PHẦN MỞ ĐẦU
Lý do nghiên cứu
Thị trường chứng khoán đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển giao vốn và phản ánh sức khỏe kinh tế của các quốc gia phát triển Với tính thanh khoản cao và khả năng tiếp cận dễ dàng, thị trường chứng khoán thu hút nhiều nhà đầu tư Cổ phiếu, kênh đầu tư chủ yếu, thường mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn so với các hình thức đầu tư khác, nhưng cũng đi kèm với mức rủi ro tương ứng Mối quan tâm về lợi nhuận và rủi ro luôn là vấn đề hàng đầu của các nhà đầu tư và là đề tài nghiên cứu của nhiều học giả Trong các nghiên cứu về lợi nhuận - rủi ro, mối quan hệ giữa giá trị công ty, được đại diện bởi chỉ số Tobin Q, và rủi ro đã được phân tích sâu, tuy nhiên vẫn chưa có sự đồng thuận về mối quan hệ này.
Các trường phái lý thuyết tài chính hiện đại và nghiên cứu về chiết khấu đa dạng hóa cho rằng chỉ số Tobin Q sẽ tăng theo tổng rủi ro của công ty Tuy nhiên, các lý thuyết về đánh đổi cấu trúc vốn tĩnh và quản trị rủi ro lại dự đoán một mối quan hệ nghịch biến giữa Tobin Q và biến động của vốn cổ phần.
Các nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa giá trị công ty, được đại diện bởi chỉ số Tobin Q, và rủi ro đã đưa ra nhiều quan điểm trái chiều, và tranh luận vẫn chưa có kết luận rõ ràng Các lập luận trong nghiên cứu học thuật có sự khác biệt và tính đúng đắn riêng, trong khi các nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện với mẫu và thời kỳ khác nhau, dẫn đến những kết quả trái ngược Điều này cho thấy rằng kết quả nghiên cứu có thể chỉ phù hợp với từng bối cảnh cụ thể Tuy nhiên, giá trị của các nghiên cứu trước vẫn không giảm sút, mà còn cung cấp cho chúng ta nhiều phương pháp tiếp cận và cách thức nghiên cứu đa dạng hơn.
Thị trường chứng khoán Việt Nam, mặc dù còn non trẻ, đang nổi lên như một điểm đến hấp dẫn cho các nhà đầu tư Hiểu rõ mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị công ty là yếu tố quan trọng giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định chiến lược đúng đắn cho danh mục đầu tư Do đó, tác giả đã chọn nghiên cứu "Mối quan hệ giữa rủi ro và hệ số Tobin Q, cơ hội tăng trưởng trên thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2008 - 2013" nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc cho các nhà đầu tư.
Vấn đề và phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích mối quan hệ giữa sự thay đổi trong rủi ro và hệ số Tobin Q, được đo lường qua tỷ lệ giữa giá trị thị trường và giá trị sổ sách của 193 doanh nghiệp niêm yết trên sàn HOSE và HNX trong giai đoạn 2008-2013 Mục tiêu là kiểm định mối quan hệ này để rút ra những kết luận cũng như các vấn đề còn tồn tại trong thị trường chứng khoán Việt Nam.
Mục đích nghiên cứu
Dựa vào những kết qua nghiên cứu trước đó, đặc biệt là nghiên cứu của Hyun – HanShin và Rene M.Stulz (2000), mục tiêu nghiên cứu trong bài này là:
Trong bối cảnh thị trường chứng khoán Việt Nam giai đoạn 2008-2013:
- Tìm mối quan hệ giữa hệ số Tobin Q và tổng rủi ro và các thành phần của nó gồm rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống
- Xem xét tính bền vững của mối quan hệ giữa hệ số Tobin Q và tổng rủi ro, rủi ro hệ thống, rủi ro phi hệ thống
- Xem xét ảnh hưởng của các yếu tố khác gồm đòn bẩy, quy mô, cơ hội phát triển đến mối quan hệ rủi ro và giá trị công ty.
Phương pháp nghiên cứu
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, tác giả sẽ thu thập dữ liệu từ các công ty phi tài chính niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE và HNX, với thời gian thu thập dữ liệu từ năm 2008 đến 2013 Phương pháp nghiên cứu áp dụng là kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng.
Nội dung nghiên cứu
Cấu trúc của nghiên cứu gồm những phần quan trọng sau:
Phần 1: tác giả đề cập lý do nghiên cứu, vấn đề và phạm vi nghiên cứu, mục đích nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu
Phần 2: Tổng quan những nghiên cứu trước đây và cơ sở lý thuyết Phần này trình bày sơ lược những nghiên cứu trước đây về mối quan hệ giữa rủi ro và hệ số Tobin Q Bên cạnh đó tác giả sẽ trình bày cơ sở lý thuyết mà bài nghiên cứu dựa vào
Phần 3: Phương pháp nghiên cứu Phần này trình bày về dữ liệu nghiên cứu, mô hình, và phương pháp nghiên cứu
Phần 4: Nội dung và kết quả nghiên cứu Phần này trình bày kết quả hồi quy đạt được, kiểm định kết quả, phân tích các yếu tố có thể tác động lên mối quan hệ giữa giá trị công ty và rủi ro và giải thích ý nghĩa kết quả
Phần 5: Kết luận các kết quả chính tìm thấy ở bài nghiên cứu, trình bày những hạn chế và đề xuất các hướng nghiên cứu mới.
LÝ THUYẾT TỔNG QUAN VÀ NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY
Những nghiên cứu trước đây
Thị trường chứng khoán toàn cầu đã xuất hiện từ thế kỷ 16 và trải qua nhiều biến động, nhưng vẫn tồn tại và phát triển mạnh mẽ Nó đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế như một kênh huy động và điều tiết vốn hiệu quả, đồng thời là một lựa chọn đầu tư hấp dẫn Sự vận động của thị trường chứng khoán luôn là chủ đề nghiên cứu hấp dẫn cho các học giả kinh tế qua các thế hệ.
Mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro chứng khoán đang thu hút sự chú ý lớn trong nghiên cứu thị trường chứng khoán Đây là yếu tố cốt lõi trong việc xây dựng chiến lược đầu tư cho mọi nhà đầu tư Các nền tảng lý thuyết ban đầu về vấn đề này đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu rõ cách thức hoạt động của thị trường.
Danh mục hiện đại (MPT) của Markowitz (1952) đo lường tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu qua lãi vốn và cổ tức Khi cổ tức được tính vào giá cổ phiếu, tỷ suất sinh lợi sẽ phản ánh sự thay đổi giá giữa hai giai đoạn Tỷ suất sinh lợi theo ngày được tính bằng logarithm của tỷ lệ giá điều chỉnh Markowitz phát triển phương pháp đo lường rủi ro thông qua phương sai và độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi, phân chia rủi ro thành hai loại: rủi ro hệ thống và phi hệ thống Ông đã xây dựng phương pháp để đo lường tỷ suất sinh lợi và rủi ro cho danh mục nhiều chứng khoán, với mục tiêu tối đa hóa tỷ suất sinh lợi với rủi ro cố định hoặc tối thiểu hóa rủi ro với tỷ suất sinh lợi cố định thông qua đa dạng hóa.
Lý thuyết thị trường vốn, được phát triển bởi William Sharpe, John Lintner và Jack Treynor vào năm 1960 thông qua mô hình CAPM, đã trở thành tiêu chuẩn trong nghiên cứu lợi nhuận và rủi ro Mô hình này chỉ ra rằng có mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lợi phụ trội của một chứng khoán và hệ số rủi ro 𝜷, cho thấy nhà đầu tư nên nhận được tỷ suất sinh lợi cao hơn khi chấp nhận rủi ro lớn hơn Qua CAPM, chúng ta nhận thấy rằng đa dạng hóa có thể giảm thiểu rủi ro phi hệ thống, tức là rủi ro đặc thù của từng chứng khoán, nhưng không thể giảm thiểu rủi ro hệ thống.
Theo mô hình CAPM, Fama và French đã phát triển một mô hình tổng hợp với các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi, bao gồm quy mô công ty, đòn bẩy tài chính, giá trị vốn cổ phần trên giá trị thị trường, và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường Nghiên cứu được thực hiện trên các chứng khoán từ NYSE, AMEX và NASDAQ trong giai đoạn 1963-1990, cho thấy mối quan hệ giữa β và tỷ suất sinh lợi trung bình không cao Ngược lại, các yếu tố như quy mô, hệ số đòn bẩy, giá trị vốn cổ phần trên giá trị thị trường và giá trị sổ sách trên giá trị thị trường đều có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ suất sinh lợi Kết luận cho thấy giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và quy mô công ty là những yếu tố quan trọng nhất liên quan đến tỷ suất sinh lợi chứng khoán.
Năm 1993, Fama và French giới thiệu mô hình ba nhân tố nổi tiếng, bổ sung thêm nhân tố bù rủi ro chứng khoán bên cạnh hai nhân tố đã có Sau khi công bố, họ đã tiến hành kiểm nghiệm khả năng dự báo của mô hình và thực hiện hai kiểm nghiệm thực tế vào năm 1996 và 2000 Kết quả cho thấy mô hình này khá thành công trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi của các công ty.
Mô hình tăng trưởng Gordon, được phát triển bởi Gordon và Shapiro vào năm 1956 và tiếp tục được Gordon mở rộng vào năm 1962, vẫn là một công cụ định giá phổ biến hiện nay Mô hình này nhấn mạnh vai trò quan trọng của chỉ số tăng trưởng trong việc định giá công ty Cụ thể, những công ty có cùng mức rủi ro nhưng có tỷ lệ tăng trưởng cao hơn về cổ tức, doanh thu hoặc dòng tiền sẽ có giá trị cao hơn so với các công ty khác.
Nghiên cứu về mối quan hệ giữa rủi ro, giá trị công ty và cơ hội tăng trưởng vẫn còn nhiều tranh cãi Các nghiên cứu hiện tại có thể được phân loại thành bốn trường phái chính: (1) thuyết tài chính hiện đại về quyền chọn tăng trưởng; (2) thuyết đa dạng hóa chiết khấu; (3) thuyết quản trị rủi ro; và (4) thuyết định giá quyền chọn trong cấu trúc vốn của công ty Những phương pháp tiếp cận khác nhau này tạo nên một nền tảng vững chắc cho việc khám phá mối quan hệ phức tạp này.
Trường phái theo thuyết tài chính hiện đại về quyền chọn tăng trưởng:
Trường phái tài chính hiện đại, được khởi xướng bởi Dixit và Pindyck, cho rằng chỉ số Tobin Q nên tăng theo tổng rủi ro của công ty Lý thuyết này phân tích giá trị công ty thành hai phần: giá trị tài sản hiện có và giá trị của các cơ hội tăng trưởng, đồng thời nhấn mạnh tính chất quyền chọn của các cơ hội này.
Theo nghiên cứu của Dixit và Pindyck (1993), các cơ hội tăng trưởng có thể được coi là quyền chọn thực trên dòng tiền từ tài sản hiện có Các công ty có biến động lớn hơn sẽ có các cơ hội tăng trưởng có giá trị hơn khi các yếu tố khác không thay đổi Mối quan hệ đồng biến giữa rủi ro và cơ hội tăng trưởng này không chỉ làm tăng giá trị công ty mà còn góp phần tăng hệ số Q.
Trường phái theo lý thuyết chiết khấu đa dạng hóa (diversification discount):
Lý thuyết này đưa ra một lý do khác giải thích tại sao tỷ lệ Q nên tăng khi rủi ro của công ty tăng Nghiên cứu cho thấy rằng các công ty đa dạng hóa ngành nghề thường có giá trị thấp hơn so với các công ty chuyên môn hóa trong một ngành nhất định (Lang và Stulz).
Theo nghiên cứu của Berger và Ofek (1995), một công ty đa dạng hóa ngành nghề sẽ có mức biến động thấp hơn so với công ty chuyên ngành, khi các yếu tố khác không thay đổi Điều này dẫn đến kết luận rằng các công ty có mức biến động cao hơn sẽ có giá trị cao hơn, theo thuyết chiết khấu đa dạng hóa.
Trường phái theo lý thuyết quản trị rủi ro:
Lý thuyết quản trị rủi ro cho rằng các công ty có thể hưởng lợi từ việc quản lý rủi ro, vì rủi ro quá mức có thể làm tăng chi phí tài chính và dẫn đến đầu tư không tối ưu Tuy nhiên, chính sách quản trị rủi ro tối ưu đôi khi có thể làm tăng rủi ro, như Froot, Scharfstein và Stein (1993) đã chỉ ra, khi các công ty tham gia vào thị trường phái sinh có thể gia tăng biến động dòng tiền Minton và Schrand (1999) cung cấp bằng chứng về mối quan hệ nghịch biến giữa biến động dòng tiền và đầu tư, nhưng chưa có nghiên cứu nào tập trung vào mối quan hệ giữa giá trị công ty và rủi ro mong đợi Các lý thuyết quản trị rủi ro ngụ ý rằng mối quan hệ giữa rủi ro vốn cổ phần và Q công ty có thể là đồng biến hoặc nghịch biến Việc xác định số lượng phòng ngừa tối ưu dựa trên chi phí biên của rủi ro không phòng ngừa và rủi ro có phòng ngừa cho thấy rằng các công ty có chi phí biên cao về rủi ro không phòng ngừa sẽ có rủi ro không phòng ngừa ít hơn, dẫn đến mối quan hệ cùng chiều giữa Q và hệ số rủi ro Ngược lại, nếu chi phí biên của rủi ro phòng ngừa thay đổi giữa các công ty, sẽ có mối quan hệ ngược chiều Trong cả hai trường hợp, sự gia tăng rủi ro không phòng ngừa thường dẫn đến giảm Q, cho thấy mối quan hệ ngược chiều giữa rủi ro và giá trị công ty.
Trường phái định giá quyền chọn trong cấu trúc vốn công ty dự đoán mối quan hệ nghịch biến giữa giá trị vốn cổ phần và biến động vốn cổ phần, đặc biệt ở các công ty có đòn bẩy khi tỷ suất sinh lợi hằng số Nghiên cứu của Black (1976) và Christie (1982) đã chỉ ra rằng mối quan hệ này có thể không chỉ phụ thuộc vào đòn bẩy Các nghiên cứu ở cấp độ công ty như Cheung và Ng (1992), Duffee (1995), và Bekaert và Wu (2000) cùng với các nghiên cứu ở cấp độ thị trường tổng thể như Schwert (1989) đã cung cấp bằng chứng cho thấy mối quan hệ nghịch biến không thể giải thích chỉ bằng một yếu tố duy nhất Điều này đặt ra câu hỏi về cách giải thích mối quan hệ giữa giá trị và biến động vốn cổ phần.
Bài nghiên cứu của Hyun-Han Shin và Rene M.Stulz (2000) trong "Firm value, risk and growth opportunities" đã cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa giá trị công ty và rủi ro, sử dụng mẫu nghiên cứu từ các công ty trên COMPUSTAT giai đoạn 1965-1992 Nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ nghịch biến giữa thay đổi rủi ro phi hệ thống và Q, cũng như mối quan hệ đồng biến giữa rủi ro hệ thống và Q, với các mối quan hệ này bền vững theo thời gian Tuy nhiên, tác giả không tìm thấy hỗ trợ cho giả thuyết rằng quyền chọn thực của cơ hội tăng trưởng làm giảm thiểu tác động bất lợi của rủi ro lên Q, đặc biệt là ở các công ty lớn, nơi mối quan hệ giữa Q và tổng rủi ro có xu hướng đồng biến trong nửa sau của mẫu Nghiên cứu gần đây ở Việt Nam cũng cho thấy mối quan hệ đồng biến giữa giá trị công ty và các biến rủi ro, chủ yếu tập trung vào các công ty trên sàn HOSE.
Nền tảng cơ sở lý thuyết
Trong phần này, tác giả sẽ trình bày chi tiết về mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị công ty Chỉ số Tobin Q được tính bằng cách cộng giá trị thị trường của vốn cổ phần (E) với nợ (D) và chia cho tài sản (A) Công thức này có thể được diễn đạt như sau: Tobin Q = (E + D) / A.
Trong nghiên cứu thực nghiệm, giá trị của D sẽ được xác định qua giá trị sổ sách do thiếu thông tin về giá trị thị trường Tác giả sử dụng nhiều thước đo rủi ro, trong đó rủi ro được hiểu là tổng rủi ro bao gồm cả rủi ro hệ thống và phi hệ thống Phần lý thuyết được chia thành ba phần: đầu tiên, tác giả phân tích tác động của yếu tố quyền chọn tăng trưởng lên mối quan hệ giữa Q và rủi ro; thứ hai, trình bày lý thuyết đa dạng hóa chiết khấu; và cuối cùng, đưa ra dự đoán từ các lý thuyết quản trị rủi ro về mối quan hệ giữa Q và rủi ro Tác giả cũng nghiên cứu các hàm ý cho rằng vốn cổ phần hoạt động như một quyền chọn, với giá trị phụ thuộc vào sự biến động của nó.
2.2.1 Cơ hội tăng trưởng và mối quan hệ giữa Q và rủi ro Ít người nghĩ rằng việc đầu tư vào một dự án để mở rộng sản xuất kinh doanh hoặc đơn thuần hoạt động mua sắm các máy móc thiết bị để nâng công suất sản xuất của doanh nghiệp có tính chất tương tự một quyền chọn mà trong lĩnh vực tài chính được gọi là quyền chọn thực (Real option ) Quyền chọn thực là một quyền chọn cho phép doanh nghiệp có thể thực hiện quyết định trong tương lai và làm thay đổi giá trị của quyết định đã thực hiện ở hiện tại Ví dụ thay vì phải ra quyết định đầu tư hôm nay, một doanh nghiệp có thể chờ và thực hiện các quyết định khác căn cứ vào các thông tin sự kiện kinh tế trong tương lai Một số dạng thường gặp của quyền chọn thực trong đầu tư gồm:
- Quyền chọn thời gian: Thay vì phải đầu tư hôm nay, công ty có thể hoãn lại chờ đến khi tình hình thuận lợi
Quyền chọn quy mô cho phép công ty đầu tư thêm vào dây chuyền thiết bị đã quyết định đầu tư ban đầu khi tình hình thuận lợi, hoặc thanh lý thiết bị đã đầu tư với giá tốt nếu tình hình không thuận lợi.
Quyền chọn linh hoạt cho phép doanh nghiệp tăng giá bán hoặc sản lượng theo ý muốn, từ đó gia tăng giá trị đầu tư Doanh nghiệp nào sở hữu nhiều phương án và linh hoạt hơn trong quyết định đầu tư sẽ có giá trị cao hơn, không chỉ dựa vào tài sản hiện tại mà còn nhờ vào giá trị NPV của các dự án Ví dụ, trong dự án lọc dầu, một doanh nghiệp có quyền chọn có thể cải tiến dây chuyền đầu tư và đạt được NPV cao hơn so với doanh nghiệp không có phương án dự phòng Sự linh hoạt trong đầu tư giúp nâng cao giá trị kỳ vọng của công ty, đặc biệt trong bối cảnh bất lợi Khi xem xét mối quan hệ giữa giá trị tài sản hiện có và cơ hội tăng trưởng, sự gia tăng phương sai của tỷ lệ thay đổi tài sản không ảnh hưởng đến giá trị tài sản nhưng làm tăng giá trị cơ hội tăng trưởng, từ đó làm tăng Q.
Lý thuyết quyền chọn thực không dự đoán rõ ràng mối quan hệ giữa phương sai của vốn cổ phần và Q, vì không chắc chắn rằng các công ty có biến động cao sẽ có K cao tương ứng Quyền chọn tăng trưởng có giá trị không đáng kể cho những công ty này do giá thực hiện (K) cao Đối với quyền chọn mua, giá thực hiện càng cao thì giá trị quyền chọn càng nhỏ, và mục tiêu của người mua quyền chọn mua là để phòng ngừa rủi ro khi giá tài sản cơ sở tăng trong tương lai Mức giá thực hiện cao đồng nghĩa với việc người mua phải bỏ ra nhiều tiền hơn, đồng thời khả năng giá tài sản cơ sở vượt giá thực hiện khi đáo hạn cũng thấp hơn, dẫn đến giảm giá trị phòng ngừa rủi ro Tuy nhiên, nếu một công ty có sự gia tăng trong biến động mà các tham số K, ɷ, và A giữ nguyên, thì Q sẽ nhất thiết phải tăng.
2.2.2 Lý thuyết về đa dạng hóa chiết khấu (Diversification discount):
Trong bài nghiên cứu của Lang & Stulz (1994) chỉ ra rằng trong giai đoạn
Trong giai đoạn 1970 – 1980 tại Hoa Kỳ, các công ty hoạt động đa ngành có chỉ số Q thấp hơn so với các công ty chuyên môn hóa trong một lĩnh vực cụ thể Lang & Stulz đã thực hiện một nghiên cứu so sánh chỉ số Q của các công ty đa ngành với các công ty con hoạt động độc lập trong từng lĩnh vực, giả định rằng nếu các công ty đa ngành tách ra, chúng sẽ có hiệu suất tốt hơn Mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá chỉ số Q của các công ty đa ngành so với một danh mục thuần (pure play portfolio) được hình thành từ các lĩnh vực mà công ty đa ngành đang hoạt động Chỉ số đa dạng hóa chiết khấu cũng được đề cập trong phân tích này.
“Diversification discount” là chỉ số đo lường sự khác biệt giữa Q của danh mục thuần và Q của công ty đa ngành, cho thấy rằng danh mục thuần có Q cao hơn so với Q của công ty đa ngành Lang & Stulz giải thích rằng các công ty đa dạng hóa thường hoạt động trong các lĩnh vực ít tăng trưởng, do lĩnh vực chính đã hết cơ hội phát triển Nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng Q giảm khi mức độ đa dạng hóa của công ty tăng lên, đồng nghĩa với việc công ty hoạt động trong nhiều lĩnh vực sẽ có rủi ro phi hệ thống thấp hơn Do đó, nếu lý thuyết đa dạng hóa chiết khấu đúng, ta có thể kỳ vọng rằng sự gia tăng đa dạng hóa sẽ dẫn đến sự sụt giảm trong Q.
2.2.3 Lý thuyết về quản trị rủi ro Để cho đơn giản, chúng ta xem xét một mô hình mà trong đó các cú sốc lớn ảnh hưởng tiêu cực đến dòng tiền của công ty, và do đó tác động đến giá trị công ty
Các cú sốc tài chính làm gia tăng chi phí và giảm lợi ích tấm chắn thuế từ nợ Nếu công ty có thể phòng ngừa các cú sốc này mà không tốn chi phí, giá trị của công ty sẽ cao hơn Ngược lại, công ty có mức rủi ro thấp có thể sử dụng nhiều nợ để tối đa hóa lợi ích tấm chắn thuế Mô hình hóa tình huống này cho thấy chi phí chấp nhận rủi ro không phòng ngừa tăng dần theo lượng rủi ro Công ty cũng phải chịu chi phí cho rủi ro được phòng ngừa, và chi phí này cũng tăng theo lượng rủi ro được phòng ngừa Mặc dù có thể sử dụng các công cụ phái sinh và hợp đồng bảo hiểm để giảm rủi ro, nhưng một số rủi ro khác khó phòng ngừa và tốn kém hơn Tổng chi phí chấp nhận rủi ro không phòng ngừa bao gồm chi phí chấp nhận rủi ro và chi phí cho rủi ro được phòng ngừa Công ty đạt được số lượng rủi ro không phòng ngừa tối ưu khi chi phí ròng của rủi ro không phòng ngừa là nhỏ nhất.
Hàm chi phí biên thể hiện sự chấp nhận rủi ro không phòng ngừa và chi phí biên liên quan đến việc phòng ngừa rủi ro của một công ty Việc phân tích hai hàm chi phí này giúp hiểu rõ hơn về tác động của rủi ro đối với hoạt động kinh doanh và quyết định chiến lược quản lý rủi ro hiệu quả.
(Nguồn: trích từ bài nghiên cứu “Firm value, risk and growth opportunities” của Hyun-Han Shin và các cộng sự (2000))
Hình 2.1 minh họa mối quan hệ giữa chi phí biên và rủi ro không phòng ngừa, với trục tung đại diện cho chi phí biên và trục hoành thể hiện mức độ rủi ro Điểm giao nhau giữa đường chi phí biên của việc chấp nhận rủi ro không phòng ngừa và đường chi phí biên của rủi ro phòng ngừa cho thấy lượng rủi ro không phòng ngừa tối ưu.
Trong trường hợp này, chúng ta đang xem xét tình huống giữa các công ty khác nhau Đặc biệt, nếu các công ty có cùng hàm số chi phí biên cho việc phòng ngừa rủi ro nhưng lại khác nhau về hàm số chi phí biên cho việc chấp nhận rủi ro không phòng ngừa, kết quả sẽ như thế nào? Hình 2.2 sẽ minh họa rõ hơn về vấn đề này.
Các công ty khác nhau có hàm chi phí biên khi chấp nhận rủi ro không phòng ngừa, nhưng lại tương đồng về hàm chi phí biên liên quan đến việc phòng ngừa rủi ro.
Trong nghiên cứu “Giá trị công ty, rủi ro và cơ hội tăng trưởng” của Hyun-Han Shin và các cộng sự (2000), bốn công ty được phân tích có cùng hàm chi phí biên rủi ro phòng ngừa nhưng khác nhau về hàm chi phí biên chấp nhận rủi ro không phòng ngừa Các công ty với hàm chi phí biên chấp nhận rủi ro không phòng ngừa cao hơn sẽ có giao điểm của hai đường chi phí biên thấp hơn trên trục hoành, dẫn đến lượng rủi ro không phòng ngừa thấp Ngược lại, những công ty có lượng rủi ro không phòng ngừa thấp lại phải chịu tổng chi phí cao hơn từ cả rủi ro phòng ngừa và chấp nhận rủi ro không phòng ngừa, do đó giá trị công ty sẽ thấp hơn, tương ứng với Q thấp hơn Điều này cho thấy rằng trong một nhóm công ty có cùng hàm chi phí biên rủi ro phòng ngừa, giá trị công ty sẽ giảm khi hàm chi phí biên chấp nhận rủi ro không phòng ngừa tăng lên.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Trong bài nghiên cứu này, tác giả phân tích mối quan hệ giữa giá trị công ty và rủi ro thông qua hai phương pháp: mức độ số học và thay đổi Mô hình hồi quy sẽ được áp dụng cho cả hai cách tiếp cận, trong đó phương pháp thay đổi được tính bằng hiệu giữa mức độ số học của năm hiện tại và năm trước đó.
Dựa trên mô hình nghiên cứu của các công trình trước, đặc biệt là nghiên cứu của Huyn-Han Shin và Rene M Stulz năm 2000, các biến sau đây có thể được đưa vào mô hình nghiên cứu.
Chỉ số Tobin Q: để đo lường giá trị của một công ty Chỉ số này được tính toán như sau:
Q: chỉ số Tobin Q tính toán;
V: Giá trị thị trường của công ty được tính bằng tổng của giá trị thị trường của vốn cổ phần và giá trị sổ sách của nợ Giá trị thị trường của vốn cổ phần = Giá chứng khoán đóng cửa chưa điều chỉnh tại thời điểm cuối mỗi năm tài khóa x Số lượng chứng khoán tại thời điểm cuối mỗi năm tài khóa Giá trị sổ sách của nợ được lấy trong các báo cáo thường niên;
A: Giá trị sổ sách của tổng tài sản được lấy trong các báo cáo thường niên
Thay đổi Q: được tính bằng Q của năm tính toán trừ Q của năm trước đó:
Bài viết tập trung vào ba thước đo rủi ro chính Thước đo đầu tiên là rủi ro hệ thống, được xác định bằng tích β² của cổ phiếu công ty, phản ánh tổng bình phương sai lệch của log TSSL của chỉ số VN-INDEX hàng ngày so với giá trị trung bình trong năm Thước đo thứ hai là rủi ro phi hệ thống, tính toán qua tổng bình phương của phần dư hàng ngày trong năm Cuối cùng, thước đo thứ ba là tổng rủi ro của công ty, được tính dựa trên tổng bình phương của log TSSL hàng ngày trừ đi giá trị trung bình log TSSL trong năm.
Tổng rủi ro được tính bằng cách tổng hợp chênh lệch của TSSL hàng ngày của cổ phiếu so với giá trị trung bình Tác giả áp dụng các TSSL hàng ngày theo phương pháp của Schwert (1989) trong một năm tài khóa Để ước lượng tổng rủi ro hàng năm, tác giả tính tổng bình phương log TSSL hàng ngày và trừ đi giá trị trung bình log TSSL trong năm tài khóa đó.
Có 𝑁 𝑡 log TSSL hàng ngày, r tj của công ty j trong năm tài khoá t (𝑟 𝑖𝑡𝑗 =ln 𝑃 𝑖𝑡𝑗
Giá cổ phiếu của công ty j tại ngày i trong năm tài khóa t được ký hiệu là 𝑃 𝑖𝑡𝑗, trong khi giá cổ phiếu tại ngày liền kề trước đó (i-1) là 𝑃 (𝑖−1)𝑡𝑗 Giá trị trung bình log TSSL trong năm tài khóa t được biểu thị là 𝑟̅ 𝑡𝑗.
Rủi ro hệ thống (SR tj) và rủi ro phi hệ thống (NR tj) được ước lượng thông qua mô hình thị trường, với công thức: r ij = 𝑎 𝑗 + 𝑏 𝑗 𝑟 𝑚𝑖 + 𝑒 𝑖𝑗 Mô hình này cho phép phân tích tác động của các yếu tố thị trường đến lợi suất của tài sản.
Trong nghiên cứu này, rij đại diện cho log TSSL của công ty j trong ngày i, trong khi rmi là log TSSL của chỉ số VN-INDEX trong cùng ngày Kết quả được thu thập thông qua ước lượng bình phương bé nhất của mô hình thị trường, và mô hình CAPM cũng cho ra những kết quả tương tự Rủi ro hệ thống được tính bằng tích của βj 2 và tổng bình phương sai lệch của log TSSL hàng ngày của VN-INDEX so với giá trị trung bình trong năm Ngược lại, rủi ro phi hệ thống là tổng bình phương các phần dư eij trong năm Cần lưu ý rằng tổng rủi ro là tổng hợp của rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống.
Rủi ro phi hệ thống: ∑ 𝑁𝑡 𝑖=1 𝑒 𝑖𝑗 2
Sau khi tính tổng rủi ro, bao gồm rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống, tác giả sử dụng phân tích phương sai ANOVA để kiểm tra lại mô hình Kết quả ANOVA cho thấy rủi ro hệ thống được xác định qua RSS (phần được giải thích bởi mô hình thị trường), trong khi rủi ro phi hệ thống được đo bằng SSE (phần không được giải thích) Tổng rủi ro được tính bằng công thức TSS = RSS + SSE, phù hợp với ý nghĩa của các loại rủi ro Rủi ro hệ thống liên quan đến biến động của TSSL công ty theo VN-INDEX, trong khi rủi ro phi hệ thống phản ánh biến động riêng của TSSL không được mô hình hóa, chủ yếu từ rủi ro kinh doanh và rủi ro cấu trúc vốn Cả hai phương pháp tính toán đều cho kết quả nhất quán.
Thay đổi tổng rủi ro, rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống được xác định bằng cách tính toán các thước đo rủi ro Tác giả thực hiện việc này bằng cách lấy giá trị của năm hiện tại trừ đi giá trị của năm trước đó để xác định sự biến động của các thước đo.
Thay đổi tổng rủi ro: CTRtj = TRtj – TR (t-1)j
Thay đổi rủi ro hệ thống: CSRtj = SRtj – SR (t-1)j
Thay đổi rủi ro phi hệ thống: CNRtj = NRtj – NR (t-1)j
Ngoài ba biến độc lập chính để đo lường rủi ro, tác giả còn đưa vào các biến kiểm soát như log tuổi và log tài sản của công ty, theo nghiên cứu của Huyn-Han Shin & Rene M.Stulz (2000) Nghiên cứu này cũng sử dụng hai ký tự mã ngành SIC như biến giả ngành Tuy nhiên, do sự khác biệt trong hệ thống phân loại ngành tại Việt Nam so với các tiêu chuẩn quốc tế, tác giả quyết định không sử dụng biến giả ngành làm biến kiểm soát.
Log tuổi của công ty: tuổi công ty được tính bằng của năm hiện tại trừ đi năm thành lập sau đó lấy log của hiệu số này
Log tài sản của công ty được tính toán bằng cách quy đổi giá trị tài sản về năm gốc 2008, sử dụng chỉ số CPI hàng năm làm hệ số quy đổi Kết quả sau đó được đưa vào hàm log để có được giá trị cuối cùng.
Trong nghiên cứu của Huyn-Han Shin và Rene M Stulz, các biến kiểm soát được sử dụng theo phương pháp của Fama và French (1998) bao gồm cổ tức chi trả, chi phí lãi vay, lợi nhuận trước lãi vay và sự thay đổi giá trị công ty qua các năm Những biến này được trích xuất từ các báo cáo thường niên và cách tính toán chúng được trình bày chi tiết trong bảng 3.1.
Bảng 3.1: Các biến trong mô hình nghiên cứu theo mức độ số học
Biến Ý nghĩa Phương pháp đo lường
Q đo lường giá trị của một công ty j năm thứ t
Tỷ số giữa giá trị thị trường và giá trị sổ sách của tổng tài sản
Tổng rủi ro của cổ phiếu công ty j năm thứ t tổng bình phương của log TSSL hàng ngày trừ giá trị trung bình log TSSL trong năm
NR jt Rủi ro phi hệ thống của cổ
Tổng của bình phương các phần dư eij trong năm của mô hình thị trường
Biến Ý nghĩa Phương pháp đo lường phiếu công ty j năm thứ t
Rủi ro hệ thống của cổ phiếu công ty j năm thứ t
Tích của βj 2 trong mô hình thị trường phản ánh mối quan hệ giữa chỉ số VN-INDEX và tổng bình phương sai lệch của log TSSL hàng ngày so với giá trị trung bình trong năm Điều này giúp đánh giá độ biến động và hiệu suất của thị trường chứng khoán Việt Nam.
Log tuổi của công ty j năm thứ t
Cơ số log của hiệu số năm hiện tại trừ đi năm thành lập
Log tài sản của công ty j năm thứ t
Cơ số log của tổng tài sản của công ty được quy đổi về năm gốc là 2008
Cổ tức chi trả của công ty j năm thứ t
Số liệu trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ trong báo cáo thường niên của công ty Lấy log của chỉ tiêu này
Chi phí lãi vay của công ty j năm thứ t
Số liệu trong báo cáo thu nhập trong báo cáo thường niên của công ty Lấy log của chỉ tiêu này
Lợi nhuận trước lãi vay
Số liệu trong báo cáo thu nhập trong báo cáo thường niên của công ty: Lợi nhuận trước thuế cộng chi phí
Biến Ý nghĩa Phương pháp đo lường lãi vay sau đó lấy log
Thay đổi giá trị công ty qua các năm
CFVjt = FVjt – FVj(t-1); Trong đó:
Giá trị công ty FVjt = Giá CK đóng cửa x Số lượng cổ phiếu + Giá trị của nợ - Tiền và các khoản tương đương tiền
Thay đổi trong thu nhập của công ty
Hiệu số của log lợi nhuận sau thuế trong báo cáo thu nhập
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)
Bảng 3.2: Các biến trong mô hình nghiên cứu theo mức độ thay đổi (change)
Biến Ý nghĩa Phương pháp đo lường
Thay đổi chỉ số Tobin Q của một công ty j năm thứ t so với năm t-1
Q của năm tính toán trừ Q của năm trước đó
Thay đổi Tổng rủi ro của cổ phiếu công ty j năm thứ t so với năm t-1
TR của năm tính toán trừ
TR của năm trước đó
CNR jt Thay đổi Rủi ro phi hệ thống của cổ phiếu công ty j năm thứ t so với năm t-1
NR của năm tính toán trừ
NR của năm trước đó
Biến Ý nghĩa Phương pháp đo lường
Thay đổi Rủi ro hệ thống của cổ phiếu công ty j năm thứ t so với năm t-1
SR của năm tính toán trừ
SR của năm trước đó
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)
Dữ liệu nghiên cứu
Luận văn này sẽ khám phá mối quan hệ giữa giá trị công ty và rủi ro thông qua hai cách tiếp cận: mức độ số học và sự thay đổi Tác giả sẽ nghiên cứu tất cả các công ty phi tài chính niêm yết trên hai sàn HOSE và HNX trong khoảng thời gian từ năm 2008 đến năm hiện tại.
Dữ liệu được thu thập từ bộ dữ liệu amibroker của cafef.vn trong năm 2013, bao gồm các công ty có đầy đủ dữ liệu giá đóng cửa điều chỉnh và chưa điều chỉnh từ năm 2008 đến 2013, đảm bảo tạo ra bảng dữ liệu cân bằng (balanced panel) Giá điều chỉnh được sử dụng để tính toán các biến rủi ro, trong khi giá chưa điều chỉnh được dùng để tính biến Tobin Q.
Sau khi thu thập dữ liệu giá, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu tài chính của doanh nghiệp từ các báo cáo thường niên để tính toán các biến trong nghiên cứu Kết quả thu được là 1.158 quan sát, tương ứng với 193 công ty trong giai đoạn từ 2008 đến 2013.
3.2.2 Nguồn thu thập dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các nguồn cafef.vn và báo cáo thường niên của các công ty trong giai đoạn 2008 - 2013 Cụ thể như sau:
Bảng 3.3: Nguồn thu thập dữ liệu
Ký hiệu Biến Tên biến
Q jt Tobin Q của công ty j trong năm t Dữ liệu amibroker của
Ký hiệu Biến Tên biến cafef.vn và báo cáo thường niên
Tổng rủi ro của công ty j trong năm t
Dữ liệu amibroker của cafef.vn
Rủi ro phi hệ thống của công ty j trong năm t
Dữ liệu amibroker của cafef.vn
Rủi ro hệ thống của công ty j trong năm t
Dữ liệu amibroker của cafef.vn
Thay đổi chỉ số Tobin Q của công ty j trong năm t so với năm t-1
Dữ liệu amibroker của cafef.vn và Báo cáo thường niên
Thay đổi trong Tổng rủi ro của công ty j trong năm t so với năm t-1
Dữ liệu amibroker của cafef.vn
Thay đổi trong Rủi ro phi hệ thống của công ty j trong năm t so với năm t-1
Dữ liệu amibroker của cafef.vn
Thay đổi trong Rủi ro hệ thống của công ty j trong năm t so với năm t-1
Dữ liệu amibroker của cafef.vn
Log tuổi của công ty của công ty j trong năm t
Log tài sản của công ty của công ty j trong năm t
Ký hiệu Biến Tên biến
Log cổ tức chi trả của công ty j trong năm t
Log chi phí lãi vay của công ty j trong năm t
Lợi nhuận trước lãi vay của công ty j trong năm t
Thay đổi giá trị công ty qua các năm của công ty j trong năm t so với năm t-1
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả )
Phương pháp nghiên cứu
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)
3.3.1 Lựa chọn mô hình phù hợp
Luận văn sử dụng dữ liệu bảng và phương pháp phân tích dữ liệu bảng
Bước 02: Kiểm định đa cộng tuyến, phương sai thay đổi, tự tương quan
Bước 01: Lựa chọn mô hình phù hợp (Pooled OLS, FEM, REM)
Bước 03: Kiểm tra tính bền vững của kết quả
Ma trận tương quan, Breusch Pagan, Durbin Watson
Dữ liệu bảng được ưu tiên sử dụng trong nghiên cứu do những lợi ích vượt trội so với dữ liệu thời gian và dữ liệu chéo Theo Baltagi (2005), việc áp dụng dữ liệu bảng mang lại hiệu quả cao hơn trong phân tích.
Dữ liệu bảng kết hợp giữa dữ liệu chéo và dữ liệu thời gian, mang lại nhiều thông tin hơn và giảm thiểu hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến Điều này giúp tăng bậc tự do và nâng cao hiệu quả phân tích.
Dữ liệu bảng cho phép phát hiện và đo lường hiệu quả hơn những tác động mà chúng ta khó quan sát khi chỉ sử dụng dữ liệu thời gian hoặc dữ liệu chéo.
- Dữ liệu bảng có thể kiểm soát tốt hơn tính không đồng nhất của các đơn vị trong mẫu nghiên cứu
Khi sử dụng dữ liệu bảng, chúng ta có thể dùng phương pháp Pooled OLS để thực hiện hồi quy Mô hình hồi quy được viết dưới dạng: y i,t = α + βx i,t + ε i,t
Trong đó: y: biến phụ thuộc x: biến độc lập α: hệ số chặn ε: sai số hồi quy i=1… N; t= 1………….T
Trong sai số hồi quy εi,t có hai thành phần chính: các nhân tố cố định ui không thay đổi theo thời gian và sai số ngẫu nhiên vi,t Phương pháp Pooled OLS bỏ qua sự không đồng nhất giữa các đơn vị chéo theo thời gian, giả định rằng các hệ số hồi quy là giống nhau, dẫn đến việc các tác động khác nhau giữa các biến số giải thích và biến phụ thuộc bị gộp vào sai số hồi quy εi,t Điều này gây ra sự tương quan giữa các biến độc lập và sai số hồi quy, làm cho ước lượng bị chệch và không nhất quán Để khắc phục vấn đề này, kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng là một giải pháp hiệu quả.
Kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng bao gồm hai nhánh chính: ước lượng hồi quy với tác động cố định (fixed effect) và ước lượng hồi quy với tác động ngẫu nhiên (random effect).
Mô hình hồi quy tác động cố định fixed effects (FEM) :
Mô hình hồi quy được viết dưới dạng: yi,t = α + βxi,t + εi,t (εi,t = ài + νit )
Trong đó: y: biến phụ thuộc x: biến độc lập α: hệ số chặn ε: sai số hồi quy i=1… N; t= 1………….T
Trong phương pháp tác động cố định (FEM), các yếu tố không thay đổi theo thời gian của các đơn vị chéo là biến ngẫu nhiên, có mối quan hệ tương quan với biến độc lập xi,t.
Mô hình này có thể ước lượng thông qua biến giả dummy bằng phương pháp hồi quy bình phương bé nhất với biến giả (LSDV), phương pháp chuyển đổi nội tại và phương pháp ước lượng ở giữa.
- Mô hính LSDV được viết lại như sau:
Yi,t = α + βxi,t + u1D1i + u2D2i + u3D3i +………… uN DNi +vi,t
Biến giả D1i có giá trị 1 cho tất cả các quan sát thuộc đơn vị chéo đầu tiên và giá trị 0 cho các quan sát thuộc các đơn vị chéo khác Tương tự, các biến giả D2i, D3i cũng được xác định theo cách tương tự.
Như vậy mô hình LSDV có N+k hệ số hồi quy, và được xem như là mô hình hồi quy tiêu chuẩn, được ước lượng bằng phương pháp OLS
- Phương pháp chuyển đổi nội tại (the within transformation): phương pháp này được sử dụng để đơn giản hóa vấn đề, tránh việc sử dụng quá nhiều biến giả
Theo đó, chúng ta có hai giá trị trung bình của biến phụ thuộc và biến độc lập ȳ=∑ 𝑇 𝑡=1 𝑦𝑖𝑡 và ẋ =∑ 𝑇 𝑡=1 𝑥𝑖𝑡
Giá trị trung bình được khấu trừ khỏi biến độc lập và biến phụ thuộc, giúp phương trình chỉ bao gồm các biến đã được điều chỉnh theo giá trị bình quân theo thời gian.
Khi đó mô hình này có thể sử dụng phương pháp OLS để ước lượng nhưng phải điều chỉnh lại bậc tự do của mô hình
Phương pháp ước lượng ở giữa (the between estimator) thực hiện hồi quy chéo với các biến số đã tính bình quân trong thời gian quan sát Phương pháp này giúp giảm thiểu tác động của sai số trong đo lường các biến so với phương pháp chuyển đổi nội tại.
Mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên random effects (REM) :
Mô hình hồi quy được viết dưới dạng: yi,t = α + βxi,t + εi,t (εi,t = ài + νit )
Trong đó: y: biến phụ thuộc x: biến độc lập α: hệ số chặn ε: sai số hồi quy i=1… N; t= 1………….T
Trong mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), các nhân tố cố định cho từng đơn vị chéo được coi là biến ngẫu nhiên và không có mối quan hệ với biến độc lập trong mô hình Hệ số chặn cho từng đơn vị chéo được biểu diễn là α + ui, trong đó hệ số này thay đổi ngẫu nhiên giữa các đơn vị chéo nhưng giữ nguyên theo thời gian.
Mô hình tác động ngẫu nhiên gồm có các giả định sau:
- Các nhân tố cố định của các đơn vị chéo là các biến ngẫu nhiên, không có tương quan với các biến độc lập trong mô hình E (ui, xi ) =0
- Phương sai của các nhân tố cố định theo thời gian của các đơn vị chéo là một hằng số
- Các nhân tố cố định theo thời gian của các đơn vị chéo không có tương quan với sai số ngẫu nhiên vi,t
Mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên giữ lại các biến có giá trị không đổi theo thời gian và chỉ cho kết quả tin cậy khi sai số không tương quan với biến độc lập Nếu điều kiện này không được đáp ứng, mô hình hồi quy tác động cố định sẽ mang lại kết quả chính xác hơn.
Trong phân tích dữ liệu bảng, để lựa chọn giữa các mô hình Pooled OLS, tác động ngẫu nhiên và mô hình tác động cố định, chúng ta thực hiện kiểm định Likelihood ratio và kiểm định Hausman Đầu tiên, kiểm định Likelihood ratio được sử dụng để so sánh Pooled OLS với mô hình FEM Nếu mô hình FEM được chọn, kiểm định Hausman sẽ được thực hiện tiếp theo để quyết định giữa mô hình REM và FEM.
Kiểm định Likelihood ratio : kiểm định này cho phép lựa chọn giữa mô hình tác động ngẫu nhiên và mô hình pooled OLS
Giả thuyết H0: Mô hình FEM là không phù hợp (mô hình pooled OLS là phù hợp)
Nếu p-value