hình khắc phục khuyết tật
Nhân tố Chiều tác động
Quy mô công ty Không tác động
Giá trị sổ sách Ngược chiều
Khả năng thanh toán ngắn hạn Ngược chiều
Tỷ suất lợi nhuận trên VCSH Ngược chiều
Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu Ngược chiều
Tỷ lệ tăng trưởng thu nhập trên cổ phần Ngược chiều, tác động rất nhỏ
Tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội Không tác động
Từ kết quả trên ta có kết luận về ý nghĩa tác động của các biến như sau:
(i) P (IogSize) = 0.266, P (GDP) = 0.284 > 0.1, vậy quy mô công ty và tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội không có ý nghĩa thống kê.
Các biến P (logBV), P (CR), P (ROE), P (DE) và P (Egrowth) có giá trị lần lượt là 0.010, 0.007, 0.000, 0.000 và 0.006, tất cả đều nhỏ hơn 0.05 Điều này cho thấy các biến này có ý nghĩa giải thích cho mô hình và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và 5%, đồng thời tác động ngược chiều đến tỷ số P/E Cuối cùng, ta có mô hình như sau:
Log(PE i ) = 16.86858 - 1.185716×log (BV i ) - 0.856096×CR i - 0.0517415×ROE i
Ta có tổng hợp kết quả kiểm định:
Bảng 4.11: Tổng hợp kết quả kiểm định giả thiết
Bàn luận về kết quả nghiên cứu
Ta thấy rằng tất cả các biến độc lập có có ý nghĩa thống kê trong mô hình trên đều có tác động ngược chiều với tỷ số P/E.
• Giá trị sổ sách của cổ phiếu (IogBV)
Mối quan hệ nghịch chiều giữa giá trị sổ sách (BV) và tỷ số P/E trong ngành thép cho thấy rằng khi BV tăng 1%, tỷ số P/E giảm 1.185716% Kết quả này phù hợp với nghiên cứu năm 2014 của Khurram Shehzad và Aisha Ismail, nhấn mạnh rằng giá trị BV của doanh nghiệp càng lớn thì hệ số P/E càng nhỏ, đồng thời giá cổ phiếu của các doanh nghiệp này ít biến động hơn.
Tại Việt Nam, nhiều nhà đầu tư có xu hướng kinh doanh lướt sóng, kiếm lời từ chênh lệch giá trong các giao dịch mua bán liên tục Điều này dẫn đến việc họ ít quan tâm đến những cổ phiếu có giá trị sổ sách lớn, khiến giá cổ phiếu của doanh nghiệp giảm và kéo theo tỷ lệ P/E cũng giảm theo.
• Khả năng thanh toán ngắn hạn (CR)
Kết quả hồi quy cho thấy khả năng thanh toán ngắn hạn có tác động nghịch đảo đến tỷ số P/E, điều này trái với kỳ vọng ban đầu Kết quả này cũng tương đồng với quan điểm trong nghiên cứu trước đây.
J Aloy và Qasim Saleem và Ramiz Ur Rehman rằng khả năng thanh toán ngắn hạn và lợi nhuận có quan hệ nghịch biến.
Theo số liệu thu thập, các công ty ngành thép đều có chỉ số khả năng thanh toán ngắn hạn (CR) trên 1, cho thấy khả năng thanh toán nợ khá tốt Tuy nhiên, việc sử dụng tỷ lệ nợ cao trong sản xuất kinh doanh có thể khiến nhà đầu tư lo lắng về khả năng ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận doanh nghiệp Điều này có thể dẫn đến sự giảm giá cổ phiếu và chỉ số P/E cũng bị ảnh hưởng theo.
• Tỷ suất lợi nhuận trên VCSH (ROE)
Khi ROE tăng 1 đơn vị, tỷ số P/E giảm 0.0517415%, cho thấy mối liên hệ mạnh mẽ giữa hai chỉ số này (P-value = 0.000 < 0.05) ROE cao phản ánh hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp và triển vọng tăng trưởng Dữ liệu từ các công ty thép trên sàn HOSE cho thấy ROE tăng đồng nghĩa với lợi nhuận sau thuế và thu nhập của cổ đông (EPS) cũng tăng Tuy nhiên, EPS lại tỷ lệ nghịch với P/E, dẫn đến việc khi EPS tăng, tỷ số P/E giảm Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Vahid Faezinia vào năm 2012.
• Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DE)
Nghiên cứu cho thấy, trái với kỳ vọng và kết quả của Vahid Faezinia (2012), tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (DE) có tác động nghịch chiều với tỷ số P/E Cụ thể, khi DE tăng 1 đơn vị, tỷ số P/E giảm 0.1906644% Dữ liệu cho thấy phần lớn các doanh nghiệp có tỷ lệ DE trên 100%, đặc biệt là CTCP Thép Việt Ý (VIS) với tỷ lệ DE lớn hơn 4 vào cuối năm 2019 và trong năm 2020 Điều này cho thấy tài sản của các doanh nghiệp thép chủ yếu được tài trợ bằng nợ, khiến nhà đầu tư lo ngại về khả năng tài chính của doanh nghiệp và rủi ro phá sản, từ đó có thể tác động tiêu cực đến giá cổ phiếu.
Chương 4 đã đưa ra thống kê mô tả cho mô hình, phân tích tương quan Pearson để phát hiện đa cộng tuyến và lựa chọn mô hình REM là mô hình phù hợp để nghiên cứu Từ kết quả, tác giả rút ra được mô hình hồi quy và đưa ra nhận xét về ảnh hưởng của các biến độc lập vào biến phụ thuộc P/E của các doanh nghiệp ngành thép trong giai đoạn 2016 - 2020.
