GIỚI THIỆU
1.1 Tính cấp thiết của đề tài
Vào giai đoạn đầu của khủng hoảng kinh tế 2007, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng tính thanh khoản của tài sản và cổ phiếu gia tăng dài hạn, được đo bằng số dư tiền mặt trên bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp (Chordia, Roll và Subrahmanyam, 2007; Foley và cộng sự).
Từ năm 2011 đến nay, nền kinh tế Việt Nam đang phải đối mặt với tình trạng sụt giảm thanh khoản tài sản nghiêm trọng, dẫn đến nguy cơ giảm phát, sức cầu giảm mạnh và hàng tồn kho cao Thị trường chứng khoán cũng bị ảnh hưởng nặng nề, với sự suy giảm liên tục bất chấp giá trị nội tại của doanh nghiệp, nhiều giao dịch diễn ra dưới mệnh giá và thanh khoản kém Trong bối cảnh này, nghiên cứu đặt ra câu hỏi về mối liên hệ giữa tính thanh khoản của tài sản và tính thanh khoản của cổ phiếu.
Trong bối cảnh thị trường chứng khoán đang giảm giá mạnh và các phân tích cơ bản không còn hiệu quả, nhà đầu tư ngày càng ưu tiên lựa chọn cổ phiếu có tính thanh khoản cao để dễ dàng giao dịch Tuy nhiên, hiện tại chưa có tiêu chí cụ thể nào để đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu tại Việt Nam Việc xác định mối liên hệ giữa thanh khoản tài sản và thanh khoản cổ phiếu doanh nghiệp có thể cung cấp cho nhà đầu tư một công cụ phân tích hữu ích, đồng thời giúp các nhà quản lý doanh nghiệp đưa ra các quyết định đầu tư hợp lý nhằm nâng cao tính thanh khoản của cổ phiếu.
Bài nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích mối quan hệ giữa tính thanh khoản của tài sản và cổ phiếu, nhằm đề xuất một phương pháp phân tích kỹ thuật mới Mục tiêu là cải thiện chất lượng thanh khoản của cổ phiếu trên thị trường Việt Nam.
Căn cứ vào mục tiêu tổng quát của bài nghiên cứu, chúng tôi vạch ra các mục tiêu cụ thể cần giải quyết trong bài nghiên cứu như sau:
Thứ nhất, trên cơ sở lý thuyết, nghiên cứu tương quan giữa tính thanh khoản của tài sản và tính thanh khoản của cổ phiếu
Thứ hai, dựa vào số liệu thực tế tại thị trường Việt Nam để chứng minh kết quả nghiên cứu lý thuyết là đúng về thực nghiệm
Thức ba, căn cứ vào kết quả đã nghiên cứu thực nghiệm, đề xuất các giải pháp giúp nâng cao tính thanh khoản tại thị trường Việt Nam
Đối tượng nghiên cứu chính của bài viết là tính thanh khoản của tài sản và cổ phiếu, với phạm vi nghiên cứu dựa trên thực nghiệm tại thị trường chứng khoán Việt Nam Điều này được thực hiện do sự khác biệt trong đặc thù của từng thị trường ở các quốc gia Thêm vào đó, vì thị trường chứng khoán Việt Nam chỉ mới thành lập và hoạt động mạnh mẽ trong 13 năm qua, bài viết sẽ tập trung vào giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2013.
1.4 Giới thiệu tổng quát cấu trúc bài nghiên cứu
Tài sản được coi là thanh khoản khi có thể chuyển đổi nhanh chóng thành tiền mặt với chi phí thấp Định nghĩa này áp dụng cho cả tài sản thực và tài sản tài chính Nghiên cứu dựa trên mô hình lý thuyết của Gopalan, Kadan và Pevzner (2009) cho rằng sự cân đối giữa giá trị sổ sách của tài sản và nguồn vốn của doanh nghiệp tạo ra sự cân bằng trong tính thanh khoản Mối quan hệ giữa tính thanh khoản của tài sản và cổ phiếu cho thấy quyết định đầu tư của nhà quản lý có thể ảnh hưởng đến tính thanh khoản của cổ phiếu thông qua việc chuyển đổi tài sản thanh khoản thành tài sản không thanh khoản Kết quả mô hình chỉ ra rằng tính thanh khoản của tài sản và cổ phiếu có mối tương quan phức tạp; cụ thể, số dư tiền mặt cao trên bảng cân đối kế toán làm giảm rủi ro tài sản và tăng tính thanh khoản cổ phiếu, nhưng cũng đồng nghĩa với việc có nhiều dự án đầu tư trong tương lai, vì sử dụng vốn nội bộ để đầu tư thường mang lại lợi nhuận cao hơn so với huy động vốn bên ngoài.
Phần tiếp theo của bài viết tập trung vào nghiên cứu thực nghiệm nhằm kiểm định dự báo của mô hình theo phương pháp Gopalan, Kadan và Pevzner (2009) Để đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu, bài nghiên cứu áp dụng bốn phương pháp khác nhau dựa trên dữ liệu hàng ngày của thị trường Do các phương pháp đo lường tính thanh khoản tài sản thường chỉ ghi nhận dữ liệu hàng quý, nghiên cứu đã chuyển đổi dữ liệu hàng ngày thành trung bình hàng quý Đối với tính thanh khoản của tài sản, nghiên cứu sử dụng phương pháp gán “điểm thanh khoản” từ 0 đến 1 cho các tài sản doanh nghiệp, với bốn cách tính khác nhau, trong đó ba cách dựa trên dữ liệu sổ sách từ báo cáo tài chính và cách còn lại dựa trên dữ liệu thị trường Các cách tính này được chuẩn hóa với độ trễ một kỳ.
Bài nghiên cứu áp dụng phân tích dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu chéo để kiểm tra mối quan hệ giữa tính thanh khoản của tài sản và tính thanh khoản của cổ phiếu Hai phương pháp ước lượng được sử dụng là phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) và phương pháp Fama Macbeth (2002).
Dữ liệu được thu thập từ báo cáo tài chính và giá lịch sử giao dịch của các công ty phi tài chính niêm yết trên HNX và HOSE từ quý I năm 2007 đến quý I năm 2013 Kết quả phân tích bằng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất cho thấy tính thanh khoản của tài sản có mối quan hệ dương với tính thanh khoản của cổ phiếu, nhưng hệ số giải thích R² thấp và ý nghĩa thống kê không cao Khi áp dụng phương pháp Fama Macbeth để kiểm định dữ liệu chéo, kết quả cho thấy tính thanh khoản của tài sản gần như không có mối tương quan với tính thanh khoản của cổ phiếu trên thị trường Việt Nam.
Bài viết sẽ xem xét các biến vĩ mô của nền kinh tế có ảnh hưởng lớn đến tính thanh khoản của thị trường phiếu, dẫn đến kết quả thực nghiệm có thể sai lệch so với dự báo lý thuyết Các biến vĩ mô này được tổng hợp từ nhiều nghiên cứu trước đó về mối quan hệ giữa chúng và tính thanh khoản cổ phiếu, được phân loại thành bốn nhóm đặc trưng Kết quả của các nhóm nghiên cứu sẽ được so sánh với diễn biến của thị trường chứng khoán Việt Nam, từ đó đưa ra các kiến nghị nhằm nâng cao tính thanh khoản cho thị trường Việt Nam hiện tại.
Bài nghiên cứu sẽ được cấu trúc theo các chương sau: Chương 2 tổng quan các nghiên cứu trước đây làm nền tảng lý thuyết Chương 3 trình bày mô hình lý thuyết và dự đoán cho kiểm định thực nghiệm Chương 4 mô tả dữ liệu và phương pháp nghiên cứu để đo lường tính thanh khoản của tài sản và cổ phiếu Chương 5 thảo luận về kết quả kiểm định từ mô hình Chương 6 mở rộng với các yếu tố vĩ mô giải thích thêm cho kết quả thực nghiệm Cuối cùng, Chương 7 đưa ra kết luận chính, hạn chế của mô hình và giải pháp nâng cao thanh khoản cho thị trường Việt Nam.
TỔNG QUAN LÝ THUYẾT
Nhóm nghiên cứu đo lường tính thanh khoản: mô hình lý thuyết
Bài nghiên cứu này được xem là duy nhất hiện nay về phương pháp lý thuyết đo lường tính thanh khoản cổ phiếu Kyle (1985) đã phát triển một mô hình động về giao dịch nội gián và khớp lệnh liên tục, tạo ra trạng thái cân bằng liên tục để kiểm định thông tin phản ánh trong giá cả, đặc điểm thanh khoản của thị trường đầu cơ và giá trị thông tin nội gián Mô hình của Kyle dựa trên mô tả trực quan của Black và Fischer.
Năm 1971, khái niệm về thị trường thanh khoản được xây dựng nhằm mô hình hóa cơ chế giao dịch và thiết lập giá cổ phiếu, với hệ số 𝜆 xác định tính thanh khoản dựa trên độ nhạy cảm của giá chứng khoán đối với khối lượng giao dịch Khái niệm này được Kyle (1985) áp dụng trong nhiều nghiên cứu chính, và được sử dụng làm phương pháp nghiên cứu cho mô hình thực nghiệm Một thị trường được coi là thanh khoản nếu nó thỏa mãn các điều kiện nhất định.
• Luôn luôn có giá mua và giá bán cổ phiếu cho nhà đầu tư muốn mua hoặc muốn bán một số lượng cổ phiếu nhỏ ngay lập tức
• Khác biệt giữa giá mua và giá bán (chênh lệch giá mua bán) cổ phiếu luôn nhỏ
Một nhà đầu tư khi mua hoặc bán một lượng lớn cổ phiếu, trong điều kiện không có thông tin đặc biệt, có thể kỳ vọng duy trì hoạt động giao dịch này trong thời gian dài với mức giá trung bình không quá khác biệt so với giá thị trường hiện tại.
Nhà đầu tư có thể ngay lập tức mua một số lượng lớn cổ phiếu, tuy nhiên, phí và chiết khấu sẽ thay đổi tùy thuộc vào kích thước lô cổ phiếu Cụ thể, lô càng lớn thì mức chiết khấu càng cao.
Hệ số 𝜆 của Kyle (1985) đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các phương pháp đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu, được áp dụng trong nhiều nghiên cứu thực nghiệm mà chúng ta sẽ xem xét sau đây.
Nhóm nghiên cứu đo lường tính thanh khoản: các phương pháp thực nghiệm
Trong nghiên cứu này, chúng tôi phân loại các phương pháp đo lường tính thanh khoản thành hai nhóm: phương pháp đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu và phương pháp đo lường tính thanh khoản của tài sản Đối với cổ phiếu, chúng tôi áp dụng bốn phương pháp khác nhau, bao gồm: phương pháp của Amihud (2002) để đo lường tính không thanh khoản, phương pháp của Roll (1984) để xác định chênh lệch ngầm giữa giá mua và giá bán, cùng với phương pháp của Gopalan, Kadan và Pevzner để tính toán chênh lệch hiệu dụng giữa giá mua và giá bán dựa trên dữ liệu giao dịch hàng ngày.
(2009) và phương pháp đo lường tổng số ngày không giao dịch của cổ phiếu trong nghiên cứu của Lesmond, Ogden và Trzcinka (1999)
Amihud (2002) đã phát triển một phương pháp kiểm định thực nghiệm mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và tính thanh khoản của cổ phiếu, dựa trên khái niệm hệ số 𝜆 của Kyle (1985) về độ nhạy của giá đối với khối lượng giao dịch Ông đưa ra giả thuyết rằng tỷ suất sinh lợi vượt trội của cổ phiếu chính là phần bù cho tính không thanh khoản của thị trường.
Sử dụng dữ liệu giá cổ phiếu hàng ngày và phương pháp kiểm định hồi quy chuỗi thời gian, nghiên cứu cho thấy kết quả phù hợp với giả thuyết đã đề ra; tuy nhiên, phương pháp này lại thể hiện tính bất đối xứng cao.
Roll (1984) đã đề xuất một phương pháp tính toán gián tiếp chi phí giao dịch cổ phiếu thông qua chuỗi thay đổi giá, được xác định bằng hệ số tự tương quan bậc một của chuỗi giá cổ phiếu Giả thuyết của Roll cung cấp cơ sở lý thuyết cho việc phân tích chi phí giao dịch trong thị trường chứng khoán.
Nghiên cứu của Roll (1984) chỉ ra mối tương quan âm giữa chi phí giao dịch và giá trị công ty thông qua việc phân tích dữ liệu giao dịch hàng ngày và hàng tuần Ông đã thực hiện kiểm định hồi quy chuỗi thời gian và hồi quy chéo bảng dữ liệu, cho kết quả phù hợp với giả thuyết đề ra Tuy nhiên, phương pháp này không khả thi trong trường hợp hệ số tự tương quan của chuỗi giá cả dương Chúng tôi sẽ áp dụng phương pháp điều chỉnh được gợi ý trong nghiên cứu này.
Gopalan, Kadan và Pevzner (2009) đã điều chỉnh chênh lệch hàng ngày giữa giá hỏi mua và giá chào bán dựa trên dữ liệu giá lịch sử của các giao dịch trong ngày Tuy nhiên, phương pháp này gặp khó khăn do yêu cầu dữ liệu vi mô lớn, thường không có sẵn trên một số thị trường chứng khoán Ngay cả khi có dữ liệu, việc bao trùm toàn bộ giai đoạn nghiên cứu mẫu cũng là một thách thức.
Lesmond, Ogden và Trzcinka (1999) đã phát triển một phương pháp ước tính chi phí giao dịch cổ phiếu dựa trên đặc điểm thị trường hiệu quả của Kyle (1985), thông qua việc phân tích số ngày cổ phiếu không được giao dịch Phương pháp này lý giải rằng cả nhà đầu tư nội gián và nhà đầu tư gây nhiễu sẽ không giao dịch nếu lợi nhuận không vượt quá chi phí giao dịch, dẫn đến giá cổ phiếu không thay đổi Do đó, các cổ phiếu thiếu tính thanh khoản sẽ ít khi được giao dịch Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp này có hệ số giải thích R² cao hơn so với nghiên cứu của Roll (1984).
Tiếp theo, xem xét phương pháp đo lường tính thanh khoản của tài sản theo
Nghiên cứu của Berger & Bouwman (2008) trình bày bốn phương pháp tính toán tương tự nhau để đánh giá thanh khoản của tài sản, như đã đề cập trong Chương 1, với điểm khác biệt ở cách gán "điểm thanh khoản" cho từng loại tài sản Một trong những phương pháp này dựa vào giá trị thị trường của cổ phiếu, một loại dữ liệu khó thu thập chính xác và đáng tin cậy Vì lý do đó, chúng tôi đã áp dụng những gợi ý từ Gopalan.
Theo Kadan và Pevzner (2009), sự khác biệt giữa giá trị sổ sách và giá trị thị trường của tổng tài sản thực chất là sự chênh lệch giữa giá trị sổ sách và giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu.
2.3 Nhóm một số nghiên cứu khác
Chúng tôi đã tham khảo nghiên cứu của Jones (1991) nhằm khám phá mối liên hệ giữa các khoản chi phí trích trước bất thường và các yếu tố tài chính khác Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà các khoản chi phí này ảnh hưởng đến hiệu suất tài chính của doanh nghiệp.
Một số nhóm nghiên cứu khác
Trong phần mở rộng của nghiên cứu, chúng tôi phân tích bốn nhóm biến vĩ mô chính có thể ảnh hưởng đến tính thanh khoản của cổ phiếu và làm sai lệch kết quả mô hình Các nhóm này bao gồm yếu tố từ thị trường tiền tệ và thị trường trái phiếu Chính phủ, thể hiện qua biến lãi suất theo nghiên cứu của Chordia, Roll và Subrahmanyam (2001), vòng quay hàng tồn kho, rủi ro hàng tồn kho theo O’Hara (1995) và lãi suất trái phiếu.
Nghiên cứu của Chordia, Sarkar và Subrahmanyam (2005) chỉ ra rằng chính sách tiền tệ dài hạn của chính phủ được thể hiện qua mức độ can thiệp của Chính phủ và Ngân hàng trung ương trong việc điều chỉnh chính sách nới lỏng và thắt chặt tiền tệ.
Sauer (2007) and Chordia, Roll, and Subrahmanyam (2005) emphasize the significance of economic cycle factors, particularly GDP, as highlighted by Taddei (2007), Eisfeldt (2004), and Nøls, Skjeltorp, and Idegaard (2008) Additionally, the impact of inflation rates is discussed by Goyenko and others, underscoring the importance of these economic indicators in financial analysis.
Ukhov (2007); và nhóm yếu tố dòng vốn đầu tư – thể hiện qua nguồn vốn đầu tư nước ngoài ròng theo Stahel (2005).
MÔ HÌNH LÝ THUYẾT
Mô hình của Gopalan, Kadan và Pevzner (2009) làm rõ mối quan hệ giữa tính thanh khoản của tài sản, quyết định đầu tư trong tương lai và tính thanh khoản của cổ phiếu Cốt lõi của mô hình cho thấy rằng tính thanh khoản của cổ phiếu hiện tại bị ảnh hưởng bởi cấu trúc tài sản của doanh nghiệp và các kỳ vọng đầu tư trong tương lai.
Trong mô hình này, giả sử có ba ngày 0, 1 và 2, doanh nghiệp có tổng giá trị tài sản là 1 đô la, bao gồm tiền mặt trị giá $α và một dự án trị giá $[1-α], với $α nằm trong khoảng [0,1] Ở đây, $α đại diện cho tài sản thanh khoản của doanh nghiệp Mỗi đô la từ dự án sẽ tạo ra lợi nhuận x tiền mặt vào ngày thứ hai, với công thức x = 𝜇 𝑥 + ε, trong đó εx tuân theo phân phối chuẩn N(0,𝜎 𝑥 2).
Vào ngày 1, doanh nghiệp ra mắt một dự án mới và giám đốc tài chính phải quyết định phân bổ tiền mặt giữa việc chi trả cổ tức và đầu tư vào dự án Giả định không có chi phí đại diện, giám đốc vẫn hướng đến mục tiêu tối đa hóa giá trị công ty và lợi ích cho cổ đông Tỷ lệ γ ≥0 được sử dụng để xác định phần trăm tiền mặt đầu tư vào dự án mới, trong khi 1 - γ là phần chi trả cổ tức Nếu γ ≥1, điều này có nghĩa là số vốn đầu tư cho dự án mới vượt quá số tiền mặt có sẵn, buộc doanh nghiệp phải huy động nguồn vốn từ bên ngoài để thực hiện đầu tư.
Lợi nhuận của việc đầu tư $ αγ vào dự án mới được đưa ra bởi một hàm sản xuất:
Lợi nhuận kỳ vọng từ dự án được biểu diễn bằng công thức 𝑦 =𝑘𝛼ℎ(𝛾)(1 +𝜀 𝑦 ), với εy ∼ N(0,𝜎 𝑦 2 ) là cú sốc sản xuất Giả sử hàm h(.) có tính lồi, đồng biến với γ và có lợi nhuận biên giảm dần, cho thấy khi γ thấp, doanh nghiệp có thể đạt lợi nhuận biên cao hơn nhờ vào việc sử dụng số dư tiền mặt α để đầu tư Ngược lại, khi γ vượt quá 1, lợi nhuận biên giảm do doanh nghiệp phải huy động vốn bên ngoài với chi phí cao hơn, phù hợp với giả định mô hình của MM (1958).
Mô hình giả định rằng ℎ ′ (0) = ∞, với hàm lợi nhuận có tiệm cận tại x=0, cho thấy rằng các đầu tư dương là tối ưu Hệ số k đại diện cho năng suất, và khi k cao, lợi nhuận biên tại tất cả các mức đầu tư γ cũng tăng, thể hiện cơ hội tăng trưởng tốt hơn Ngoài ra, mô hình giả định hệ số tương quan giữa 𝜀𝑥 và 𝜀𝑦 là 𝜌 ≥ 0 Vào ngày 2, cổ tức sẽ được chi trả cho cổ đông, với tất cả các yếu tố đều trung lập với rủi ro và lãi suất phi rủi ro bằng 0.
Tại ngày 0, cổ phiếu được giao dịch trong thị trường được đề xuất trong Kyle
Theo Kyle (1985), thị trường có ba loại nhà đầu tư: người giao dịch nội gián, nhà đầu tư ít thông tin và người tạo lập thị trường Mô hình này giả định rằng các nhà giao dịch nội gián nắm rõ giá trị thực của 𝜀𝑥 và 𝜀𝑦.
Mặc dù giả định này không hoàn toàn thực tế, nhưng nó không ảnh hưởng đến các kết quả chính và được đưa ra nhằm đơn giản hóa mô hình Các nhà đầu tư ít thông tin thực hiện giao dịch với khối lượng ngoại sinh cho trước, tuân theo phân phối N(0,𝜎²), mà không tương quan với các yếu tố 𝜀𝑥 và 𝜀𝑦 Các nhà tạo lập thị trường không có thông tin đầy đủ và thiết lập mức giá để cân bằng thị trường Họ quan sát tất cả khối lượng đặt lệnh từ cả nhà giao dịch nội gián và nhà đầu tư ít thông tin, nhưng không thể phân biệt giữa hai loại giao dịch này Do đó, theo Kyle (1985), các nhà tạo lập thị trường sẽ thiết lập mức giá dựa trên kỳ vọng giá trị doanh nghiệp, dựa vào quan sát khối lượng giao dịch trên thị trường Các nhà giao dịch nội gián giao dịch nhằm tối đa hóa lợi nhuận và sử dụng nhà đầu tư ít thông tin để che giấu hoạt động của mình.
Theo giả định của Kyle (1985), cả nhà giao dịch nội bộ và nhà đầu tư tạo lập thị trường đều áp dụng chiến lược giao dịch tuyến tính Chúng tôi trở lại mô hình ban đầu để giải quyết vấn đề phân bổ đầu tư vào ngày đầu tiên Vào ngày này, giám đốc tài chính sẽ đưa ra quyết định tối ưu về việc phân bổ tiền mặt giữa đầu tư và chi trả cổ tức, từ đó xác định giá trị của công ty.
Công thức V(γ) = (1− α)μ x + kαh(γ) + α(1− γ) mô tả giá trị của một dự án, trong đó (1− α)μ x thể hiện dòng tiền kỳ vọng từ dự án hiện tại Các thành phần kαh(γ) và α(1− γ) lần lượt đại diện cho dòng tiền kỳ vọng từ dự án đầu tư mới và cổ tức được chi trả.
Như đã giả định, trong bối cảnh không có chi phí đại diện giữa giám đốc và cổ đông, vào ngày 1, giám đốc tài chính sẽ lựa chọn 𝛾 nhằm tối đa hóa giá trị công ty, với mục tiêu tối đa hóa 𝑉(𝛾) khi 𝛾 ≥ 0.
Lấy đạo hàm bậc 1 của (2) để xác định tỷ lệ tiền mặt đầu tư tối ưu là:
𝑘) (3) Đạo hàm bậc 2 của 𝑉(𝛾)cũng thỏa mãn với giả định hàm ℎ( ) là hàm lồi:
𝑘 2 ℎ ′′ (ℎ ′−1 (1𝑘))> 0 (4) có nghĩa là doanh nghiệp với tỷ lệ đầu tư tiền mặt cao hơn sẽ có các cơ hội tăng trưởng tốt hơn
Vào ngày 0, giao dịch cổ phiếu của công ty được xem xét với giả định rằng cả nhà giao dịch nội gián và nhà đầu tư tạo lập thị trường đều nắm rõ quyết định đầu tư tối ưu và mức chi trả cổ tức của công ty Do đó, giá trị kỳ vọng của công ty tại thời điểm này được xác định là 𝑉(𝛾 ∗ ) Phương sai của giá trị doanh nghiệp cũng được phân tích tại thời điểm này để hiểu rõ hơn về sự biến động trong giá trị cổ phiếu.
𝜎 0 2 = (1− 𝛼) 2 𝜎𝑥 2+𝛼 2 𝑘 2 ℎ(𝛾 ∗ ) 2 𝜎𝑦 2+ 2𝛼(1− 𝛼)𝑘ℎ(𝛾 ∗ )𝜎𝑥𝜎𝑦𝜌 (5) trong đó, (1− 𝛼) 2 𝜎𝑥 2 thể hiện phương sai giá trị của dự án tại ngày 0,
𝛼 2 𝑘 2 ℎ(𝛾 ∗ ) 2 𝜎 𝑦 2 là phương sai của giá trị đầu tư kỳ vọng và 2𝛼(1−
Hiệp phương sai giữa giá trị tài sản hiện tại và dự án đầu tư tương lai được biểu thị bằng công thức 𝛼)𝑘ℎ(𝛾 ∗ )𝜎 𝑥 𝜎 𝑦 𝜌 Trong trạng thái cân bằng thị trường, các nhà đầu tư tạo lập thị trường áp dụng hàm định giá tuyến tính với hệ số góc là hệ số 𝜆 của Kyle (1985) Hệ số này đo lường độ nhạy của giá đối với khối lượng giao dịch, đồng thời được coi là chỉ số đo lường tính không thanh khoản.
Hệ số 𝜆 cao cho thấy phương sai của giá trị doanh nghiệp lớn hơn nhiều so với phương sai của các giao dịch nhiễu, điều này cho thấy nhà đầu tư phản ứng mạnh mẽ với biến động trong khối lượng đặt giá vì chúng phản ánh thông tin Gopalan, Kadan và Pevzner (2009) đã đơn giản hóa mô hình bằng cách giả định hệ số 𝜌 = 0, nhưng cũng đã chứng minh được kết quả tương tự với hệ số 𝜌 > 0.
Gopalan, Kadan và Pevzner (2009) đã đề xuất một mệnh đề cho mô hình lý thuyết nghiên cứu mối quan hệ giữa tính thanh khoản của tài sản và tính thanh khoản của cổ phiếu.
Mối quan hệ giữa thanh khoản của tài sản và thanh khoản của cổ phiếu rất phức tạp Thanh khoản tài sản cao có thể dẫn đến thanh khoản cổ phiếu cao khi và chỉ khi 𝛼 < 𝛼�, trong đó 𝛼� được xác định bởi công thức 𝛼� = 1 + (𝑘 𝜎𝑦 1).
Phần chứng minh của Gopalan, Kadan và Pevzner (2009) về 𝛼� = 1
MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM – DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dự báo của mô hình thực nghiệm
Phần dự báo thực nghiệm được xây dựng dựa trên Mệnh đề của mô hình lý thuyết, cho thấy rằng tính thanh khoản của tài sản có thể tương quan cùng chiều hoặc trái chiều với tính thanh khoản của cổ phiếu Sự gia tăng tài sản thanh khoản trên bảng cân đối kế toán có thể làm giảm rủi ro giá trị doanh nghiệp, nhưng đồng thời cũng dẫn đến nhiều quyết định đầu tư trong tương lai, làm tăng rủi ro cho doanh nghiệp Hai ảnh hưởng này tác động đến tính thanh khoản của cổ phiếu theo hai hướng trái ngược nhau Do đó, nghiên cứu tiến hành các kiểm định thực nghiệm để xác định ảnh hưởng nào trong hai yếu tố này là vượt trội hơn trên thị trường.
Việt Nam Từ đó, chúng tôi đưa ra Dự báo của mô hình thực nghiệm:
Dự báo: Tính thanh khoản của tài sản có thể tương quan dương hoặc tương quan âm với tính thanh khoản của cổ phiếu.
Cơ sở dữ liệu
Thị trường chứng khoán Việt Nam đã hoạt động trong 13 năm, với giai đoạn đầu chỉ có hai cổ phiếu niêm yết và cơ sở dữ liệu chưa đầy đủ Do đó, chúng tôi quyết định xây dựng bộ dữ liệu mẫu từ quý I năm nay.
Từ năm 2007 đến quý I năm 2013, thị trường chứng khoán Việt Nam đã trải qua giai đoạn hoạt động sôi nổi Nghiên cứu của chúng tôi tập trung vào dữ liệu hàng quý của tất cả các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn chứng khoán Hà Nội (HNX) và Hồ Chí Minh (HOSE) Chúng tôi giới hạn mẫu nghiên cứu cho các doanh nghiệp có giá trị sổ sách tổng tài sản trên 400 tỷ VND và có đủ dữ liệu trong khoảng thời gian nghiên cứu để đảm bảo rằng các doanh nghiệp rất nhỏ không ảnh hưởng tương đối đến kết quả kiểm định Việc giới hạn số lượng doanh nghiệp cũng giúp tăng cường tính chính xác trong kiểm định tương quan chuỗi thời gian.
Dữ liệu để đo lường tính thanh khoản của tài sản được thu thập từ Bảng cân đối kế toán trong Báo cáo tài chính hàng quý của các doanh nghiệp Thông tin tài chính liên quan, bao gồm số cổ phiếu niêm yết, chia tách cổ phần và chi trả cổ tức, được lấy trực tiếp từ trang web http://vietstock.vn/ và http://cafef.vn/.
Dữ liệu để đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu được thu thập từ lịch sử giá và khối lượng giao dịch hàng ngày trên hai sàn HNX và HOSE Thông tin này bao gồm giá đóng cửa hàng ngày, tổng khối lượng giao dịch, giá đặt mua cao nhất, giá chào bán thấp nhất, tổng số ngày giao dịch trong quý và tỷ suất sinh lợi của từng cổ phiếu, tất cả đều được lấy trực tiếp từ hai trang web chính thức.
Phương pháp nghiên cứu
Trong phần phương pháp nghiên cứu, bài viết được chia thành ba phần nhỏ để trình bày chi tiết về các phương pháp đo lường thanh khoản Cụ thể, chúng tôi sẽ đề cập đến phương pháp đo lường thanh khoản của cổ phiếu, phương pháp đo lường thanh khoản của tài sản và các phương pháp khác liên quan.
4.3.1 Phương pháp đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu – Biến phụ thuộc
Hệ số 𝜆 của Kyle (1985) là phương pháp lý thuyết cơ bản để đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu, nhưng hiện tại chưa có phương pháp thống nhất nào được áp dụng trong thực nghiệm Do đó, nghiên cứu của chúng tôi sẽ dựa trên gợi ý của Gopalan, Kadan và Pevzner để phát triển phương pháp đo lường thanh khoản hiệu quả hơn.
(2009), sử dụng bốn phương pháp phổ biến từ bốn bài nghiên cứu khác nhau để đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu, cụ thể:
Phương pháp đầu tiên để đo lường tính không thanh khoản của cổ phiếu được đề xuất bởi Amihud (2002) Do phương pháp gốc của Amihud có tính bất đối xứng cao, chúng tôi đã áp dụng căn bậc hai của phương pháp này cho nghiên cứu thực nghiệm của mình Tính không thanh khoản của mỗi cổ phiếu trong mẫu được tính dựa trên dữ liệu hàng quý.
Trong bài viết này, N i,t đại diện cho số ngày giao dịch cổ phiếu i trong quý t, R i,j là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i vào ngày j, và Vol i,j là khối lượng giao dịch.
Giá đóng cửa hàng ngày được ký hiệu là P i,j−1 Do giá trị R i,j thường được tính bằng phần trăm và có kích thước nhỏ so với tổng giá trị giao dịch trong ngày, chúng tôi sử dụng đơn vị Voli,j là một triệu khối lượng giao dịch để thuận tiện cho việc tính toán trong mô hình hồi quy.
Phương pháp đo lường chênh lệch ngầm giữa giá hỏi mua và giá chào bán, lần đầu tiên được Roll (1984) giới thiệu, sử dụng căn bậc hai của hệ số tự tương quan của tỷ suất sinh lợi hàng ngày của cổ phiếu để thực hiện tính toán.
Trong nghiên cứu của Roll (1984), chênh lệch hiệu dụng của giỏ mua và giỏ bán cổ phiếu i trong quý t được tính bằng công thức 𝑠 𝑖,𝑡 = −𝐶𝑜𝑣(𝑅 𝑖,𝑗 ,𝑅 𝑖,𝑗−1 ) Tuy nhiên, cần lưu ý rằng công thức này sử dụng giá trị âm của hệ số tự tương quan, trong khi thực tế cho thấy hệ số tự tương quan của tỷ suất sinh lợi các cổ phiếu thường là dương Do đó, việc áp dụng căn để tính chênh lệch hiệu dụng như trong nghiên cứu của Roll trở nên không hợp lý.
Năm 2005, đã có đề xuất gán giá trị chênh lệch hiệu dụng bằng 0 cho những kỳ có hệ số tự tương quan dương Chúng tôi áp dụng gợi ý này để tiến hành nghiên cứu thực nghiệm của mình.
Phương pháp đo lường thứ ba được Gopalan, Kadan và Pevzner đề xuất, dựa trên việc tính toán trung bình hàng quý của các chênh lệch hiệu dụng giữa giá hỏi mua và giá chào bán, hay còn gọi là Spread.
Chênh lệch hiệu dụng giữa giá hỏi mua và giá chào bán trong giao dịch được tính bằng tỷ lệ giữa giá trị tuyệt đối của chênh lệch và điểm giữa của các kết hợp đặt giá Chênh lệch này được trung bình theo quý để tính Spread Tuy nhiên, do thiếu cơ sở dữ liệu đáng tin cậy về giá hỏi mua và giá chào bán trong các giao dịch cổ phiếu tại Việt Nam, chúng tôi đã điều chỉnh phương pháp tính toán cho phù hợp với nguồn dữ liệu của thị trường chứng khoán Việt Nam.
Giá đóng cửa của cổ phiếu i trong ngày giao dịch được ký hiệu là \( P_{i,j-1} \), trong đó giá hỏi mua cao nhất là \( \max(askP_{i,j}) \) và giá chào bán tốt nhất là \( \min(bidP_{i,j}) \) Tổng số ngày giao dịch của cổ phiếu i trong quý được ký hiệu là N.
Phương pháp thứ tư liên quan đến việc phân tích các cổ phiếu có tính thanh khoản thấp, thường ít được giao dịch trên thị trường Tỷ lệ này được tính bằng số ngày cổ phiếu không giao dịch so với tổng số ngày giao dịch của toàn thị trường, theo nghiên cứu của Lesmond, Ogden & Trzcinka (1999).
4.3.2 Phương pháp đo lường tính thanh khoản của tài sản – Biến độc lập Để đo lường tính thanh khoản của tài sản, chúng tôi sử dụng cách tiếp cận của Berger & Bouwman (2008), gán điểm thanh khoản từ 0 đến 1 cho tất cả các tài sản trên bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp dựa trên mức độ thanh khoản Sau đó, chúng tôi tính giá trị trung bình của các điểm thanh khoản với trọng số là giá trị sổ sách của từng loại tài sản và chuẩn hóa công thức bằng giá trị Tổng tài sản với độ trễ một quý
Để đo lường thanh khoản của tài sản, chúng tôi gán điểm thanh khoản 1 cho Tiền và Các khoản tương đương tiền, trong khi các loại tài sản khác nhận điểm thanh khoản 0 Công thức đo lường độ thanh khoản của tài sản đối với doanh nghiệp i trong năm t được thiết lập dựa trên quy tắc này.
Cách tính tỷ lệ giữa tiền mặt và tổng tài sản theo công thức 𝑊𝐴𝐿 −1 thực tế chỉ ra rằng nó loại trừ nhiều loại tài sản có tính thanh khoản khác trong bảng cân đối kế toán Tuy nhiên, công thức này lại xác định giá trị 𝛼 trong mô hình lý thuyết một cách chính xác nhất.
Kiểm định hệ số tự tương quan giữa các biến trong mô hình
Bảng 4.3 trình bày kết quả kiểm định tự tương quan của các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu của chúng tôi Không như dự đoán, các biến phụ thuộc đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu không có mối tương quan cao với các biến độc lập đo lường tính thanh khoản của tài sản Đặc biệt, phương pháp đo lường tính không thanh khoản của tài sản dựa trên giá trị thị trường (MWAL) không có tương quan đáng kể với các phương pháp dựa trên giá trị sổ sách của tổng tài sản, do sự khác biệt giữa giá trị sổ sách và giá trị thị trường của tổng tài sản chủ yếu đến từ sự chênh lệch giữa giá trị sổ sách và giá trị thị trường của vốn cổ phần Hệ số tương quan giữa MWAL và Market to Book là -0,57, cho thấy mối liên hệ tiêu cực Các biến kiểm soát còn lại cũng không có tương quan đáng kể với nhau và với các biến chính.
Bảng 4.3 – Kết quả kiểm định tự tương quan
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chúng tôi tiến hành kiểm định thực nghiệm để khám phá mối quan hệ giữa tính thanh khoản của tài sản và cổ phiếu tại thị trường Việt Nam Theo lý thuyết, mối quan hệ này khá phức tạp: số dư tiền mặt cao trên bảng cân đối kế toán có thể giảm rủi ro giá trị doanh nghiệp và tăng tính thanh khoản cổ phiếu Ngược lại, số dư tiền mặt cao cũng có thể dẫn đến quyết định đầu tư tương lai nhiều hơn, làm tăng rủi ro doanh nghiệp và giảm tính thanh khoản cổ phiếu niêm yết Để xác định tương quan nào chiếm ưu thế hơn trong bối cảnh Việt Nam, chúng tôi thực hiện hồi quy mô hình dữ liệu bảng với các yếu tố thời gian và ảnh hưởng chéo.
Mô hình 𝑌 𝑖,𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝑋 𝑖,𝑡 + 𝛾𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙𝑠 𝑖,𝑡 + 𝜇 𝑖 + 𝜇 𝑡 + 𝜖 𝑖,𝑡 được sử dụng để đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu i trong quý t, trong đó 𝑌𝑖,𝑡 đại diện cho biến đo lường tính thanh khoản, 𝑋 𝑖,𝑡 là biến đo lường tính thanh khoản của tài sản, và 𝜇 𝑖 cùng 𝜇 𝑡 là các biến giả nhằm kiểm soát ảnh hưởng chéo giữa các doanh nghiệp và ảnh hưởng theo chuỗi thời gian Các biến kiểm soát đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích mối quan hệ này.
Mẫu nghiên cứu bao gồm tất cả các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn từ quý I năm 2007 đến quý I năm 2013, với các chỉ số như Mkt Cap, Chi tiêu vốn, Tỷ lệ thị trường trên giá trị sổ sách, ROA, BHAR và Accruals tùy ý Đặc biệt, dữ liệu về Spread chỉ được thu thập từ quý III năm 2007.
Bảng 5.1 trình bày kết quả kiểm định dự báo từ mô hình hồi quy biến giả bình phương tối thiểu, với 16 kết hợp giữa bốn biến đo lường tính thanh khoản của tài sản và bốn biến đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu Các phương pháp đo lường tính thanh khoản của cổ phiếu trong nghiên cứu thực chất là phương pháp đo lường tính không thanh khoản, dẫn đến dấu của các hệ số trong kết quả mô hình ngược với dấu của tương quan cần kiểm định Độ tin cậy được thể hiện qua dấu hoa thị ở mức 99% (*), 95% (**), và 90% (***).
Bảng 5.1 – A cho thấy biến phụ thuộc 𝐼𝑙𝑙𝑖𝑞 đo lường tính không thanh khoản cổ phiếu có mối tương quan âm với bốn biến độc lập đo lường tính thanh khoản tài sản: 𝑊𝐴𝐿 −1, 𝑊𝐴𝐿 −2, 𝑊𝐴𝐿 −3 và 𝑀𝑊𝐴𝐿 Các hệ số của biến độc lập thể hiện rằng tính thanh khoản tài sản và cổ phiếu có mối quan hệ cùng chiều, với hệ số sử dụng giá trị thị trường của tài sản là -0.56, cho thấy tương quan mạnh hơn so với giá trị sổ sách Mặc dù độ tin cậy của các hệ số đạt 99%, nhưng hệ số giải thích R² chỉ khoảng 0,54 Trong số các biến kiểm soát, chỉ hai biến 𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑡𝑜 𝐵𝑜𝑜𝑘 𝑡−1 và 𝐿𝑜𝑔(𝑀𝑘𝑡.𝐶𝑎𝑝 ) 𝑡−1 có ý nghĩa thống kê, cho thấy rằng doanh nghiệp có giá trị vốn hóa thị trường thấp và tỷ lệ giá trị sổ sách/giá trị thị trường cao thường có cổ phiếu ít thanh khoản Các chỉ số như ROA và 𝐵𝐻𝐴𝑅 𝑡−1 mặc dù có giá trị âm nhưng không có ý nghĩa trong mô hình kiểm định.
Bảng 5.1 – A: Các kết hợp hồi quy với biến phụ thuộc 𝑰𝒍𝒍𝒊𝒒
Theo bảng 5.1 – B, với biến phụ thuộc là s – Roll (1984), chúng tôi đã thực hiện mô hình hồi quy từ cột (5) đến cột (8) sử dụng bốn biến độc lập cùng với một tập hợp các biến kiểm soát như trong bảng 5.1 – A Kết quả thu được không như mong đợi, khi các hệ số tương quan của các biến độc lập đều mang giá trị âm, nhưng không có hệ số nào đạt ý nghĩa thống kê Chỉ số giải thích R² của các hồi quy rất thấp, chỉ khoảng 0,34.
Bảng 5.1 – B: Các kết hợp hồi quy với biến phụ thuộc s -Roll (1984) s -Roll (1984)
Bảng 5.1 – C trình bày kết quả hồi quy với biến phụ thuộc là Spread Các cột từ (9) đến (12) thể hiện kết quả hồi quy sử dụng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất, với hai biến giả tương tự như trong bảng 5.1 – A.
Kết quả cho thấy mối tương quan tích cực giữa tính thanh khoản của tài sản và tính thanh khoản của cổ phiếu, với tất cả các hệ số của biến phụ thuộc đều âm và có ý nghĩa thống kê.
Tất cả các biến đều có độ tin cậy 99% Ngoài ra, để ý rằng hệ số giải thích R 2 của mô hình hồi quy khá cao, xấp xỉ 0,77
Bảng 5.1-C: Các kết hợp hồi quy với biến phụ thuộc 𝑺𝒑𝒓𝒆𝒂𝒅
Xét về các biến kiểm soát, ba biến có ý nghĩa thống kê là 𝐿𝑜𝑔(𝑀𝑘𝑡.𝐶𝑎𝑝 )𝑡−1, Disc Accruals và tỷ suất sinh lợi bất thường BHAR Kết quả từ bảng 5.1 – A cho thấy rằng các doanh nghiệp có quy mô nhỏ với tỷ lệ P/E cao sẽ có cổ phiếu ít thanh khoản hơn, trong khi hệ số của biến 𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑡𝑜 𝐵𝑜𝑜𝑘 𝑡−1 không có ý nghĩa thống kê Hệ số âm của biến Disc Accruals chỉ ra mối tương quan dương giữa chi phí trích trước và tính thanh khoản cổ phiếu, cho thấy rằng các chi phí trích trước bất thường cao có thể làm giảm lợi nhuận ghi nhận và hoãn thuế, từ đó tăng tính thanh khoản Cuối cùng, hệ số của tỷ suất sinh lợi bất thường BHAR cho thấy một tương quan khó hiểu, khi các doanh nghiệp có tỷ suất sinh lợi bất thường thấp lại có tính thanh khoản cao, điều này trái ngược với dự báo của mô hình nghiên cứu.
Bảng 5.1 – D cho thấy biến phụ thuộc là Zero Ret, với bốn kết hợp của biến phụ thuộc đo lường tính không thanh khoản của cổ phiếu và bốn biến độc lập đo lường tính thanh khoản của tài sản: 𝑊𝐴𝐿 −1, 𝑊𝐴𝐿 −2, 𝑊𝐴𝐿 −3 và 𝑀𝑊𝐴𝐿, sử dụng phương trình hồi quy ước lượng bình phương bé nhất Kết quả cho thấy ba trong bốn hệ số gốc của biến độc lập có giá trị âm, trong đó một hệ số nằm trong khoảng tin cậy 99% và một nằm trong khoảng tin cậy 90% Biến độc lập 𝑀𝑊𝐴𝐿 thể hiện tương quan dương với tính thanh khoản của cổ phiếu tại thị trường Việt Nam với mức độ tin cậy cao Các biến kiểm soát hầu như không có ý nghĩa thống kê, ngoại trừ biến 𝐿𝑜𝑔(𝑀𝑘𝑡.𝐶𝑎𝑝 ) 𝑡−1, cho thấy doanh nghiệp quy mô nhỏ với tỷ lệ P/E cao thì cổ phiếu ít thanh khoản Hệ số giải thích R² của mô hình rất thấp, chỉ khoảng 0,28.
Bảng 5.1-D: Các kết hợp hồi quy với biến phụ thuộc Zero Ret
Kết quả hồi quy trong bảng 5.1 cho thấy có một mối tương quan cùng chiều giữa tính thanh khoản của tài sản và tính thanh khoản cổ phiếu của từng doanh nghiệp theo thời gian, mặc dù mối tương quan này khá yếu và độ tin cậy không cao Các biến kiểm soát trong bảng 5.1 cho ra ước lượng hệ số gốc khó hiểu, trong đó hai biến 𝑀𝑎𝑟𝑘𝑒𝑡 𝑡𝑜 𝐵𝑜𝑜𝑘𝑡−1 và 𝐿𝑜𝑔(𝑀𝑘𝑡.𝐶𝑎𝑝 )𝑡−1 có độ tin cậy cao cho cả bốn phương pháp, nhưng dấu hệ số của các phương pháp này lại không nhất quán trong các ước lượng.
Chúng tôi tiến hành hồi quy chéo dữ liệu theo phương pháp Fama-Macbeth để phân tích mối tương quan giữa tính thanh khoản của tài sản và tính thanh khoản của cổ phiếu ở các doanh nghiệp.
Phương pháp ước lượng bình phương bé nhất được chúng tôi sử dụng ở Bảng
Bảng 5.2 đã cố định các thay đổi của hệ số gốc của các mô hình qua thời gian mẫu, đồng thời giữ nguyên sự khác biệt về đặc điểm của từng cổ phiếu giữa các công ty Chúng tôi phân tích cách mà tương quan này thay đổi dựa trên đặc điểm riêng của từng công ty Phương pháp hồi quy Ước lượng bình phương nhỏ nhất được áp dụng cho từng quý với mô hình: Yi,t = α + βXi,t + γControlsi,t + ai + at + ϵi,t Sau đó, chúng tôi tính bình quân hàng quý các hệ số của từng biến trong mô hình, với tổng cộng 25 quan sát tương ứng với 25 quý từ 2007 đến 2013 cho mỗi bảng, phản ánh các kết hợp giữa biến phụ thuộc thể hiện tính thanh khoản của tài sản và biến độc lập thể hiện tính thanh khoản của cổ phiếu.
Spread chỉ có 23 quan sát do giới hạn trong bộ dữ liệu mẫu như đã trình bày ở
Chương 4 trình bày phương pháp điều chỉnh tự tương quan giữa các quý bằng cách điều chỉnh phương sai của từng tham số trung bình Cụ thể, chúng tôi nhân phương sai với hệ số điều chỉnh \( \frac{1 + \rho}{1 - \rho} \), trong đó \( \rho \) là hệ số tự tương quan bậc 1 của các ước lượng tham số Phương pháp này được đề xuất bởi Gopalan, Kadan và Pevzner (2009).
Mẫu nghiên cứu bao gồm tất cả các doanh nghiệp phi tài chính niêm yết trên sàn giao dịch trong giai đoạn từ quý I năm 2007 đến quý I năm 2013.
Spread chỉ lấy được dữ liệu từ quý III năm 2007 đến quý I năm 2013 Dấu hoa thị thể hiện độ tin cậy ở mức 99% (*), 95% (**) và 90% (***)
