GIỚI THIỆU
Lý do nghiên cứu
Thị trường chứng khoán Việt Nam, đặc biệt là Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE), đã phát triển gần 20 năm kể từ phiên giao dịch đầu tiên vào ngày 28/07/2000 với hai cổ phiếu SAM và REE Đến cuối năm 2018, HOSE đã có 373 mã cổ phiếu niêm yết, với giá trị giao dịch bình quân đạt 5.755 tỷ đồng/ngày và khối lượng giao dịch bình quân đạt 201,98 triệu chứng khoán/ngày, tăng lần lượt 31,44% và 5,05% so với năm 2017, theo báo cáo thường niên HOSE 2018 Đặc biệt, vào đầu tháng 4/2018, chỉ số Vn-index đã đạt đỉnh lịch sử 1.204 điểm Thị trường chứng khoán hiện nay trở thành một kênh đầu tư hấp dẫn, được nhiều nhà đầu tư lựa chọn nhờ khả năng mang lại lợi nhuận lớn và tính thanh khoản cao Vậy tính thanh khoản là gì?
Tính thanh khoản của tài sản được định nghĩa bởi Brennan & Tamarowski (2000) là mức chiết khấu cần thiết để mua hoặc bán ngay lập tức, trong khi Amihud & Mendelson (2005) mô tả thanh khoản là sự dễ dàng trong giao dịch chứng khoán Nguyễn Anh Phong (2012) cũng nhấn mạnh rằng thanh khoản là khả năng bán tài sản ngay lập tức mà không bị giảm giá hoặc phát sinh chi phí giao dịch Qua việc quan sát cổ phiếu trên HOSE, tác giả nhận thấy rằng cổ phiếu niêm yết có tính thanh khoản cao, cho phép nhà đầu tư dễ dàng chuyển đổi thành tiền mặt Tuy nhiên, tính thanh khoản không chỉ đơn thuần là khả năng chuyển đổi mà còn phụ thuộc vào yếu tố cung-cầu Một vấn đề quan trọng là liệu tính thanh khoản của cổ phiếu có ảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời (TSSL) của nhà đầu tư hay không Sự biến động giá cổ phiếu cũng tác động đến mối quan hệ giữa thanh khoản và TSSL; cụ thể, khi giá giảm nhưng khối lượng giao dịch tăng, nhà đầu tư có thể lo lắng và bán ra, dẫn đến cung vượt cầu và giảm TSSL Ngược lại, khi giá tăng và khối lượng giao dịch cũng tăng, nhà đầu tư có xu hướng mua vào, giúp tăng giá cổ phiếu và cải thiện TSSL Do đó, có thể kết luận rằng khi giá giảm, thanh khoản có mối tương quan nghịch với TSSL, trong khi khi giá tăng, mối quan hệ này là tương quan thuận.
Tác giả đã tiến hành nghiên cứu về tính thanh khoản trên thị trường chứng khoán, cả ở Việt Nam và quốc tế, nhằm xây dựng nền tảng cho đề tài "Thanh khoản và giá cổ phiếu của các doanh nghiệp niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh".
Tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan
Nghiên cứu của Lê Vũ Nam và Phan Thị Tường Tâm (2005) về "Nâng cao tính thanh khoản trên thị trường chứng khoán" định nghĩa tính thanh khoản là khả năng chuyển đổi chứng khoán thành tiền và ngược lại Tính thanh khoản cho phép nhà đầu tư mua hoặc bán chứng khoán bất kỳ lúc nào với mức giá chấp nhận được mà không làm ảnh hưởng đến giá trị thực của chúng Nghiên cứu này tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến tính thanh khoản trong thị trường chứng khoán.
Nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong (2012) áp dụng phương pháp Fama-Macbeth và Fama-French để phân tích tác động của thanh khoản lên suất sinh lời cổ phiếu Tác giả sử dụng hồi quy dữ liệu chuỗi thời gian, dữ liệu dạng pool và dữ liệu chéo để tính toán các chỉ số thanh khoản Mẫu dữ liệu bao gồm cổ phiếu niêm yết tại TP.HCM và Hà Nội từ năm 2007 đến 2011 Kết quả cho thấy tính thanh khoản có mối quan hệ dương với suất sinh lời, đặc biệt là chỉ tiêu liq3 và liq1, điều này trái ngược với các nghiên cứu quốc tế, tạo ra khám phá mới cho thị trường chứng khoán Việt Nam.
Nghiên cứu của Nguyễn Thị Thu Trang (2014) áp dụng phương pháp hồi quy Pooled OLS và FEM để phân tích mối quan hệ giữa TSSL cổ phiếu và các yếu tố thanh khoản, bao gồm tính thiếu thanh khoản và tính thanh khoản cổ phiếu, cùng với các yếu tố khác như rủi ro hệ thống, rủi ro thanh khoản, quy mô, và tỷ lệ giá trị sổ sách trên vốn hóa thị trường của cổ phiếu niêm yết trên HNX và HOSE trong giai đoạn 2007-2014 Tính thiếu thanh khoản được đo bằng tỷ lệ trung bình lợi nhuận tuyệt đối hàng ngày trên khối lượng giao dịch, còn tính thanh khoản được xác định qua khối lượng giao dịch Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng TSSL cổ phiếu chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ tính thiếu thanh khoản và tính thanh khoản.
Nghiên cứu của Võ Xuân Vinh và Nguyễn Minh Nguyệt (2017) áp dụng phương pháp hồi quy OLS để phân tích các công ty niêm yết trên HOSE trong giai đoạn 2006-2015, đo lường thanh khoản thông qua các chỉ số liq1, liq2, liq3 và liq4 Kết quả cho thấy, trên thị trường chứng khoán Việt Nam, các cổ phiếu có thanh khoản thấp lại có tỷ suất sinh lợi (TSSL) cao hơn để bù đắp cho rủi ro thanh khoản, trong khi cổ phiếu có tính thanh khoản cao thường đạt TSSL thấp hơn.
Nghiên cứu của Bùi Thị Lệ (2018) kiểm định phần bù rủi ro thanh khoản trên thị trường chứng khoán Việt Nam, sử dụng dữ liệu từ giai đoạn 2012-2016 trên HOSE Tác giả áp dụng thước đo thanh khoản kém của Amihud (2002) để phân chia danh mục chứng khoán Kết quả cho thấy, các danh mục thanh khoản kém mang lại phần bù rủi ro kém thanh khoản rõ rệt cho người mua, cho thấy rằng rủi ro kém thanh khoản được định giá phù hợp với lý thuyết rủi ro thanh khoản Ngược lại, danh mục thanh khoản tốt cung cấp phần bù rủi ro thanh khoản tốt cho người bán, cho thấy rằng rủi ro thanh khoản cũng được định giá theo hướng bù đắp cho người bán.
Nghiên cứu của S Kerry Cooper, John C Groth và William E Avera (1985) chỉ ra rằng tính thanh khoản của chứng khoán là mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch và biến động giá thị trường, ngày càng được công nhận là yếu tố chiến lược trong đầu tư Thanh khoản cao là đặc điểm mong muốn, đặc biệt đối với nhà đầu tư tổ chức giao dịch khối lượng lớn Do đó, các doanh nghiệp tìm kiếm cách tăng cường tính thanh khoản Nghiên cứu kiểm tra mối quan hệ giữa thanh khoản cổ phiếu, việc niêm yết và biến động giá trong các phiên giao dịch mạnh Kết quả cho thấy thanh khoản liên quan đến giá hành vi; trong khi tỷ lệ thanh khoản thường tăng theo giá trị thị trường và giá cổ phiếu, mối quan hệ không đồng thời và tỷ lệ Phạm vi thanh khoản rất rộng trong mỗi thập phân vị, cho thấy kích thước và giá chỉ đại diện cho thanh khoản, với nhiều ngoại lệ đủ để giải thích lý do tại sao nhà đầu tư lớn sẵn sàng trả thêm cho thông tin thanh khoản Ngoài ra, thanh khoản OTC có thể chi phối thanh khoản AMEX cho các cổ phiếu cùng quy mô.
Nghiên cứu của Yakov Amihud và Haim Mendelson (1986) đã đo lường thanh khoản thông qua chênh lệch giá mua - giá bán trên giá tài sản, với 49 danh mục đầu tư cổ phiếu trên NYSE trong giai đoạn 1961-1980 Họ sử dụng phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất để phân tích lợi nhuận hàng tháng dựa trên hệ số Beta, chênh lệch giá mua - giá bán và biến dummy cho từng năm Kết quả cho thấy hệ số của chênh lệch giá mua - giá bán là 0.211 (t=6.83), có ý nghĩa đáng kể đối với lợi nhuận cổ phiếu Cụ thể, các cổ phiếu có chênh lệch cao mang lại lợi nhuận cao hơn, trong khi các cổ phiếu có chênh lệch thấp lại nhạy cảm hơn với biến động.
Nghiên cứu của Yakov Amihud, Haim Mendelson và Lauter Bach (1997) chỉ ra rằng tính thanh khoản có ảnh hưởng trực tiếp đến giá cổ phiếu trên Sở giao dịch chứng khoán Tel Aviv (TASE) Bài viết phân tích tác động của các cải tiến trong cơ chế giao dịch từ cuộc gọi hàng ngày sang giao dịch liên tục, cho thấy có ngoại tác thanh khoản tích cực đối với các cổ phiếu liên quan Các cổ phiếu chuyển sang phương thức giao dịch hiệu quả hơn có mức tăng giá cao và thường xuyên Thanh khoản được cải thiện đáng kể sau khi áp dụng phương thức mới, với sự gia tăng lớn về khối lượng giao dịch và tỷ lệ thanh khoản Trên các cổ phiếu này, giá trị gia tăng tích cực gắn liền với sự gia tăng thanh khoản.
Nghiên cứu của Vinay T.Datar, Narayan Y.Naik và Robert Radcliffe (1998) kiểm tra mô hình Amihud và Mendelson (1986) bằng cách sử dụng tỷ lệ giao dịch cổ phiếu trên số lượng cổ phiếu đang lưu hành (turnover) như một đại diện cho thanh khoản Kết quả cho thấy có sự ủng hộ mạnh mẽ cho mô hình này, với dữ liệu từ các công ty phi tài chính niêm yết trên NYSE trong giai đoạn từ 31/7/1962 đến 31/12/1991 Nghiên cứu phát hiện rằng LNCP có mối tương quan âm mạnh với tỷ lệ turnover, xác nhận rằng cổ phiếu thanh khoản kém mang lại lợi nhuận trung bình cao hơn Hiệu ứng thanh khoản không chỉ diễn ra trong tháng Giêng mà kéo dài suốt cả năm, với việc giảm 1% trong tỷ lệ turnover tương ứng với lợi nhuận cao hơn khoảng 4.5 điểm cơ bản mỗi tháng Mối quan hệ giữa LNCP và thanh khoản vẫn có ý nghĩa sau khi kiểm soát các yếu tố như quy mô doanh nghiệp, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường, hệ số beta và hiệu ứng tháng Giêng, hỗ trợ cho mối liên hệ giữa thanh khoản và LNCP theo dự đoán của mô hình A&M.
Nghiên cứu của Michael J Brennan và Claudia Tamarowski (2000) nhấn mạnh tầm quan trọng của hoạt động quan hệ nhà đầu tư (IR) trong việc ảnh hưởng đến giá cổ phiếu Mối liên hệ giữa hoạt động IR và giá cổ phiếu là gián tiếp, với việc số lượng nhà phân tích công ty tác động tích cực đến tính thanh khoản giao dịch cổ phiếu bằng cách giảm bất đối xứng thông tin Hơn nữa, lợi nhuận yêu cầu của thị trường đối với cổ phiếu phụ thuộc vào tính thanh khoản của thị trường Do đó, thông qua các hoạt động IR, công ty có thể giảm chi phí vốn và nâng cao giá cổ phiếu bằng cách giảm chi phí thông tin cho thị trường và các nhà phân tích.
Nghiên cứu của Yokov Amihud và Haim Mendelson (2002) về thanh khoản và lợi nhuận chứng khoán trên NYSE giai đoạn 1964-1997 cho thấy mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất lợi nhuận chứng khoán (TSSL) và tính thiếu thanh khoản, được đo bằng chỉ số ILLIQ Chỉ số ILLIQ phản ánh sự thay đổi giá trên mỗi khối lượng giao dịch, với giá trị cao hơn cho thấy thanh khoản thấp hơn Đặc biệt, tác động của ILLIQ lên TSSL mạnh hơn đối với các công ty có quy mô nhỏ.
Nghiên cứu của Yakov Amihud, Haim Mendelson và Lasse Heje Pedersen
Năm 2005, nghiên cứu về "thanh khoản và giá tài sản" đã phân tích cách các lý thuyết tính thanh khoản ảnh hưởng đến lợi nhuận yêu cầu của tài sản vốn Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy thanh khoản có tác động thống kê và kinh tế quan trọng đến giá tài sản Cụ thể, sự giảm thanh khoản của cổ phiếu dẫn đến giảm giá cổ phiếu và tăng lợi nhuận kỳ vọng Bài viết trình bày lý thuyết tiêu chuẩn về định giá tài sản, mô hình cơ bản của thanh khoản và giá tài sản, cùng với các nghiên cứu thực nghiệm từ nhiều tác giả, tạo nền tảng cho việc tham khảo và xây dựng mô hình nghiên cứu.
Nghiên cứu của Claudio Loderer và Lukas Roth (2005) đã xem xét mối quan hệ giữa thanh khoản và giá cổ phiếu hiện tại, sử dụng tỷ lệ P/E làm đại diện cho giá chứng khoán Các tác giả cho rằng thanh khoản ảnh hưởng đến tỷ lệ P/E bằng cách làm tăng giá cổ phiếu, thay vì tác động đến EPS Phân tích dữ liệu từ Swiss Exchange và Nasdaq trong giai đoạn 1995-2001 cho thấy mối quan hệ có ý nghĩa giữa thanh khoản (đo bằng chênh lệch bid-ask) và giá chứng khoán, điều này cũng đúng khi sử dụng khối lượng giao dịch làm đại diện cho thanh khoản Nghiên cứu chỉ ra rằng chiết khấu kém thanh khoản có thể thay đổi theo thời gian, với trung vị chiết khấu trên SWX dao động từ 7% đến 21%, trong khi trên Nasdaq ổn định ở mức 38%.
Nghiên cứu của Keith S.K Lam và Lewis H.K Tam (2011) chỉ ra rằng thanh khoản đóng vai trò quan trọng trong việc định giá lợi nhuận cổ phiếu tại thị trường chứng khoán Hong Kong từ năm 1981 đến 2003 Sau khi xem xét các yếu tố định giá tài sản, tác giả đề xuất mô hình bốn nhân tố thanh khoản, bao gồm lợi nhuận vượt trội thị trường, quy mô, tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường và thanh khoản, là mô hình tối ưu để giải thích lợi nhuận cổ phiếu tại đây Đồng thời, nghiên cứu cũng xác định chín đại diện thanh khoản, bao gồm tỷ lệ turnover, khối lượng giao dịch, độ lệch chuẩn và hệ số biến thiên của tỷ lệ turnover và khối lượng giao dịch.
2001) – 4 đại diện; tỷ lệ thanh khoản (Pastor & Stambaugh, 2003); Tỷ lệ kém thanh khoản (Amihud, 2002); Tỷ lệ thanh khoản (Liu,2006)
Nghiên cứu của Farzaneh Heidarpoor, Ali Rouhi và Kheironnesa Faraj Mashaei (2012) đã phân tích mối quan hệ giữa thanh khoản cổ phiếu và sự biến động giá cổ phiếu dựa trên dữ liệu từ Sàn giao dịch chứng khoán Tehran trong khoảng thời gian từ tháng 7 đến tháng 9 năm 2010 Các giả thuyết được kiểm tra thông qua phân tích tương quan dữ liệu hàng ngày và hàng tháng, cho thấy mối liên hệ đáng kể giữa thanh khoản và thay đổi giá cổ phiếu Kết quả từ kiểm tra T-student chỉ ra rằng có sự tương quan tích cực giữa thanh khoản và sự thay đổi giá cổ phiếu Tỷ lệ thanh khoản được đo bằng tỷ lệ trung bình giá trị bán trên trung bình giá trị mua, kết hợp với tỷ lệ giá trị lớn nhất của các lần điều chỉnh mua, bán lớn nhất so với giá trị nhỏ nhất của các lần điều chỉnh này; trong khi tỷ lệ thay đổi giá cổ phiếu được tính bằng tỷ lệ thay đổi giá giữa ngày n và ngày n-1 so với giá ngày n.
Mục tiêu nghiên cứu
Luận văn nhằm phân tích tác động của thanh khoản đến TSSL trong bối cảnh biến động giá cổ phiếu của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM từ năm 2009 đến 2018 Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, luận văn sẽ tập trung vào các mục tiêu cụ thể liên quan đến mối quan hệ giữa thanh khoản và TSSL trong giai đoạn này.
- Tìm kiếm các đại diện thanh khoản đã được sử dụng và lựa chọn đại diện phù hợp với thị trường chứng khoán Việt Nam
Phân tích ảnh hưởng của từng đại diện thanh khoản đến TSSL là rất quan trọng, đặc biệt khi kiểm soát các biến như Beta, quy mô và tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường Các đại diện thanh khoản không chỉ tác động trực tiếp đến TSSL mà còn liên quan đến các yếu tố khác ảnh hưởng đến lợi nhuận Việc hiểu rõ mối quan hệ này giúp tối ưu hóa chiến lược đầu tư và cải thiện hiệu suất tài chính.
Phân tích tác động của thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi (TSSL) khi giá cổ phiếu tăng hoặc giảm là rất quan trọng Kết quả phân tích này có thể giúp dự đoán biến động giá cổ phiếu, từ đó hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.
Câu hỏi nghiên cứu
Để làm rõ các mục tiêu, ta lần lượt giải quyết các câu hỏi nghiên cứu:
- Câu hỏi 1: Đại diện thanh khoản phù hợp với thị trường chứng khoán Việt Nam là gì?
- Câu hỏi 2: Thanh khoản ảnh hưởng như thế nào đến TSSL cổ phiếu?
- Câu hỏi 3: Khi giá cổ phiếu tăng/ giảm, ảnh hưởng của thanh khoản đến TSSL cổ phiếu có thay đổi hay không?
Đối tượng nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu
1.5.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là thanh khoản và TSSL cổ phiếu của các doanh nghiệp niêm yết trên sở giao dịch chứng khoán TP.HCM
Phạm vi nghiên cứu bao gồm 326 doanh nghiệp niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán TPHCM tính đến ngày 31/12/2018 Để đảm bảo chất lượng mẫu, tác giả chọn các doanh nghiệp đã niêm yết ít nhất 2 năm trên Sở Giao dịch Chứng khoán TPHCM (HOSE).
Tác giả đã chọn nghiên cứu giai đoạn từ 2009 đến 2018, thời điểm mà thị trường chứng khoán Việt Nam vừa vượt qua cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu và bắt đầu quá trình hồi phục, phát triển.
Phương pháp nghiên cứu
Để nghiên cứu ảnh hưởng của thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi (TSSL) và mối quan hệ này trong bối cảnh giá cổ phiếu tăng hoặc giảm, tác giả đã áp dụng kết hợp cả phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng.
Phương pháp nghiên cứu định tính được áp dụng thông qua việc tổng hợp các nghiên cứu trước đây, nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan về mối quan hệ giữa thanh khoản và TSSL, kết hợp với phương pháp thống kê mô tả để phân tích dữ liệu.
Phương pháp nghiên cứu định lượng:
Tác giả áp dụng phương pháp luận Fama – French (1993) để phân tích tác động của các yếu tố như thanh khoản, hệ số beta, quy mô và tỷ số giá trị sổ sách đến tỷ suất sinh lợi (TSSL) của các doanh nghiệp niêm yết trên sàn HOSE trong giai đoạn 2009-2018.
Tác giả áp dụng phần mềm Stata và MS Excel để thực hiện phân tích định lượng, nhằm xác định mô hình hồi quy giữa TSSL (R) và thanh khoản Trong nghiên cứu này, TSSL (R) được coi là biến phụ thuộc, trong khi các biến độc lập bao gồm những đại diện cho thanh khoản, các hệ số beta và quy mô kiểm soát liên quan đến TSSL của cổ phiếu.
Những đóng góp của luận văn
Đóng góp mới của luận văn:
Tác giả đã chọn nghiên cứu về thanh khoản và suất sinh lợi trong giai đoạn 2009-2018, nhằm kế thừa các nghiên cứu trước đó và đồng thời cập nhật thông tin đến năm 2018.
Tác giả đề xuất sử dụng biến đại diện thanh khoản để đo lường ảnh hưởng của thanh khoản đến tỷ suất sinh lợi (TSSL), cụ thể là biến Chênh lệch giá mua - giá bán (LIQ1) Biến này đã được nhiều tác giả quốc tế, như Amihud và Mendelson, công nhận và áp dụng trong nghiên cứu của họ.
Nhiều nghiên cứu đã sử dụng các phương pháp và chỉ số khác nhau, trong đó có các tác giả như Kamara (1994), Eliswarapu (1995), và Loderer & Roth (2005) Đặc biệt, tỷ lệ khối lượng giao dịch của cổ phiếu trên khối lượng giao dịch của thị trường (LIQ3) được đề xuất bởi Amihud và cộng sự trong nghiên cứu năm 1997 cũng đã được áp dụng bởi Loderer & Roth (2005).
Tỷ lệ giá trị giao dịch của cổ phiếu trên giá trị giao dịch của thị trường (LIQ4) được đề xuất bởi Nguyễn Anh Phong (2012) như một chỉ số đo lường thanh khoản tại thị trường chứng khoán Việt Nam Mặc dù LIQ4 không có ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu của tác giả, tức là không ảnh hưởng đến TSSL, nhưng giá trị giao dịch vẫn thể hiện rõ khối lượng giao dịch và giá cổ phiếu Điều này cho thấy sự khác biệt trong thanh khoản giữa các cổ phiếu có giá cao và thấp, nên tác giả đã quyết định đưa chỉ số này vào nghiên cứu của mình.
- Cuối cùng, tác giả đề xuất nghiên cứu ảnh hưởng của thanh khoản đến TSSL khi giá cổ phiếu tăng/giảm.
Kết cấu của luận văn
Luận văn gồm 5 Chương, có kết cấu thống nhất:
Chương 1 trình bày lý do chọn đề tài, tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước, khái quát về mục tiêu, đối tượng, phạm vi - phương pháp nghiên cứu và những đóng góp của luận văn.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Tính thanh khoản
Tính thanh khoản của một tài sản được định nghĩa bởi nhiều tác giả, trong đó Brennan & Tamarowski (2000) cho rằng nó được đo bằng mức chiết khấu giá cần thiết để thực hiện giao dịch ngay lập tức Amihud & Mendelson (2005) mô tả thanh khoản như sự dễ dàng trong việc giao dịch chứng khoán, trong khi Nguyễn Anh Phong (2012) nhấn mạnh rằng thanh khoản là khả năng bán tài sản ngay lập tức sau khi mua mà không bị giảm giá và không phát sinh chi phí giao dịch Từ những định nghĩa này, có thể hiểu rằng thanh khoản của cổ phiếu là khả năng chuyển đổi nhanh chóng giữa cổ phiếu và tiền tệ khi có nhu cầu từ nhà đầu tư, với chi phí giao dịch không đáng kể.
Sau khi tham khảo các nghiên cứu trong và ngoài nước, tác giả lựa chọn được các đại diện thanh khoản như sau:
Chênh lệch giá mua - giá bán (LIQ1) được Amihud & Mendelson sử dụng như một chỉ số thanh khoản để phân tích mối quan hệ giữa lợi nhuận cổ phiếu và thanh khoản trong giai đoạn 1961-1980 Theo định nghĩa, LIQ1 phản ánh sự khác biệt giữa giá mua và giá bán do một đại lý tạo ra, đóng vai trò là cầu nối giữa các lệnh mua công khai và lệnh bán.
- Giá bán là giá bán được một cổ phiếu bao gồm chi phí để người mua mua ngay lập tức
- Giá mua là giá mua bao gồm sự nhượng bộ để mua được ngay lập tức
Chênh lệch giữa giá mua và giá bán được coi là chi phí mà nhà tạo lập thị trường yêu cầu để cung cấp thanh khoản cho giao dịch ngay lập tức Công thức tính toán chênh lệch này được đề xuất bởi Loderer & Roth (2005).
Biến số này được sử dụng nhiều khi các tác giả nghiên cứu về thanh khoản như Amihud & Mendelson (1986) Eleswarapu & Reinganum (1993), Brenan & Subrahmanyam (1996), Brenan (2000), Loderer & Roth (2005)
Tỷ lệ khối lượng giao dịch so với số lượng cổ phiếu lưu hành (LIQ2) được Datar & cộng sự (1998) đề xuất như một biến đại diện cho thanh khoản trong nghiên cứu về thanh khoản và lợi nhuận cổ phiếu của các doanh nghiệp niêm yết trên NYSE Ở Việt Nam, các tác giả như Nguyễn Anh Phong (2012) và Trần Viết Hoàng & cộng sự (2013) cũng áp dụng biến này Theo Datar & cộng sự (1998), việc sử dụng LIQ2 mang lại hai lợi thế quan trọng.
Thứ nhất, nghiên cứu A&M cho thấy rằng trạng thái cân bằng thanh khoản có mối liên hệ chặt chẽ với tần số giao dịch Do đó, nếu không thể quan sát trực tiếp thanh khoản, chúng ta có thể xem tỷ lệ turnover như một đại diện cho thanh khoản.
Các số liệu về khối lượng giao dịch và số lượng cổ phiếu lưu hành dễ dàng thu thập, giúp kiểm tra thanh khoản của nhiều cổ phiếu trong thời gian dài.
Tác giả tính toán tỷ lệ thanh khoản LIQ2 theo phương pháp của Datar & cộng sự (1998) bằng cách xác định trung bình khối lượng giao dịch hàng tháng cho mỗi tháng t Cụ thể, tác giả tính toán trung bình số cổ phiếu giao dịch trong ba tháng trước đó (tháng t-3, t-2 và t-1) và chia kết quả cho số lượng cổ phiếu lưu hành Tỷ lệ này được biểu thị dưới dạng phần trăm (%), tạo ra biến tỷ lệ thanh khoản LIQ2.
Tỷ lệ khối lượng giao dịch của cổ phiếu so với khối lượng giao dịch thị trường (LIQ3) được coi là thước đo thanh khoản quan trọng, như được đề xuất bởi Amihud & cộng sự (1997) Theo nghiên cứu của Amihud & Mendelson, trong các điều kiện tương đồng, sự gia tăng khối lượng hoặc tần suất giao dịch của một cổ phiếu sẽ phản ánh sự tăng cường tính thanh khoản của nó.
Các nghiên cứu của Mendelson (1982), Mendelson (1985), và Amihud & Mendelson (1986) đã tính toán khối lượng tương đối của mỗi cổ phiếu dựa trên tỷ lệ phần trăm khối lượng giao dịch cổ phiếu so với khối lượng giao dịch thị trường, từ đó tính trung bình khối lượng giao dịch tương đối Ngoài ra, Loderer & Roth (2005) đã sử dụng khối lượng giao dịch như một chỉ số thay thế cho chênh lệch giá mua và giá bán nhằm đánh giá mối quan hệ giữa thanh khoản và giá cổ phiếu.
Tỷ lệ giá trị giao dịch của cổ phiếu trên giá trị giao dịch thị trường
LIQ4 là chỉ số thanh khoản được đề xuất nhằm đo lường mức độ thanh khoản trên thị trường chứng khoán Việt Nam, theo nghiên cứu của tác giả Nguyễn Anh Phong.
Vào năm 2012, đại diện thanh khoản LIQ4 mặc dù không có ý nghĩa thống kê tại thời điểm đó, nhưng được nhận định là phù hợp với Thị trường chứng khoán Việt Nam Những cổ phiếu có khối lượng giao dịch thấp nhưng giá cao có thể ảnh hưởng đáng kể đến chỉ số VN-Index và toàn bộ thị trường Do đó, tác giả đã tiến hành thử nghiệm để kiểm tra xem biến LIQ4 có tác động đến tỷ suất sinh lợi (TSSL) của cổ phiếu trong giai đoạn nghiên cứu hay không.
Mối quan hệ giữa giá cổ phiếu và tỷ suất sinh lời
Cổ phiếu đại diện cho quyền sở hữu của các cổ đông trong một công ty, nhưng thực chất chỉ là một tờ giấy hoặc bút toán điện tử với hai đặc điểm chính.
Cổ đông chỉ được nhận cổ tức khi công ty có lợi nhuận và ban lãnh đạo quyết định chi trả, thay vì giữ lại toàn bộ lợi nhuận để tái đầu tư.
Nhà đầu tư thường bán cổ phiếu với hy vọng thu về giá cao hơn giá mua, từ đó tạo ra phần lợi vốn Kỳ vọng vào lợi nhuận từ việc mua cổ phiếu là động lực chính cho quyết định đầu tư Tuy nhiên, thực tế cũng cho thấy rằng nhà đầu tư có thể gặp rủi ro và chịu thiệt vốn.
Lợi nhuận từ đầu tư của nhà đầu tư bao gồm cổ tức (tiền mặt và cổ phiếu) và sự chênh lệch giá, có thể là âm hoặc dương.
Giá cổ phiếu thường được xác định bởi giá trị thị trường, phản ánh giao dịch cuối cùng được ghi nhận Giá thị trường không do công ty hay cá nhân nào quyết định, mà là kết quả của sự đồng thuận giữa giá mà người bán chấp nhận và giá mà người mua sẵn sàng trả Tóm lại, giá thị trường phụ thuộc vào quan hệ cung cầu và có thể biến động thường xuyên do nhiều yếu tố ảnh hưởng.
Hay một định nghĩa khác, Giá thị trường là mức giá một cổ phiếu được bán trên thị trường
Tác giả tính toán TSSL theo công thức:
: Tỷ suất sinh lời tại tháng t
, : Giá đóng cửa cuối tháng t và t-1
: Cổ tức (nếu có) trong tháng t
2.2.4 Mối quan hệ giữa giá cổ phiếu và tỷ suất sinh lời
Số liệu giá cổ phiếu tác giả sử dụng trong nghiên cứu này là số liệu đã điều chỉnh cổ tức nên TSSL được tính theo công thức:
Khi giá cổ phiếu tăng, TSSL sẽ nhận giá trị dương, và khi giá cổ phiếu giảm, TSSL sẽ nhận giá trị âm, cho thấy TSSL phản ánh sự biến động của giá cổ phiếu Vì vậy, tác giả đã sử dụng TSSL làm biến phụ thuộc để đo lường ảnh hưởng của thanh khoản khi giá cổ phiếu thay đổi.
Nhóm biến kiểm soát đối với tỷ suất sinh lời
Hệ số beta phản ánh sự biến động của giá cổ phiếu theo rủi ro thị trường, đóng vai trò quan trọng trong mô hình CAPM Cổ phiếu có mức rủi ro trung bình sẽ biến động cùng chiều với toàn thị trường, ví dụ như chỉ số Vn-index đại diện cho thị trường chứng khoán Việt Nam.
2.3.2 Quy mô công ty (size) Đo lường bằng vốn hóa công ty ( số lượng cổ phiếu lưu hành nhân với giá trị trường) được nhiều tác giả sử dụng để kiểm soát biến tỷ suất sinh lời như Banz
Nghiên cứu của năm 1981 chỉ ra mối quan hệ phi tuyến giữa kích thước và lợi nhuận kỳ vọng Các tác giả như Basu (1983), Fama & French (1993) và Wang & Orio (2007) đã sử dụng giá trị thị trường của vốn để đại diện cho kích thước Ngoài ra, Datar và các cộng sự (1998) đã xác định quy mô công ty thông qua logarith tự nhiên của tổng vốn hóa vào cuối mỗi tháng.
2.3.3 Tỷ lệ giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (B/M) Đo lường bằng tỷ số giá trị sổ sách của cổ phiếu trên giá trị thị trường của cổ phiếu Được nhiều tác giả sử dụng kiểm soát biến TSSL như Fama-French (1993), Datar & cộng sự (1998), Keith S.K Lam (2002), Wang & Iorio (2007), Trần Viết Hoàng & cộng sự (2013).
Các mô hình lý thuyết
Mô hình định giá tài sản vốn CAPM:
- : Tỷ suất sinh lời của cổ phiếu i tại tháng t
- : Tỷ suất sinh lời phi rủi ro, ở đây tác giả sử dụng lãi suất trái phiếu chính phủ kì hạn 1 năm được điều chỉnh theo tháng
Tỷ suất sinh lời của danh mục thị trường, mà tác giả nghiên cứu, được xác định dựa trên các doanh nghiệp niêm yết trên sàn HOSE, với chỉ số Vn-index là công cụ tính toán chính.
- ( ): Phần bù rủi ro thị trường
- : Hệ số Beta của cổ phiếu thứ i đo lường sự biến động giá chứng khoán trước những biến động của thị trường
2.4.2 Mô hình đa nhân tố
Mô hình đa nhân tố phổ biến nhất trong lĩnh vực tài chính là lý thuyết kinh doanh chênh lệch giá APT (Arbitrage Pricing Theory), được giới thiệu bởi nhà kinh tế học Stephen Ross APT cung cấp một khung lý thuyết để xác định giá trị tài sản dựa trên nhiều yếu tố kinh tế và thị trường, giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định chính xác hơn trong việc định giá và đầu tư.
A Ross (1976) và được phát triển thêm bởi Humberman (1982), Charmberlain và Rothschild (1983) đã chỉ ra có nhiều rủi ro trong nền kinh tế mà không thể loại trừ được thông qua đa dạng hóa Nguồn gốc của những rủi ro này có thể được cho là có liên quan đến các nhân tố vĩ mô Thay vì tính toán một Beta như CAPM thì APT tính toán nhiều Beta thông qua việc ước lượng độ nhạy cảm của TSSL của một tài sản đối với những thay đổi của từng nhân tố Lý thuyết này dựa trên ý tưởng rằng trong thị trường tài chính cạnh tranh kinh doanh chênh lệch giá đảm bảo việc định giá cân bằng giữa lợi nhuận và rủi ro Các giả định của mô hình APT:
- TSSL có thể được mô tả bằng mô hình một nhân tố
- Không có các cơ hội kinh doanh chênh lệch
Để xây dựng một danh mục đầu tư hiệu quả, cần có một số lượng chứng khoán đủ lớn nhằm đa dạng hóa rủi ro đặc thù của từng công ty cũng như từng loại chứng khoán riêng lẻ.
- Thị trường tài chính không có bất hoàn hảo
- : Lợi nhuận kỳ vọng cổ phiếu i
- : Độ nhạy của chứng khoán i với chỉ số
2.4.3 Mô hình ba nhân tố Fama – French
Năm 1992, Eugene Fama và Kenneth French khám phá ra rằng Beta của CAPM không giải thích được suất sinh lợi kỳ vọng của chứng khoán Mỹ thời kỳ
Từ năm 1963 đến 1990, Fama và French đã nghiên cứu hai nhóm cổ phiếu có hiệu suất vượt trội so với thị trường: cổ phiếu vốn hóa nhỏ và cổ phiếu có tỷ số giá sổ sách trên giá thị trường (BE/ME) cao Họ đã bổ sung hai yếu tố này vào mô hình CAPM để phản ánh độ nhạy cảm của danh mục đầu tư đối với các loại cổ phiếu này Mô hình ba nhân tố của Fama-French, được giới thiệu vào năm 1993, đã được kiểm định và chứng minh hiệu quả trong việc lượng hóa mối quan hệ giữa rủi ro và suất sinh lợi tại cả thị trường chứng khoán phát triển và mới nổi.
Mô hình ba nhân tố Fama-French (1993) cho rằng suất sinh lợi của danh mục đầu tư hoặc cổ phiếu cá nhân phụ thuộc vào ba yếu tố chính: yếu tố thị trường, yếu tố quy mô công ty và yếu tố giá trị sổ sách so với giá trị thị trường (BE/ME) Mô hình này cung cấp một cách tiếp cận toàn diện để phân tích và dự đoán hiệu suất đầu tư.
- : Mức lợi nhuận kỳ vọng cho danh mục i
- : Mức lợi nhuận phi rủi ro
- : Mức lợi nhuận kỳ vọng của toàn bộ thị trường
- SMB: Bình quân chênh lệch trong quá khứ giữa lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty nhỏ so với lợi nhuận danh mục cổ phiếu công ty lớn
HML (High Minus Low) là chỉ số đo lường sự chênh lệch lợi nhuận trung bình giữa các công ty có tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao và thấp Điều này cho thấy rằng các công ty có giá trị sổ sách cao thường mang lại lợi nhuận tốt hơn so với những công ty có giá trị này thấp.
- : Hệ số hồi quy cho nhân tố thị trường
- : Hệ số hồi quy cho nhân tố SMB
- : Hệ số hồi quy cho nhân tố HML
Mô hình Fama-French ba nhân tố khẳng định rằng tỷ suất sinh lợi cao là phần thưởng cho việc chấp nhận rủi ro cao Hệ số SMB và HML đo lường ảnh hưởng của hai yếu tố này đến tỷ suất sinh lợi của danh mục đầu tư Danh mục chứa cổ phiếu giá trị thường có hệ số cao, trong khi danh mục cổ phiếu tăng trưởng lại có hệ số thấp Tương tự, danh mục với cổ phiếu có vốn hóa thị trường lớn sẽ có hệ số thấp, ngược lại với danh mục chứa cổ phiếu có vốn hóa nhỏ, sẽ có hệ số cao hơn.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 25 3.1 Xây dựng mô hình nghiên cứu
Quy trình thực hiện
ước 1: Tác giả tiến hành thu thập dữ liệu các doanh nghiệp niêm yết trên
Bài viết này trình bày thông tin từ Trung tâm Phân tích Kinh tế - Tài chính, Trường Đại học Kinh tế - Luật về các chỉ số của thị trường chứng khoán Việt Nam, bao gồm khối lượng, giá đóng cửa và giá trị giao dịch của chỉ số Vn-index, giá cổ phiếu và khối lượng giao dịch, cũng như số lượng cổ phiếu đang lưu hành Ngoài ra, bài viết cũng đề cập đến giá đặt mua - đặt bán, lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm, và giá trị sổ sách Tác giả thu thập thông tin từ nhiều nguồn như báo chí, sách và các trang web của HOSE và HNX Để xử lý số liệu, tác giả sử dụng phần mềm Excel để nhập và tính toán, bao gồm tỷ suất sinh lời cổ phiếu, tỷ suất sinh lời danh mục thị trường (chỉ số Vn-index), đo lường Beta bằng mô hình CAPM, và các biến LIQ1, LIQ2, LIQ3, LIQ4, BETA, LNSIZE và B/M.
Bài viết này trình bày quy trình phân tích dữ liệu để ước lượng hệ số hồi quy giữa TSSL và các đại diện thanh khoản Đầu tiên, dữ liệu được sắp xếp theo dạng bảng, kết hợp dữ liệu chéo và chuỗi thời gian Tiếp theo, danh mục được phân chia theo phương pháp của Fama – French (1993) để đánh giá ảnh hưởng của tính thanh khoản đến TSSL Tác giả tính toán giá trị trung bình LIQ1, LIQ2, LIQ3 và LIQ4 cho mỗi cổ phiếu trong khoảng thời gian nghiên cứu, sau đó chia thành ba nhóm: nhóm H (30% danh mục) với các giá trị cao, nhóm M (40% danh mục) với giá trị trung bình, và nhóm L (30% danh mục) với giá trị thấp Sử dụng phần mềm Stata, tác giả phân tích dữ liệu, tìm ma trận tương quan và kiểm định các khuyết tật của mô hình như tự tương quan và đa cộng tuyến Sau đó, các hệ số của mô hình hồi quy được ước lượng để xem xét sự phù hợp của các biến Cuối cùng, quy trình này được lặp lại cho 24 danh mục được tạo thành từ việc chia 12 danh mục ban đầu theo các điều kiện Rit > 0 và Rit < 0, nhằm đánh giá ảnh hưởng của thanh khoản đến TSSL khi giá cổ phiếu tăng hoặc giảm.
Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung vào tỷ suất sinh lời của cổ phiếu làm biến phụ thuộc, với 326 cổ phiếu được chọn từ sàn HOSE trong giai đoạn từ tháng 10/2008 đến tháng 12/2018 Tỷ suất sinh lời hàng tháng được tính toán dựa trên một công thức cụ thể.
Giá cổ phiếu được tác giả sử dụng là giá đã điều chỉnh cổ tức nên TSSL được đo bằng biến động giá cổ phiếu
Trong mô hình gồm 7 biến độc lập: LIQ1, LIQ2, LIQ3, LIQ4, BETA, LNSIZE và B/M Tác giả tính toán 7 biến này như sau:
Biến LIQ1 được tính toán dựa trên dữ liệu giá mua và giá bán cổ phiếu của 326 công ty niêm yết trên sàn HOSE, được thu thập từ tháng 1 năm 2009 đến tháng 12 năm 2018.
Đối với biến LIQ1, tác giả đã loại bỏ tất cả các quan sát có giá mua lớn hơn hoặc bằng giá bán được yết, dẫn đến việc loại bỏ 1.798 quan sát trong tổng số 32.008 quan sát, chiếm tỷ lệ 5,62%, tương tự như nghiên cứu của Loderer & Roth (2005).
Biến LIQ2 được tính toán dựa trên dữ liệu khối lượng giao dịch trong ba tháng liên tiếp và số lượng cổ phiếu lưu hành, thu thập từ tháng 10 năm 2008 đến tháng 12 năm 2018.
(3.13 ) Đối với các biến đo lường bằng khối lượng giao dịch sẽ có những tháng không có giao dịch, tại tháng đó khối lượng giao dịch sẽ bằng 0
Biến LIQ3 được xác định bằng cách đo lường tỷ lệ khối lượng giao dịch hàng tháng của mỗi cổ phiếu so với tổng khối lượng giao dịch của toàn thị trường, được thể hiện qua chỉ số VN-Index Công thức tính toán cụ thể cho biến LIQ3 sẽ giúp nhà đầu tư nắm bắt được tính thanh khoản của cổ phiếu trong bối cảnh thị trường chung.
Tương tự biến LIQ2, biến LIQ3 cũng đo lường bằng khối lượng giao dịch, nên những tháng không có giao dịch sẽ bằng 0
Biến LIQ4: đo lường bằng tỷ lệ giá trị giao dịch mỗi cổ phiếu trên giá trị giao dịch toàn thị trường Công thức:
Biến BETA: được tính toán dựa trên mô hình CAPM, tác giả tính phần bù rủ ro cổ phiếu ( phần bù rủi ro thị trường ( , công thức:
TSSL cổ phiếu i là tỷ suất sinh lợi của danh mục thị trường VN-Index, được tính toán dựa trên lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm, điều chỉnh theo tháng.
Các biến được tính toán dựa trên giá cổ phiếu, trong trường hợp không có giao dịch trong tháng, tác giả sẽ sử dụng giá của tháng liền kề trước đó để thay thế.
Biến SIZE được đo lường dựa trên vốn hóa công ty, được tính bằng cách nhân giá cổ phiếu với số lượng cổ phiếu lưu hành Đối với những tháng không có giao dịch, giá cổ phiếu sẽ được thay thế bằng giá của tháng trước đó Biến LNSIZE được tính bằng logarith của SIZE.
Biến B/M là chỉ số đo lường tỷ lệ giữa giá trị sổ sách của cổ phiếu và giá trị thị trường của cổ phiếu Giá trị sổ sách được thu thập hàng năm và được sử dụng cho 12 tháng trong năm, dựa trên báo cáo tài chính hàng năm của doanh nghiệp.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kiểm định các khuyết tật của mô hình
4.1.1 Ma trận tương quan giữa các biến
Ma trận tương quan thể hiện mối quan hệ tuyến tính giữa các biến số, với hệ số tương quan dao động từ -1 đến +1 Nếu hệ số gần 1, các biến có mối quan hệ chặt chẽ; ngược lại, nếu gần 0, các biến độc lập với nhau.
Bảng 4.1 Ma trận tương quan của các biến được lựa chọn
R LIQ1 LIQ2 LIQ3 LIQ4 BETA LNSIZE B/M
(Nguồn: tác giả tổng hợp từ những tính toán bằng phần mềm stata.)
Theo bảng 4.1, hầu hết các hệ số tương quan đều nằm trong khoảng {-1;1} và khác 0, cho thấy các biến trong mô hình có mối liên hệ với nhau Cần chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến, đặc biệt là giữa biến LIQ3 và LIQ4 với hệ số tương quan 0,8530 gần với 1 Mức ý nghĩa tương quan giữa biến R và các biến độc lập đều nhỏ hơn 5%, thỏa mãn điều kiện cần trong phân tích hồi quy, cho thấy các biến này phù hợp để sử dụng trong phân tích hồi quy.
Tác giả đã tiến hành tính toán ma trận tương quan cho tất cả các biến trong các danh mục đã được phân chia từ danh mục tổng, và kết quả thu được tương tự như trước.
4.1.2 Kiểm định đa cộng tuyến
Khi các biến độc lập trong mô hình không có mối quan hệ đa cộng tuyến hoàn hảo nhưng vẫn có liên hệ tuyến tính chặt chẽ, hiện tượng đa cộng tuyến được coi là tồn tại Để kiểm tra đa cộng tuyến, người ta thường sử dụng giá trị VIF (hệ số phóng đại phương sai) từ hồi quy các biến Theo quy ước, nếu VIF lớn hơn 10, điều này cho thấy có dấu hiệu của đa cộng tuyến cao.
H0: Có hiện tượng đa cộng tuyến
H1: Không có hiện tượng đa cộng tuyến
Nếu VIF > 10 thì chấp nhận giả thiết H0, trường hợp ngược lại thì bác bỏ H0, chấp nhận H1
Bảng 4.2 Giá trị VIF kiểm định đa cộng tuyến
Hệ số phóng đại phương sai VIF LIQ1 LIQ2 LIQ3 LIQ4 BETA LNSIZE B/M
KHI GI CỔ PHIẾ GIẢM (R0)
Hệ số phóng đại phương sai VIF LIQ1 LIQ2 LIQ3 LIQ4 Beta Lnsize B/M
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kiểm định đa cộng tuyến các danh mục bằng phần mềm stata.)
Theo kết quả tác giả tổng hợp ở bảng 4.2, tất cả các giá trị VIF đều bé hơn
10 Như vậy các biến độc lập mà tác giả sử dụng trong nghiên cứu không có hiện tượng đa cộng tuyến
4.1.3 Kiểm định phương sai sai số thay đổi Định lý Gauss- Markov khẳng định rằng để ước lượng OLS là tốt nhất thì phương sai sai số trong mô hình hồi quy phải bằng nhau tại mọi quan sát Tác giả sử dụng kiểm định Breusch – Pagan để kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Kiểm định này nhằm xác định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc u2 và các biến độc lập; nếu có sự tương quan, mô hình sẽ xuất hiện hiện tượng phương sai sai số thay đổi Tác giả đã sử dụng phần mềm Stata để tiến hành kiểm tra, và kết quả được trình bày chi tiết trong bảng 4.3.
H0: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
H1: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Nếu p-value < 0.05 thì chấp nhận giả thiết H0, trường hợp ngược lại thì bác bỏ H0, chấp nhận H1
Bảng 4.3 Giá trị P-value để kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan
Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Prob>chi2)
Kiểm định tự tương quan
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương quan các danh mục bằng phần mềm stata.)
Theo bảng 4.3, các phương trình hồi quy có giá trị p-value < 0.05 cho thấy hiện tượng phương sai sai số thay đổi Để khắc phục các khuyết tật trong mô hình này, tác giả đã áp dụng phương pháp ước lượng vững.
4.1.4 Kiểm định tự tương quan
Khi mô hình có hiện tượng tự tương quan, sai số ngẫu nhiên u tại các thời điểm khác nhau có sự tương quan, ảnh hưởng đến phương sai của các hệ số ước lượng Phương sai này, khi sử dụng phương pháp ước lượng OLS, trở nên chệch Để kiểm định hiện tượng tự tương quan, tác giả áp dụng giá trị Prob>F từ phần mềm Stata.
H0: Có hiện tượng tự tương quan
H1: Không có hiện tượng tự tương quan
Nếu p-value < 0.05 thì chấp nhận giả thiết H0, trường hợp ngược lại thì bác bỏ H0, chấp nhận H1
Như kết quả trình bày ở bảng 4.3 những mô hình hồi quy có giá trị p-value