Giới thiệu
Tính cấp thiết của đề tài
Nghiên cứu của Fama và French (1992) đã chỉ ra rằng tỷ suất sinh lợi cổ phiếu liên quan đến các nhân tố quy mô và tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, với mối quan hệ ngược chiều giữa quy mô và tỷ suất sinh lợi, cũng như mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ số vốn cổ phần và tỷ suất sinh lợi Mặc dù các nhân tố này thành công trong việc giải thích tỷ suất sinh lợi, nhưng ít nghiên cứu đề cập đến độ biến động của các yếu tố đặc trưng của công ty, như rủi ro dòng tiền theo Berk (1997) Berk cho rằng hiệu ứng quy mô là do rủi ro dòng tiền, với giá trị thị trường vốn cổ phần phản ánh thông tin về rủi ro, dẫn đến mối quan hệ ngược chiều giữa giá trị thị trường và tỷ suất sinh lợi Nghiên cứu của Berk cũng cho thấy việc sử dụng giá trị thị trường vốn cổ phần làm thước đo cho quy mô công ty hiệu quả hơn so với các thước đo khác Đối với tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, Berk cho rằng nó phản ánh dòng tiền kỳ vọng và có khả năng giải thích tỷ suất sinh lợi tốt hơn so với nhân tố quy mô.
Nghiên cứu của Fama và French (1992) gặp thách thức khi cho rằng nhân tố quy mô và tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường đại diện cho hai thành phần rủi ro khác nhau, bao gồm rủi ro kiệt quệ tương đối Ngược lại, Berk (1997) cho rằng cả hai nhân tố này đều phát sinh từ một nguồn duy nhất, đó là độ rủi ro trong dòng tiền của công ty.
Nghiên cứu mối quan hệ giữa độ biến động của các nhân tố công ty và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu là rất cần thiết, đặc biệt trong bối cảnh các nghiên cứu hiện tại tại Việt Nam chủ yếu tập trung vào các mô hình kinh điển như CAPM và mô hình 3 nhân tố của Fama và French, mà chưa chú trọng đến các yếu tố khác ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lợi Với kế hoạch tái cấu trúc thị trường chứng khoán theo Quyết Định số 1826/2012/QĐ-TTg, việc hình thành các sản phẩm quỹ đầu tư và quỹ hưu trí, cùng với sự gia tăng tham gia của nhà đầu tư nước ngoài, càng làm cho việc nghiên cứu các nhân tố mới trở nên cấp thiết Điều này không chỉ giúp các nhà đầu tư đạt được tỷ suất sinh lợi mong muốn mà còn hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách trong việc phát triển thị trường chứng khoán, từ đó thúc đẩy sự phát triển kinh tế.
Mục tiêu nghiên cứu
Luận văn này nghiên cứu tác động của độ biến động dòng tiền đến tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng, xét ở cả mức độ danh mục và công ty riêng lẻ Nghiên cứu không chỉ xem xét ảnh hưởng của độ biến động dòng tiền một cách độc lập mà còn phân tích sự tương tác của nó với các yếu tố định giá tài sản truyền thống như beta, quy mô, tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập, tính không thanh khoản và tỷ suất thu nhập.
Câu hỏi nghiên cứu
Dựa theo mục tiêu nghiên cứu như được đề cập ở trên, người viết đặt ra một số câu hỏi nghiên cứu như sau:
Có mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng ở mức độ danh mục, cả khi xem xét độc lập và khi tương tác với các nhân tố định giá tài sản truyền thống Mối quan hệ này cần được phân tích để xác định xem nó có cùng chiều hay ngược chiều.
Có mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng ở mức độ công ty riêng lẻ Mối quan hệ này cần được xem xét không chỉ một cách độc lập mà còn trong tương tác với các yếu tố định giá tài sản truyền thống Quan trọng là xác định liệu mối quan hệ này là cùng chiều hay ngược chiều.
Tổng quan các nội dung chính của luận văn
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng hai thước đo độ biến động dòng tiền đã được điều chỉnh theo mùa vụ, bao gồm độ lệch chuẩn của dòng tiền trên doanh thu và độ lệch chuẩn của dòng tiền trên giá trị sổ sách của vốn cổ phần, dựa trên dữ liệu 12 quý từ 103 công ty niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2010 – 2013, được phân chia thành 8 nhóm ngành khác nhau Tác giả xây dựng danh mục theo tứ phân vị dựa trên độ biến động dòng tiền hàng tháng và so sánh tỷ suất sinh lợi giữa danh mục có dòng tiền ít biến động và danh mục có dòng tiền biến động nhiều, với các thước đo tỷ suất sinh lợi đã điều chỉnh rủi ro Kết quả cho thấy có một mức chênh lệch tỷ suất sinh lợi dương, cho thấy danh mục có dòng tiền ít biến động đạt được tỷ suất sinh lợi cao hơn so với danh mục có dòng tiền biến động nhiều.
Cần mở rộng nghiên cứu từ cấp độ danh mục sang cấp độ công ty để xác định mối quan hệ có ý nghĩa ở cả hai mức độ Tại cấp độ công ty, mối quan hệ này được phân tích qua hồi quy chéo theo phương pháp Fama và MacBeth (1973) cùng với các biến kiểm soát như beta, quy mô, tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập, tính không thanh khoản, và tỷ suất thu nhập Kết quả nghiên cứu không tìm thấy bằng chứng ủng hộ cho mối quan hệ này Để cải thiện phương pháp Fama và MacBeth trên thị trường chứng khoán Việt Nam, tác giả áp dụng mô hình hồi quy hiệu ứng cố định 2 chiều, cho thấy có mối quan hệ ngược chiều và ý nghĩa thống kê giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng.
Kết quả nghiên cứu đã xác nhận giả thuyết của tác giả, cả ở cấp độ danh mục và từng công ty riêng lẻ, khi xem xét độc lập và trong mối tương tác với các yếu tố liên quan đến tỷ suất sinh lợi được đề cập trong luận văn.
Kết cấu của luận văn
Phần còn lại của luận văn được người viết trình bày theo kết cấu như sau:
Chương 2 trình bày tổng quan các nghiên cứu trước đây;
Chương 3 trình bày phương pháp nghiên cứu, bao gồm việc xác định các biến nghiên cứu, quy trình xử lý dữ liệu, cùng với các phương pháp nghiên cứu áp dụng cho cả cấp độ danh mục và cấp độ công ty riêng lẻ trong luận văn.
Chương 4 trình bày các kết quả nghiên cứu và đưa ra các thảo luận xa hơn về các kết quả đạt được;
Cuối cùng, chương 5 sẽ trình bày tóm tắt các kết quả nghiên cứu chính, nêu rõ các hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.
Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
Theo lý thuyết định giá tài sản truyền thống, độ biến động phi hệ thống, đại diện cho rủi ro phi hệ thống, không được định giá trong danh mục đa dạng hóa hoàn toàn Tuy nhiên, lý thuyết này không dự đoán được tác động của rủi ro phi hệ thống lên tỷ suất sinh lợi khi nhà đầu tư phải đối mặt với chi phí giao dịch Do đó, nếu nhà đầu tư bị ràng buộc trong việc giữ danh mục đa dạng hóa, độ biến động phi hệ thống cần được định giá để bù đắp cho rủi ro này, hàm ý rằng nó có tác động tích cực đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng.
Gần đây, mối quan hệ này đã thu hút sự chú ý của nhiều nhà nghiên cứu, với một số nghiên cứu điển hình đáng chú ý từ Ang và cộng sự.
Nghiên cứu từ năm 2006 và các nghiên cứu khác cho thấy độ biến động của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trên thị trường Mỹ giai đoạn 1963 - 2000, với các cổ phiếu có độ biến động thấp thường đạt tỷ suất sinh lợi bình quân cao hơn Các yếu tố như quy mô, tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá và tính thanh khoản không giải thích được hiện tượng này Nghiên cứu của Ang và cộng sự (2009) xác nhận mối quan hệ này trên 23 thị trường phát triển, với chênh lệch tỷ suất sinh lợi giữa danh mục có độ biến động cao nhất và thấp nhất đạt 1.31% mỗi tháng Fu (2009) chỉ ra rằng độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống thay đổi theo thời gian và cần ước lượng bằng mô hình EGARCH, đồng thời phát hiện mối quan hệ cùng chiều có ý nghĩa thống kê trên thị trường Mỹ giai đoạn 1963 - 2006 Ngược lại, Bali và Cakici (2008) không tìm thấy mối quan hệ vững chắc giữa độ biến động phi hệ thống và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng trong giai đoạn 1958 - 2004, cho rằng các yếu tố như thước đo, trọng số và mẫu quan sát ảnh hưởng đáng kể đến kết quả Điều này cho thấy các nghiên cứu thực nghiệm về mối quan hệ này chưa thống nhất, đòi hỏi cần có cơ sở lý thuyết vững chắc để giải thích.
Nghiên cứu của Ang và cộng sự (2009) đã đưa ra một số giải thích tiềm năng cho mối quan hệ giữa chi phí giao dịch và tỷ lệ sở hữu của nhà đầu tư tổ chức, nhưng không thể giải thích các kết quả trái ngược trong nghiên cứu thực nghiệm toàn cầu Điều này đặt ra thách thức cho các nhà nghiên cứu trong việc tìm kiếm lý thuyết đáng tin cậy Hiện nay, nghiên cứu hành vi đang thu hút sự chú ý, với Baker và Wurgler (2006) chỉ ra rằng mối quan hệ giữa rủi ro phi hệ thống và tỷ suất sinh lợi phụ thuộc vào cảm tính của nhà đầu tư Khi cảm tính thấp, cổ phiếu biến động cao có xu hướng tạo ra tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao, ngược lại khi cảm tính cao, tỷ suất sinh lợi kỳ vọng lại thấp Baker và cộng sự (2011) cũng cho rằng sự ưa thích bất hợp lý đối với cổ phiếu biến động lớn từ nhà đầu tư cá nhân và sự miễn cưỡng của nhà đầu tư tổ chức trong việc đạt tỷ suất sinh lợi định trước đã dẫn đến việc định giá cao cho cổ phiếu biến động lớn, làm giảm tỷ suất sinh lợi yêu cầu.
Độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống và độ biến động dòng tiền
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối liên hệ giữa độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống và biến động thu nhập hoặc dòng tiền Nghiên cứu của Irvine và Pontiff (2009) cho rằng cú sốc dòng tiền và sự gia tăng cạnh tranh trên thị trường là hai yếu tố chính ảnh hưởng đến độ biến động này Trong giai đoạn 1964 - 2003, sự gia tăng đáng kể trong biến động thu nhập/dòng tiền đã góp phần giải thích cho sự gia tăng đột ngột của độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống trong cùng thời gian đó.
Huang (2009) đã chỉ ra rằng có mối quan hệ giữa độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống và độ biến động dòng tiền, tuy nhiên, chúng không lấn át lẫn nhau Tác động của độ biến động dòng tiền khác biệt so với tác động của độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống Trong luận văn này, tác giả chấp nhận các kết quả từ nghiên cứu của Huang và không tập trung vào việc xác định lại mối quan hệ này, coi hai loại độ biến động này là khác nhau và không ảnh hưởng lẫn nhau.
Nghiên cứu của Walkshouse (2013) cho thấy độ biến động dòng tiền có thể giải thích rõ hơn tác động của độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống lên tỷ suất sinh lợi Mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ suất sinh lợi và độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống mạnh mẽ hơn và có ý nghĩa hơn đối với các công ty có độ biến động dòng tiền thấp.
Nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa độ biến động thu nhập/dòng tiền và độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống Tuy nhiên, luận văn này sẽ tập trung vào mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng, do đó sẽ không đi sâu vào mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống.
Độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
Từ 2 nhóm nghiên cứu được thể hiện trong 2 phần ở trên, người viết có thể đưa ra một giả thuyết là có một mối quan hệ giữa độ biến động thu nhập/dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng Để chỉ ra giả thuyết này là có cơ sở một cách đáng tin cậy, người viết trình bày một số nghiên cứu trước đây đã nghiên cứu về mối quan hệ này một cách không chính thức lẫn chính thức
Haugen và Baker (1996) đã đưa độ biến động thu nhập vào hồi quy chéo các tỷ suất sinh lợi kỳ vọng nhưng không tìm thấy mối quan hệ có ý nghĩa giữa hai yếu tố này trong hơn 50 công ty nghiên cứu Họ cũng không thảo luận sâu về các kết quả đạt được Thêm vào đó, việc sử dụng quy mô theo mức vốn hóa thị trường làm thước đo chuẩn hóa để tính toán độ biến động thu nhập đã gây khó khăn trong việc tách biệt các kết quả khỏi hiệu ứng quy mô.
Huang (2009) là một trong những tác giả đầu tiên nghiên cứu mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu kỳ vọng Nghiên cứu cho thấy độ biến động dòng tiền có mối liên hệ chặt chẽ với độ biến động tỷ suất sinh lợi phi hệ thống, tuy nhiên chúng không ảnh hưởng lẫn nhau Kết quả chỉ ra một mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê rõ ràng khi phân tích các công ty niêm yết tại Mỹ trong giai đoạn 1980-2004 Huang cũng xem xét mối quan hệ này ở cả mức độ danh mục và mức độ công ty riêng lẻ, và kết quả đều cho thấy mối quan hệ này có ý nghĩa vững chắc ở cả hai cấp độ.
Nghiên cứu của Huang (2009) đã đưa ra một số lời giải thích cho mối quan hệ giữa sự tự tin của nhà đầu tư và độ biến động của dòng tiền Đầu tiên, sự quá tự tin của các nhà đầu tư thường cao hơn đối với các công ty có độ biến động lớn, dẫn đến việc định giá không chính xác Thứ hai, độ biến động của dòng tiền thể hiện rủi ro không chắc chắn, ảnh hưởng đến các yếu tố HML và SMB trong mô hình của Fama và French Sự không chắc chắn này có thể giải thích phần nào cho yếu tố HML, vì các công ty có dòng tiền biến động lớn thường đối mặt với nguy cơ vỡ nợ cao hơn Đồng thời, các công ty nhỏ với dòng tiền không ổn định cũng gặp khó khăn trong thời kỳ suy thoái kinh tế, điều này liên quan đến yếu tố SMB.
Theo Walkshọusl (2014), độ biến động dòng tiền có thể giải thích sự thay đổi chéo trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu bình quân của 11 quốc gia châu Âu Nghiên cứu này chỉ ra rằng có mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng Điều này cho thấy rằng các công ty có độ biến động dòng tiền cao thường đạt được tỷ suất sinh lợi kỳ vọng thấp hơn.
Trong bài viết này, tác giả áp dụng phương pháp nghiên cứu của Huang (2009) để phân tích mối quan hệ trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2010 – 2013 và đưa ra giả thuyết nghiên cứu.
Giả thuyết: có một mối quan hệ ngược chiều và có ý nghĩa thống kê giữa độ biến động dòng tiền với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng
Bài viết này chủ yếu trình bày kết quả kiểm định thực nghiệm đáng tin cậy, đồng thời mở ra hướng nghiên cứu tương lai với những giải thích lý thuyết có cơ sở vững chắc và thuyết phục cho vấn đề nghiên cứu.
Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu
Mẫu quan sát ban đầu bao gồm tất cả các công ty niêm yết trên HOSE từ năm 2007 đến 2013, với dữ liệu về tỷ suất sinh lợi cổ phiếu hàng tháng và dữ liệu kế toán hàng quý trong suốt giai đoạn này Lý do tác giả chọn mẫu này là vì tính đầy đủ và chính xác của dữ liệu, giúp phân tích hiệu quả tài chính của các công ty niêm yết.
HOSE, được thành lập khoảng 14 năm trước, đã có khoảng 300 mã cổ phiếu niêm yết với giá trị vốn hóa thị trường đạt khoảng 842,105 tỷ đồng và chỉ số VN-Index là 504.63 điểm vào cuối năm 2013 Trong khi đó, Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội chỉ có giá trị vốn hóa thị trường khoảng 106,870 tỷ đồng và chỉ số HNX-Index đạt 67.84 điểm Do đó, HOSE được xem là một đại diện tiêu biểu cho thị trường chứng khoán Việt Nam trong nghiên cứu mối quan hệ này.
Vào cuối năm 2005, số lượng công ty niêm yết trên sàn HOSE còn khá ít, nhưng đã tăng mạnh trong hai năm tiếp theo Đến cuối năm 2007, số công ty niêm yết đạt khoảng 100.
Nghiên cứu này tập trung vào việc ước lượng độ biến động dòng tiền, với mẫu quan sát lý tưởng là có nhiều dữ liệu theo chuỗi thời gian Khác với các nghiên cứu trước như Fama và French (1992) sử dụng dữ liệu hàng năm, luận văn này áp dụng dữ liệu hàng quý Việc kết hợp dữ liệu hàng quý với tỷ suất sinh lợi hàng tháng cho thấy rằng thông tin kế toán được phản ánh vào giá cổ phiếu nhanh hơn so với khi sử dụng dữ liệu hàng năm Để đảm bảo rằng thông tin kế toán được thị trường tiếp nhận trước khi giao dịch, nghiên cứu sẽ kết hợp tỷ suất sinh lợi cổ phiếu với dữ liệu kế toán của quý trước.
Trong quá trình nghiên cứu, tác giả đã loại bỏ các công ty tài chính như STB và SSI do việc sử dụng đòn bẩy cao là điều bình thường trong ngành này, trong khi các công ty phi tài chính có đòn bẩy cao thường đối mặt với nguy cơ kiệt quệ Tiếp theo, tác giả cũng loại bỏ những công ty duy nhất trong nhóm ngành, chẳng hạn như FPT và RIC, nhằm đảm bảo tính đồng nhất cho nghiên cứu Ngoài ra, các quan sát có vốn cổ phần âm theo giá trị sổ sách cũng bị loại bỏ theo khuyến nghị của Fama và French (1992) và Brown cùng các cộng sự (2008), vì chúng thể hiện rủi ro cao và có thể dẫn đến thất bại hoặc hợp nhất, ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu Cuối cùng, tác giả đã xác định được mẫu quan sát gồm 103 công ty.
Một vấn đề cũng cần được quan tâm trong phần dữ liệu của luận văn này đó chính là việc phân ngành của các công ty niêm yết Người viết sử dụng bảng phân ngành 2013 có sẵn trên website http://www.hsx.vn (bảng phân ngành này được cập nhật vào khoảng tháng 7/2014) dựa trên tiêu chí phân ngành là hoạt động kinh doanh chính của công ty (hoạt động kinh doanh mang lại doanh thu lớn nhất trong tổng doanh thu của một công ty niêm yết) Chi tiết về tiêu chí và cách thức phân ngành cũng có sẵn ở trên website đó Từ đó, người viết phân 103 công ty thành 8 nhóm ngành như sau: Nông nghiệp, Lâm nghiệp và Thủy sản (6 công ty); Khai khoáng (3 công ty); Công nghiệp chế biến, chế tạo (49 công ty); Sản xuất và phân phối điện, khí đốt, nước nóng, hơi nước, và điều hòa không khí (5 công ty); Xây dựng (8 công ty); Bán buôn và bán lẻ; sửa chữa ôtô, môtô, xe máy và xe có động cơ khác (16 công ty); Vận tải kho bãi (9 công ty); Hoạt động kinh doanh bất động sản (7 công ty) Danh sách chi tiết các công ty trong mẫu quan sát được phân chia theo nhóm ngành được trình bày như trong phần phụ lục
Giai đoạn quan sát chính thức trong luận văn này là từ năm 2010 đến năm 2013
Sở dĩ người viết lựa chọn như vậy là vì:
Để tính toán độ biến động của dòng tiền, cần thu thập dữ liệu từ 12 quan sát trước đó theo quý, điều này sẽ được trình bày chi tiết hơn trong phần 3.2 - Thước đo độ biến động dòng tiền.
Để tính toán quán tính thu nhập, người viết cần thu thập dữ liệu về thu nhập trong 12 quý trước, điều này sẽ được phân tích chi tiết hơn trong phần 3.3 – Các biến kiểm soát.
Dữ liệu các biến nghiên cứu trong luận văn này được thu thập và tính toán như sau:
Dữ liệu kế toán hàng quý được thu thập từ báo cáo tài chính của các công ty niêm yết, có sẵn trên website của HOSE và phần mềm Stoxpro 3.5 Professional.
Dữ liệu VN - Index và giá cổ phiếu được thu thập từ CTCP đầu tư Phú
Người viết đã thu thập dữ liệu giá đóng cửa hàng ngày của từng cổ phiếu, được điều chỉnh để phản ánh cổ tức cổ phiếu, cổ tức tiền mặt và thưởng cổ phiếu Từ đó, tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i tại thời điểm t được tính toán dựa trên các dữ liệu này.
) Trong đó, R i,t là tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu i tại thời điểm t ;
P i,t là giá cổ phiếu i tại thời điểm t ;
P i,t-1 là giá cổ phiếu i tại thời điểm t-1
Tỷ suất sinh lợi thị trường tại thời điểm t được tính toán như sau :
) Trong đó, R m,t là tỷ suất sinh lợi thị trường tại thời điểm t ;
P i,t là chỉ số VN - Index tại thời điểm t ;
P i,t-1 là chỉ số VN - Index tại thời điểm t - 1
Lãi suất phi rủi ro là suất sinh lợi mà nhà đầu tư chắc chắn sẽ nhận được trong một giai đoạn đầu tư nhất định Một thước đo suất sinh lợi phi rủi ro phải thỏa mãn 2 điều kiện Thứ nhất, thước đo này phải từ một tài sản không có rủi ro vỡ nợ Thứ hai, kỳ hạn của thước đo này phải trùng với kỳ hạn đầu tư của nhà đầu tư để rủi ro tái đầu tư không phát sinh Vì vậy tín phiếu kho bạc thỏa mãn được 2 tính chất này trong nghiên cứu của người viết do đó là tài sản tài chính phi rủi ro và tính chất ngắn hạn của nó làm cho giá trị của nó không bị tác động nhiều bởi biến động lãi suất Thông thường trong các nghiên cứu tương tự như trong luận văn này sẽ chọn lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ hạn 1 hay 3 tháng, Nhưng trên thị trường Việt Nam trong giai đoạn quan sát, người viết chỉ thu thập được dữ liệu của lãi suất tín phiếu kho bạc kỳ hạn 12 tháng từ Tổ chức thống kê tài chính quốc tế (IFS) trên website http://www.imfstatistics.org Vì vậy, người viết sẽ sử dụng nó làm lãi suất phi rủi ro Lãi suất được công bố trên cơ sở hàng năm (%/năm), vì vậy sẽ dùng công thức sau để chuyển sang lãi suất theo cơ sở hàng tháng (%/tháng)
Luận văn này sử dụng Microsoft Excel 2010 để xử lý dữ liệu, bao gồm công cụ Data Analysis nhằm thực hiện nhanh chóng một số bước trong nghiên cứu, cùng với phần mềm Eviews 8.
Thước đo độ biến động dòng tiền
Luận văn này tập trung vào độ biến động dòng tiền thay vì thu nhập, như Huang (2009) đã chỉ ra, vì thu nhập có thể bị ảnh hưởng bởi quản lý thu nhập, dẫn đến ước lượng không chính xác Quản lý thu nhập là hành động có chủ đích của ban quản trị nhằm điều chỉnh thu nhập để phục vụ lợi ích cá nhân, thường thông qua các chiến lược như tăng thu nhập, ổn định thu nhập hoặc tẩy xóa Động cơ cho việc này có thể liên quan đến các giao kèo tiền thưởng, tác động đến giá cổ phiếu, hoặc nhận được các ưu đãi từ chính phủ Chi tiết về động cơ, chiến lược và cơ chế quản lý thu nhập được trình bày trong cuốn sách "Phân Tích Tài Chính" của Nguyễn Thị Ngọc Trang và cộng sự (2008).
Nghiên cứu này tập trung vào việc ước lượng độ biến động dòng tiền, với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng phụ thuộc vào biến động này Tuy nhiên, độ biến động dòng tiền kỳ vọng không thể quan sát một cách rõ ràng, gây khó khăn trong việc lựa chọn thước đo phù hợp Để giải quyết vấn đề này, Huang (2009) đã đề xuất sử dụng độ biến động dòng tiền trong quá khứ như một đại diện cho độ biến động dòng tiền kỳ vọng Do đó, trong nghiên cứu về mối quan hệ giữa độ biến động dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, tác giả cũng sẽ áp dụng độ biến động dòng tiền trong quá khứ.
Việc ước lượng độ biến động dòng tiền trong quá khứ dựa vào dòng tiền quá khứ cho thấy rằng khoảng thời gian ước lượng càng dài thì độ chính xác càng cao, đặc biệt khi tập trung vào xu hướng dài hạn Huang (2009) đã sử dụng các khoảng thời gian 3, 4 và 5 năm, cho thấy kết quả nghiên cứu vững chắc với cả ba khoảng thời gian này Trong luận văn này, tác giả chọn khoảng thời gian 3 năm cho mẫu quan sát các công ty niêm yết từ năm 2007 đến 2013, dẫn đến thời gian quan sát chính thức là 4 năm Mặc dù sử dụng khoảng thời gian 4 hoặc 5 năm có thể giảm thiểu sai lệch trong đo lường độ biến động dòng tiền, nhưng kết quả từ khoảng thời gian 3 năm vẫn đảm bảo tính chính xác Luận văn sẽ ước lượng độ biến động dựa trên dữ liệu hàng quý, tương đương với 12 quý, và xác định dòng tiền từ hoạt động kinh doanh (CF) bằng cách điều chỉnh thu nhập sau thuế với chi phí khấu hao và thay đổi trong vốn lưu chuyển, sau đó chuẩn hóa theo quy mô công ty.
Bài viết năm 2009 sử dụng hai thước đo chuẩn hóa là doanh thu và vốn cổ phần theo giá trị sổ sách để tập trung vào các biến hoạt động kinh doanh, đồng thời đại diện cho quy mô công ty Việc sử dụng doanh thu làm thước đo chuẩn hóa giúp giải quyết tính mùa vụ trong dòng tiền, vì dòng tiền là biến hoạt động và dữ liệu hàng quý Đối với thước đo dòng tiền chuẩn hóa theo vốn cổ phần theo giá trị sổ sách, tác giả loại bỏ yếu tố mùa vụ bằng cách điều chỉnh theo trung bình ngành, cụ thể là tính dòng tiền trên vốn cổ phần theo giá trị sổ sách của công ty trừ đi dòng tiền trên vốn cổ phần theo giá trị sổ sách của trung bình ngành.
Dựa vào phân tích, tác giả đã xây dựng hai thước đo độ biến động dòng tiền: độ lệch chuẩn của dòng tiền trên doanh thu (CFSALES) và độ lệch chuẩn của dòng tiền trên vốn cổ phần theo giá trị sổ sách điều chỉnh tính mùa vụ (CFBE) Độ biến động dòng tiền được xác định bằng cách tính độ lệch chuẩn xoay vòng của dòng tiền đã được chuẩn hóa qua 12 quý trong quá khứ, yêu cầu có ít nhất 6 quan sát trong khoảng thời gian ước lượng không bị thiếu.
Các biến kiểm soát
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng một số biến kiểm soát để phân tích tác động của độ biến động dòng tiền lên tỷ suất sinh lợi, bao gồm beta, quy mô, tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách so với giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập, tính không thanh khoản, và tỷ suất thu nhập.
Fama và MacBeth (1973) đã chỉ ra rằng beta có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, tuy nhiên, Fama và French (1992) cùng nhiều nghiên cứu khác không tìm thấy bằng chứng ủng hộ điều này, ngay cả khi beta được xem xét độc lập hoặc tương tác với các biến khác, và nhận thấy mối quan hệ giữa beta và tỷ suất sinh lợi đã biến mất trong thời gian gần đây Mặc dù các kết quả không đồng nhất, beta vẫn là một biến quan trọng được các nhà nghiên cứu chú ý trong các nghiên cứu thực nghiệm về định giá tài sản Trong luận văn này, tác giả sẽ áp dụng cách tiếp cận của Fama và French (1992) để xác định beta.
Vào tháng 6 năm t, cổ phiếu được phân loại thành 3 danh mục dựa trên quy mô, nhằm tạo ra sự chênh lệch lớn hơn cho beta và tỷ suất sinh lợi, giúp dễ dàng nhận thấy mối quan hệ giữa chúng Mỗi danh mục quy mô sau đó được chia thành 3 nhóm dựa trên beta trước sắp xếp, với beta được ước lượng từ tỷ suất sinh lợi trong khoảng thời gian 24 đến 60 tháng trước tháng 7 năm t Phương pháp này đảm bảo rằng sự thay đổi trong beta không bị ảnh hưởng bởi quy mô, vì beta và quy mô có mối tương quan cao.
Sau khi phân loại các công ty vào 9 danh mục theo mô hình 3 x 3, tác giả đã tính toán tỷ suất sinh lợi hàng tháng có trọng số cho mỗi danh mục trong vòng 12 tháng, từ tháng 7 năm t đến tháng 6 năm t + 1 Kết quả cuối cùng là 48 quan sát về tỷ suất sinh lợi từ tháng 1 năm 2010 đến tháng 12 năm 2010.
Người viết ước lượng beta sau khi sắp xếp bằng cách hồi quy tỷ suất sinh lợi của danh mục so với tỷ suất sinh lợi của thị trường, đồng thời điều chỉnh theo phương pháp Fowler – Rorke (1983) để giải quyết vấn đề giao dịch không đồng bộ, điều này sẽ được thảo luận chi tiết hơn trong phần tiếp theo.
Sau khi thu thập được các beta sau sắp xếp, người viết phân loại các beta này vào từng cổ phiếu trong danh mục Những beta này sẽ được áp dụng trong hồi quy chéo theo phương pháp Fama và MacBeth (1973) cho từng cổ phiếu riêng lẻ Cần lưu ý rằng việc phân bổ này không có nghĩa là beta của một cổ phiếu sẽ cố định, mà thực tế một cổ phiếu có thể thay đổi vị trí giữa các danh mục qua các năm.
Phương pháp điều chỉnh theo Fowler – Rorke (1983) cụ thể trong luận văn này được thực hiện như sau:
Hồi quy tỷ suất sinh lợi danh mục với tỷ suất sinh lợi thị trường và tỷ suất sinh lợi thị trường trễ 1 kỳ giúp ước lượng các giá trị β 0 và β 1 tương ứng.
Hồi quy tỷ suất sinh lợi thị trường với tỷ suất sinh lợi thị trường trễ 1 kỳ để tìm ra hệ số tự tương quan bậc 1
Tính trọng số của β 1 như sau:
Trong đó là hệ số tự tương quan bậc 1
Beta danh mục hiệu chỉnh được tính bằng công thức: β 0 + (trọng số của β 1 x β 1 ) Trong nghiên cứu này, tác giả ước lượng beta thông qua hồi quy tỷ suất sinh lợi danh mục với tỷ suất sinh lợi thị trường của tháng hiện tại và tháng trước, dựa trên quan điểm của Fama và French (1992) rằng việc thêm độ tới và độ trễ sẽ không ảnh hưởng đến kết quả ước lượng beta Tuy nhiên, tác giả mở ra khả năng nghiên cứu số độ trễ và độ tới phù hợp cho thị trường chứng khoán Việt Nam trong các nghiên cứu tương lai, như trường hợp của thị trường chứng khoán Jakarta cần 4 độ trễ và 4 độ tới (Mirza và Shabbir, 2005).
Theo Fama và French (1992), họ chọn phương pháp của Dimson (1979) vì phương pháp Fowler – Rorke (1983) không mang lại sự thay đổi đáng kể trong kết quả ước lượng Tuy nhiên, trong luận văn này, dù sự thay đổi không lớn (trọng số của β1 = 1.072), tác giả vẫn quyết định sử dụng phương pháp Fowler – Rorke (1983) để giảm thiểu sai số ước lượng, nhờ vào tính hiệu quả của phương pháp này trong việc cắt giảm sai lệch.
(1983) được tìm thấy là hiệu quả nhất trên các thị trường đang phát triển hay mới nổi (Mirza và Shabbir, 2005))
Giao dịch không đồng bộ là vấn đề quan trọng trong thị trường chứng khoán, khi không phải tất cả các cổ phiếu đều được giao dịch cùng một thời điểm Nếu không có giao dịch trong ngày, giá cổ phiếu sẽ phản ánh giá của lần giao dịch trước đó, dẫn đến việc chỉ số thị trường không chính xác và chỉ thể hiện giá trị từ các ngày trước Việc tính toán beta từ các tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và thị trường không đồng bộ có thể gây ra sai lệch nghiêm trọng Để khắc phục điều này, nhiều nghiên cứu đã đề xuất các phương pháp hiệu chỉnh beta, trong đó nổi bật là các phương thức của Scholes - Williams (1977), Dimson (1979), và Fowler – Rorke (1983), đều sử dụng các beta của n độ trễ và n độ tới trong hồi quy tỷ suất sinh lợi Tuy nhiên, chi tiết về các phương pháp này không phải là trọng tâm của bài viết và có thể tham khảo thêm từ các nghiên cứu liên quan.
Theo nghiên cứu của Fama và French (1992), có một mối quan hệ nghịch giữa quy mô và tỷ suất sinh lợi, nghĩa là các cổ phiếu có quy mô nhỏ thường mang lại tỷ suất sinh lợi cao hơn so với các cổ phiếu có quy mô lớn Trong luận văn này, tác giả sử dụng vốn cổ phần theo giá trị thị trường đầu kỳ để phân tích.
ME = Giá cổ phiếu x Số lượng cổ phiếu đang lưu hành
Tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BEME)
Theo nghiên cứu của Fama và French (1992), tỷ số vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (BE/ME) có mối liên hệ tích cực với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Nhân tố này phản ánh những khó khăn mà công ty đang phải đối mặt Các công ty có tỷ số BE/ME cao thường có giá trị thị trường (ME) tương đối thấp so với giá trị sổ sách (BE), dẫn đến giá cổ phiếu cũng thấp Điều này cho thấy nhà đầu tư có cái nhìn không lạc quan về triển vọng tương lai của công ty và yêu cầu một tỷ suất sinh lợi cao hơn để bù đắp cho rủi ro.
Tỷ suất thu nhập (EY)
Theo nghiên cứu của Haugen và Baker (1996), cổ phiếu có tỷ suất thu nhập cao thường đi kèm với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu cao Giải thích cho hiện tượng này có thể liên quan đến các yếu tố cấu thành từ giá.
Tính không thanh khoản (ILLIQ)
Tính thanh khoản cổ phiếu phản ánh khả năng giao dịch nhanh chóng với chi phí thấp mà không làm biến động giá lớn Trong nghiên cứu này, tác giả chọn thước đo của Amihud (2002) do tính khả dụng của dữ liệu và sự phổ biến của nó, mặc dù có những thước đo khác tốt hơn nhưng khó thu thập Tỷ số ILLIQ cho thấy phản ứng giá hàng ngày tương ứng với khối lượng giao dịch Theo Amihud (2002), có sự liên hệ tích cực giữa tính không thanh khoản và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, khi tính không thanh khoản cao dẫn đến tăng kỳ vọng về không thanh khoản và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, từ đó làm giảm giá cổ phiếu.
Tính không thanh khoản cho tháng t được xác định bằng
Quán tính giá xảy ra khi tỷ suất sinh lợi có mối tương quan dương với tỷ suất sinh lợi trong quá khứ Theo nghiên cứu của Jegadeesh và Titman (1993), các cổ phiếu có tỷ suất sinh lợi thấp trong quá khứ tiếp tục có tỷ suất sinh lợi thấp trong tương lai Điều này có thể được giải thích thông qua các mô hình như GH và BSV Mô hình ba nhân tố của Fama và French không thể giải thích quán tính giá trong ngắn hạn, vì vậy người viết sẽ đo lường quán tính giá hàng tháng Luận văn này áp dụng cách tính quán tính giá theo nghiên cứu của Jegadeesh và Titman (1993) cũng như Fama và French (2008), trong đó biến quán tính giá được sử dụng để dự đoán tỷ suất sinh lợi tháng j.
PMOM = Tỷ suất sinh lợi 11 tháng trong quá khứ (từ j - 12 đến j - 2)
Phương pháp
Phần này sẽ trình bày phương pháp nghiên cứu mối quan hệ giữa độ biến động của dòng tiền và tỷ suất sinh lợi kỳ vọng, cả ở mức độ danh mục đầu tư và ở mức độ công ty riêng lẻ.
3.4.1 Tác động của độ biến động dòng tiền ở mức độ danh mục
Mỗi tháng, tác giả xây dựng 4 danh mục dựa trên tứ phân vị, phân loại theo giá trị tăng dần của độ biến động dòng tiền từ tất cả các cổ phiếu trong mẫu Sau đó, tác giả xem xét các chỉ số tỷ suất sinh lợi, cả chưa điều chỉnh rủi ro và đã điều chỉnh rủi ro.
Thước đo tỷ suất sinh lợi chưa được điều chỉnh rủi ro:
Tính toán tỷ suất sinh lợi hàng tháng bình quân có trọng số theo giá trị của từng danh mục, sử dụng trọng số là vốn cổ phần theo giá trị thị trường của mỗi cổ phiếu vào đầu tháng, đồng thời cũng cần xác định tỷ suất sinh lợi bình quân giản đơn hàng tháng.
Thước đo tỷ suất sinh lợi được điều chỉnh rủi ro:
Để phân tích mối quan hệ này một cách sâu sắc hơn, chúng ta sẽ tính toán CAPM Alpha, sau khi đã kiểm soát các yếu tố rủi ro thị trường Theo nghiên cứu của Basu (1977), CAPM Alpha, hay còn gọi là tỷ suất sinh lợi khác biệt, được ước lượng thông qua việc hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội của danh mục đầu tư (R p).
Hệ số chặn alpha được tính bằng cách lấy phần bù rủi ro thị trường (R m – R f) và cho thấy thành quả của cổ phiếu Giá trị âm của alpha chỉ ra rằng thành quả kém hơn so với kỳ vọng của thị trường theo mô hình CAPM, trong khi giá trị dương cho thấy thành quả tốt hơn so với dự đoán của mô hình này.
Bài viết này tính hệ số Sharpe, được xác định bằng trung bình tỷ suất sinh lợi vượt trội trên độ lệch chuẩn, với hệ số càng cao càng tốt để đánh giá hiệu quả đầu tư Để phân tích kết quả mà không bị ảnh hưởng bởi các biến kiểm soát, tác giả tạo ra danh mục 3 x 3, sắp xếp đầu tiên theo các biến kiểm soát như ME, BEME, SUE, PMOM, ILLIQ, và sau đó theo độ biến động dòng tiền (CFSALES, CFBE) Do số lượng cổ phiếu trong mẫu ít hơn so với các nghiên cứu khác, tác giả không xây dựng danh mục 4 x 4 hay 5 x 5 Quy trình được thực hiện qua hai bước: nhóm cổ phiếu vào 3 danh mục dựa trên biến kiểm soát và sắp xếp mỗi danh mục theo độ biến động dòng tiền Việc sắp xếp này được cập nhật hàng tháng, và cuối cùng, tác giả xem xét kết quả với các giá trị CAPM Alpha đã ước lượng.
3.4.2 Tác động của độ biến động dòng tiền ở mức độ công ty
Trong phần này, tác giả sẽ khám phá tác động của độ biến động dòng tiền đến tỷ suất sinh lợi kỳ vọng ở mức độ công ty, sử dụng hồi quy với nhiều biến kiểm soát Cụ thể, tác giả thực hiện hồi quy tỷ suất sinh lợi với độ biến động dòng tiền, được đo lường bằng hai chỉ số CFSALES và CFBE, cùng với các biến kiểm soát như beta, quy mô, tỷ lệ vốn cổ phần theo giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, quán tính giá, quán tính thu nhập, tính không thanh khoản và tỷ suất thu nhập Mục tiêu là xác định xem kết quả ở mức độ danh mục có thể được áp dụng cho các công ty riêng lẻ hay không.
Trong dữ liệu bảng, các phần dư có thể tương quan giữa các công ty và thời điểm, trong khi hồi quy OLS giả định các phần dư có phân phối iid Khi các phần dư tương quan giữa các quan sát, sai số chuẩn trong hồi quy OLS có thể bị chệch Các phần dư tại một thời điểm có thể phụ thuộc lẫn nhau giữa các công ty, trong khi các phần dư của một công ty lại có tương quan theo thời gian Để giải quyết vấn đề này, Fama và MacBeth (1973) đã phát triển phương pháp hồi quy chéo hai bước, hiện vẫn được nhiều nhà nghiên cứu trong lĩnh vực định giá tài sản sử dụng Trong luận văn này, tác giả áp dụng phương pháp của Fama và MacBeth (1973) và tham khảo nghiên cứu của Fama và French (1992) Cụ thể, tác giả thực hiện hồi quy chéo hàng tháng, sau đó tính bình quân theo chuỗi thời gian của các hệ số hồi quy và giá trị thống kê t.
Sau khi thực hiện hồi quy chéo, giá trị thống kê t của các hệ số được tính bằng cách lấy giá trị trung bình theo chuỗi thời gian của các hệ số chia cho độ lệch chuẩn theo chuỗi thời gian của các hệ số chia cho căn bậc hai của kích thước mẫu.
Phương pháp này không khắc phục được mối tương quan phần dư giữa các quan sát của một công ty ở các thời điểm khác nhau Theo Petersen, điều này cần được xem xét kỹ lưỡng để cải thiện độ chính xác trong phân tích.
Nghiên cứu của Huang (2009) cho thấy mối tương quan phần dư sẽ giảm dần khi kéo dài giai đoạn quan sát Tuy nhiên, tác giả của bài viết chỉ sử dụng giai đoạn quan sát 4 năm, điều này có thể dẫn đến việc mối tương quan này vẫn tồn tại trong nghiên cứu Do đó, trong luận văn này, tác giả đã áp dụng mô hình hiệu ứng cố định (Fixed Effects) để phân tích.
Phương pháp 2 chiều - tác động chéo và tác động thời gian cho phép nắm bắt sự thay đổi theo thời gian và tác động chéo của các biến giải thích lên biến phụ thuộc, với việc sử dụng tiêu chuẩn Schwarz để lựa chọn hiệu ứng cố định 2 chiều Theo Petersen (2009), phương pháp này loại bỏ sai lệch tốt hơn so với các phương pháp điều chỉnh sai số chuẩn từ Fama và MacBeth (1973) Trong hồi quy dữ liệu bảng, thường so sánh giữa Fixed Effects và Random Effects để chọn mô hình phù hợp, nhưng trong luận văn này, tác giả không trình bày kết quả từ Random Effects do ít nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp này và vì sai số của mô hình có thể tương quan với các biến giải thích, khiến Random Effects không phù hợp Kết quả từ kiểm định Hausman cho thấy mô hình Fixed Effects là lựa chọn tốt hơn, mặc dù tác giả nhận thức rằng có thể có nhiều phương pháp khác tốt hơn nhưng chưa có nghiên cứu so sánh đầy đủ Vấn đề này có thể là đề tài cho các nghiên cứu trong tương lai.