ĐẦU TƯ GIÁ TRỊ DÙNG DỮ LIỆU TÀI CHÍNH LỊCH SỬ PHÂN LOẠI NHÓM CÔNG TY KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM.PDF

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU VÀ CÁC VẤN ĐỀ ĐẶT RA Bài nghiên cứu này với mục tiêu chỉ ra rằng nhà đầu tư có thể lập ra một danh mục đầu tư hiệu quả có thể làm gia tăng tỷ suất sinh lợi bằng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH

-o0o -

NGÔ THỊ TƯỜNG VY

ĐẦU TƯ GIÁ TRỊ : DÙNG DỮ LIỆU TÀI CHÍNH LỊCH SỬ PHÂN

LOẠI NHÓM CÔNG TY KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

Tp.Hồ Chí Minh - Năm 2014

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HỒ CHÍ MINH

-o0o -

NGÔ THỊ TƯỜNG VY

ĐẦU TƯ GIÁ TRỊ : DÙNG DỮ LIỆU TÀI CHÍNH LỊCH SỬ PHÂN

LOẠI NHÓM CÔNG TY KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng

Mã ngành: 60340201

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS LÊ THỊ LANH

TS LÊ THỊ LANH, đồng nghiệp, bạn bè Các tài liệu sử dụng trong bài nghiên cứu được trích dẫn và chú thích đầy đủ rõ rang

Tôi xin cam đoan, đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi, các số liệu và kết quả trong luận văn này là trung thực

Tp.Hồ Chí Minh ngày 25 tháng 06 năm 2014 Người thực hiện luận văn

Ngô Thị Tường Vy

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

TÓM TẮT 1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 2

1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 2

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU VÀ CÁC VẤN ĐỀ ĐẶT RA 4

1.3 Ý NGHĨA CỦA NGHIÊN CỨU 4

1.4 ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 6

1.5 KẾT CẤU LUẬN VĂN 7

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 8

2.1 KHUNG LÝ THUYẾT VỀ CHIẾN LƯỢC ĐẦU TƯ VÀO CÁC CÔNG TY CÓ CHỈ SỐ BM CAO 8

2.1.1 Lý thuyết chiến lược đầu tư vào các công ty có chỉ số BM cao: 8

2.1.2 Lý thuyết hành vi: 10

1.2 NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 13

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU 22

3.1 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 22

3.2 MÔ TẢ CÁC BIẾN 25

3.2.1 Các biến đo lường tỷ suất sinh lợi: 25

3.2.2 Các biến đo lường cấu trúc vốn: 27

3.2.3 Các biến đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh: 29

3.3 MÔ TẢ DỮ LIỆU 32

3.4 PHƯƠNG PHÁP THỰC NGHIỆM 32

3.4.1 Kiểm định T-statistics: 33

3.4.2 Kiểm định boostrapping: 33

CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 36

4.1 MÔ TẢ NHỮNG BẰNG CHỨNG VỀ DANH MỤC CÁC DOANH NGHIỆP CÓ CHỈ SỐ BM CAO 36

4.2 PHÂN TÍCH CƠ BẢN TỶ SUẤT SINH LỢI 40

4.3 KIỂM ĐỊNH TỶ SUẤT SINH LỢI THEO XẾP LOẠI QUY MÔ CÔNG TY 46

4.4 KIỂM ĐỊNH TỶ SUẤT SINH LỢI THEO XẾP HẠNG THỊ GIÁ CỔ PHIẾU 48

4.5 CÁC PHƯƠNG PHÁP KIỂM ĐỊNH KHÁC 52

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 58 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC BẢNG BIỂU:

Bảng 4.1: Bảng kết quả tỷ suất sinh lợi và chỉ tiêu tài chính 37

Bảng 4.1A: Các chỉ tiêu tài chính 37

Bảng 4.1B: Tỷ suất sinh lợi Buy and Hold của chiến lược đầu tư vào các công ty có BM cao 37

Bảng 4.2: Bảng hệ số tương quan giữa tỷ suất sinh lợi loại 1 năm, 2 năm, điểm F_SCORE và 9 biến quan sát 42

Bảng 4.3: Các chỉ số cơ bản của tỷ suất sinh lợi khi mua và nắm giữ của phương pháp đầu tư giá trị 43

Bảng 4.3A: Tỷ suất sinh lợi hiệu chỉnh 1 năm 43

Bảng 4.3B: Tỷ suất sinh lợi 1 năm 44

Bảng 4.3C: Tỷ suất sinh lợi hiểu chỉnh 2 năm 45

Bảng 4.4: Tỷ suất sinh lợi hiệu chỉnh mua và giữ bằng phương pháp đầu tư giá trị theo xếp loại quy mô công ty 47

Bảng 4.5: Tỷ suất sinh lợi hiệu chỉnh bằng cách mua và nắm giữ bằng phương pháp đầu tư giá trị kiểm định theo trị giá cổ phiếu 49

Bảng 4.5A: Thị giá cổ phiếu 49

Bảng 4.5B: Khối lượng giao dịch 50

Bảng 4.6: Kết quả sử dụng phương pháp tính điểm Altman Z-Score 53

Bảng 4.6A: Đo lường mức độ kiệt quệ tài chính 53

Bảng 4.6B: Thay đổi tỷ suất sinh lợi trong quá khứ 53

Bảng 4.6C: Yếu tố cấu thành nên ∆ROA 54

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

ACCRUAL : Tỉ lệ lợi nhuận dồn tích trên tổng tài sản

ASSET : Tổng tài sản báo cáo cuối năm t

BM : Giá trị sổ sách trên giá thị trường

CFO : Dòng tiền hoạt động chia cho tổng tài sản

MARGIN : Tỷ suất lợi nhuận gộp biên

MVE : Giá trị vốn hóa thị trường

LIQUID : Tỷ lệ thanh toán hiện thời

ROA : Tỷ suất sinh lợi trên tổng sản

TURN : Hiệu suất sử dụng tài sản

TÓM TẮT

Bài nghiên cứu sử dụng những số liệu kế toán cơ bản cùng với phương pháp phân tích dữ liệu đơn giản để lựa chọn một danh mục đầu tư dựa vào chỉ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (chỉ số BM) Danh mục các công ty có chỉ số BM cao sẽ được phân loại một lần nữa thông qua phương pháp tính điểm cho công ty Sau khi tính điểm, các công ty sẽ được phân loại vào nhóm điểm cao hay điểm thấp, trong đó nhóm công ty có điểm cao sẽ được lựa chọn để đầu tư Bài nghiên cứu này sẽ kiểm định lại một lần nữa những công ty có điểm cao đã lựa chọn đầu tư có thực sự mang lại tỷ suất sinh lợi vượt trội

Kết quả cho thấy rằng, tỷ suất sinh lợi trung bình của nhà đầu tư có thể tăng thêm khoảng 13.88% đồng thời phân phối lợi nhuận sẽ chuyển dịch về phía bên phải phân phối chuẩn Phương pháp lựa chọn danh mục đầu tư này đặc biệt phù hợp với những công ty vừa và nhỏ, thu nhập trên cổ phiếu thấp, những công ty bị thị trường lãng quên và thiếu những bài phân tích tài chính nhưng hiệu quả của phương pháp đầu tư không phải phụ thuộc vào việc giá

cổ phiếu thấp hay không, mà hiệu quả đầu tư có được là do lựa chọn đúng những công ty có cổ phiếu bị định dưới giá Bài nghiên cứu này đã đưa ra thêm một bằng chứng cho thấy rằng thị trường không hoàn toàn liên kết với các dữ kiện tài chính lịch sử theo thời gian

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Khái niệm đầu tư giá trị được đề cập và phát triển lần đầu tiên bởi Benjamin Graham và David Dodd vào các bài giảng tại trường Colombia Business school năm 1928 và viết thành sách “Security Analysis” vào năm

1934 Theo đó có rất nhiều dạng khác nhau của phương pháp này kể từ khi

nó được công bố, nhưng chung nhất vẫn bám theo nguyên lí mua những cổ phiếu dưới giá Benjamin Graham hướng tới hai khái niệm “thị giá” – giá

bỏ ra để mua chứng khoán và “giá trị” – giá nhận được trong tương lai Theo đó, bài nghiên cứu này tập trung hoàn toàn vào chỉ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường BM cùng những số liệu lịch sử để phân loại lựa chọn danh mục đầu tư Tham khảo bài nghiên cứu gốc “Value investing: the use

of Historical Financial Statement Information to Separate Winner from Losers” của tác giả Joseph D Piotroski, bài nghiên cứu này sử dụng những phương pháp phân tích dữ liệu kế toán tài chính đơn giản để tiến hành kiểm định lại phương pháp đầu tư giá trị trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Đối với những phương pháp lựa chọn danh mục đầu tư hiện tại, người phân tích thường phải đánh giá điều kiện kinh tế vi mô vĩ mô, những nhân tố có thể ảnh hưởng tới ngành đang có ý định đầu tư như điều kiện pháp lí, chính sách hỗ trợ của chính phủ, mức độ tăng trưởng của nền kinh tế hiện tại Sau

đó, người phân tích mới bắt đầu phân tích đến sức khỏe công ty thông qua các bảng báo cáo tài chính, bảng cân đối kế toán, các thông tin công bố trên phương tiện truyền thông… Quá trình phân tích này thường tốn nhiều thời gian, phân tích chi tiết vào các chỉ tiêu tài chính và số liệu kế toán, cũng như kế hoạch tăng trưởng trong tương lai của công ty Bài nghiên cứu này

sử dụng phương pháp đầu tư giá trị đơn giản để chọn lọc danh mục đầu tư

Theo đó, các công ty được lựa chọn là các công ty có chỉ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao mà không cần quan tâm đến những chỉ tiêu hay phân tích cơ bản khác Thành công của phương pháp đầu tư này đó là dựa vào những thành quả tài chính của hàng loạt các công ty, trong khi đó bỏ đi những công ty đang xấu đi do có kết quả kinh doanh yếu Các bài nghiên cứu đáng kể về phương pháp đầu tư này có thể kể tới như Rosenberg, Reid,

và Lanstein 1984; Fama and French 1992; Lakonishok, Shleifer, và Vishny

1994

Bài nghiên cứu này lựa chọn danh mục dựa trên nguyên lí đầu tư vào các công ty có chỉ số BM cao hay là các công ty bị định giá thấp Các công ty

bị định giá thấp dựa trên đặc điểm “giá trị của chứng khoán có xu hướng bị

bỏ quên”, có nghĩa là người ta thường quên nghiên cứu giá trị thực của chứng khoán khi ra quyết định đầu tư Các công ty thuộc nhóm “bị bỏ quên” này thiếu những báo cáo phân tích cũng như thiếu sự quan tâm của các nhà đầu tư để tìm ra giá trị thật của công ty, trong khi giá trị chứng khoán có thể đang thấp hơn giá trị thật Do đó, những phân tích, dự báo và lời khuyên đầu tư cho nhóm công ty này thường ít được để tâm tin cậy Thứ hai, theo đó, thông tin về những công ty này thường rất hạn chế trên những kênh truyền thông phổ biến, hoặc là những thông tin do họ chủ động công

bố lại được đánh giá thiếu độ tin cậy do những thành quả tài chính yếu trước đó Vì vậy, những báo cáo tài chính hiện tại đều đáng tin cậy và chứa đựng nguồn thông tin cần thiết mà nhà đầu tư cần nghiên cứu kĩ trước khi đưa ra quyết định đầu tư Thứ ba là, nhóm các công ty có chỉ số BM cao mà thuộc dạng nằm trong nhóm công ty gặp vấn đề kiệt giá tài chính, thì để định giá các công ty này nên tập trung vào các dữ liệu kế toán như là đòn bẩy tài chính, tính thanh khoản, khả năng tăng trưởng lợi nhuận, dòng tiền Những dữ liệu cơ bản này hầu như đều có sẵn trên những lịch sử báo cáo tài chính

Dựa trên các kết luận rút ra từ các nghiên cứu trước đây về phương pháp đầu tư này, bài nghiên cứu tiến hành kiểm định trên thị trường chứng khoán Việt Nam với những số liệu lịch sử có sẵn của hơn 635 công ty trên cả hai

sàn chứng khoán HOSE và HNX

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU VÀ CÁC VẤN ĐỀ ĐẶT RA

Bài nghiên cứu này với mục tiêu chỉ ra rằng nhà đầu tư có thể lập ra một danh mục đầu tư hiệu quả có thể làm gia tăng tỷ suất sinh lợi bằng cách sử dụng phương pháp đầu tư giá trị kết hợp tính điểm công ty Kết quả kiểm định trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Câu hỏi nghiên cứu được đặt ra ở đây đó là:

(1) Phương pháp lựa chọn danh mục bằng cách tính điểm cho công ty có phân loại được nhóm công ty mang lại tỷ suất sinh lợi vượt trội hay không?

(2) Kiểm định và so sánh tỷ suất sinh lợi của danh mục BM cao theo phân nhóm điểm F_SCORE cao và thấp cho kết quả như thế nào?

1.3 Ý NGHĨA CỦA NGHIÊN CỨU

Tiến hành thực hiện theo phương pháp này, kết quả nghiên cứu cho thấy rằng có hơn 54% các công ty nằm trong danh mục công ty có chỉ số BM cao có tỷ suất sinh lợi hiệu chỉnh theo thị trường dương nếu đầu tư trong vòng 2 năm Để đa dạng hóa lợi nhuận ngoài cách thức lựa chọn danh mục đầu tư như trên, nhà đầu tư còn có thể tìm kiếm tỷ suất sinh lợi khác bằng cách tìm những dấu hiệu đặc biệt giữa 2 nhóm công ty mạnh và yếu Bài nghiên cứu này cũng chứng minh liệu dựa trên những dữ liệu đơn giản, những kinh nghiệm phân tích báo cáo tài chính, khi áp dụng lên những công ty đã được lọc ra nêu trên, có thể phân biệt được công ty có triển vọng mạnh và yếu hay không

Bài nghiên cứu này nhằm mục tiêu chỉ ra rằng nhà đầu tư có thể lập ra một danh mục đầu tư rất hiệu quả bằng cách sử dụng những dữ liệu tài chính trong quá khứ Nếu như danh mục này hiệu quả, đồng nghĩa với nhà đầu tư theo phương pháp đầu tư giá trị thành công, trong đó, sự khác biệt giữa

“thành công” và “thất bại” là phân phối lợi nhuận sẽ lệch sang bên phải (nếu danh mục đạt xác suất hiệu quả cao) hoặc phân phối lệch sang trái ( nếu danh mục đạt xác suất hiệu quả thấp) Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng

có thể xây dựng được một danh mục có tỷ suất sinh lợi dương với mục tiêu như vậy

Tóm lại, kết quả bài nghiên cứu này cho thấy rằng, nếu áp dụng đầu tư theo phương pháp này, nhà đầu tư có thể gia tăng được tỷ suất sinh lợi thêm 13.88% thông qua việc lựa chọn các công ty mạnh từ danh mục BM cao phương pháp đầu tư này cho thấy nhóm các công ty có chỉ số BM cao cho

tỷ suất sinh lợi chênh lệch 45% so với nhóm công ty có chỉ số BM thấp có

độ tin cậy gần như tuyệt đối, và thu về mức tỷ suất sinh lợi 1 năm so với thị trường là 20.21% trong khoảng thời gian từ năm 2009-2012 Tỷ suất sinh lợi của phương pháp đầu tư này cho thấy cách lựa chọn danh mục có hiệu quả theo thời gian trước khi có những chiến lược thay thế nào khác tốt hơn

Thứ hai đó là toàn bộ lợi nhuận chuyển dịch về phía bên phải của phân phối chuẩn Mặc dù tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục là điểm chuẩn để đánh giá hiệu suất của thành quả danh mục, bài nghiên cứu này cung cấp những bằng chứng về phân phối chuyển dịch về phía trái của phân phối lợi nhuận được cải thiện đáng kể sau khi áp dụng các biện pháp đầu tư trên

Thứ ba, khả năng tiếp cận chỉ ra những khác biệt giữa các công ty không chỉ dựa trên một cách tiếp cận duy nhất thông qua báo cáo tài chính Các biện pháp kiểm định thêm sẽ hỗ trợ, bổ sung cho phương thức lựa chọn danh mục

Điều thứ tư, đó là bài nghiên cứu cũng đóng góp một bằng chứng thực nghiệm vào mô hình dự báo hành vi (như là của Hong and Stein 1999, Barbaris, Shleifer, và Vishny 1998, và Daniel, Hirshleifer and Subrahmanyam 1998) Tương tự như những kết quả mà Hong, Lim và Stein 2000 đã trình bày, kết quả của bài nghiên cứu cho thấy phần lợi nhuận dương vượt trội không tồn tại ở những công ty có lượng “thông tin phổ biến” – các công ty lớn trên thị trường Ngoài ra kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng những công ty đang gặp vấn đề về tài chính được lựa chọn nhiều nhất trong danh mục BM cao và việc “chắt lọc” những công ty giá hời này là hoàn toàn có khả năng

1.4 ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đề tài nghiên cứu sử dụng phương pháp đầu tư giá trị để chọn một danh mục các công ty có khả năng mang lại tỷ suất sinh lợi vượt trội Đối tượng nghiên cứu là các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE và HNX của Việt Nam Các dữ liệu lịch sử được lấy trong quãng thời gian từ năm

2008 và 2012

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để tiến hành kiểm định Bài nghiên cứu này lựa chọn 9 dấu hiệu cơ bản dùng để tính toán 3 phần của các chỉ số tài chính công ty bao gồm: khả năng sinh lợi, đòn bẩy tài chính và hiệu quả hoạt động Phân loại các chỉ tiêu thành “tốt” hay “xấu” và gán biến là “1” cho chỉ tiêu “tốt” và “0” cho chỉ tiêu “xấu”

“Tốt” là sự thay đổi của các chỉ số tài chính năm này so với năm trước đó

có lợi cho sự tăng trưởng của công ty, báo hiệu công ty đang có sự tăng trưởng tốt “ Xấu” được hiểu là sự thay đổi của các chỉ số tài chính báo hiệu sức khỏe công ty có vấn đề, gia tăng khả năng kiệt quệ tài chính hoặc sẽ ảnh hưởng tới triển vọng phát triển của công ty trong năm tới Điểm F_SCORE được tính tổng của 9 chỉ tiêu sau khi đã gán biến

Kiểm định sự khác nhau giữa lợi nhuận của nhóm chỉ số F_SCORE cao và F_SCORE thấp theo mô hình boostrapping, dùng kiểm định T-statistics để

kiểm định độ tin cậy của kết quả nghiên cứu

1.5 KẾT CẤU LUẬN VĂN

Luận văn gồm 5 chương:

- Chương 1: Giới thiệu

- Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm

- Chương 3: Thiết kế nghiên cứu

- Chương 4: Phân tích kết quả nghiên cứu

- Chương 5: Kết luận

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

2.1 KHUNG LÝ THUYẾT VỀ CHIẾN LƯỢC ĐẦU TƯ VÀO CÁC CÔNG TY CÓ CHỈ SỐ BM CAO

2!1.1 Lý thuyết chiến lược đầu tư vào các công ty có chỉ số BM cao:∀

Lí thuyết đầu tư được phát triển bởi Benjamin Graham đã định nghĩa rõ ràng hoạt động đầu tư là hoạt động dựa trên sự phân tích kỹ lưỡng, hứa hẹn

sự an toàn của vốn và mang về một phần lời thỏa đáng, tất cả những hoạt động không đáp ứng được yêu cầu trên là đầu cơ Theo Benjamin Graham, đầu tư giá trị là mua những cổ phiếu có giá thấp hơn giá trị nội tại mà chiến lược đầu tư vào chỉ số BM là mô tả ngắn nhất của chiến lược đầu tư này Chiến lược đầu tư vào các công ty có chỉ số BM cao đó là lựa chọn mua và nắm giữ cổ phiếu của những công ty có giá trị sổ sách trên giá trị thị trường cao Graham và Dodd khuyên nhà đầu tư nên mua những chứng khoán có giá đang giao dịch trên thị trường chỉ bằng 2/3 của vốn luân chuyển ròng (vốn luân chuyển sau khi trừ đi nợ) Rất nhiều cổ phiếu thỏa điều kiện này trong những năm giảm phát, tuy nhiên điều kiện này xa rời với thực tại Benjamin Graham cũng khuyên người nắm giữ cổ phiếu nên quan niệm rằng họ đang nắm giữ một phần quyền sở hữu công ty Vì thế, họ sẽ không phải bận tâm về những biến động khó lường của thị trường, bởi vì trong ngắn hạn, giá trị của cổ phiếu phụ thuộc vào thị hiếu của người tham gia giao dịch Trong dài hạn, thị trường là bàn cân khi giá trị thực sự của công

ty sẽ phản ánh vào giá cổ phiếu Benjamin Graham cũng phân biệt nhà đầu

tư phòng vệ và nhà đầu tư chủ động Nhà đầu tư phòng vệ sẽ đầu tư thận trọng, tìm kiếm những chứng khoán có giá trị, và nắm giữ chúng khá lâu Ngược lại, nhà đầu tư chủ động là người luôn tìm kiếm những cơ hội bất thường trên thị trường Graham khuyến nghị những nhà đầu tư dạng này

cần bỏ thời gian công sức phân tích tình hình tài chính của công ty Khi giá thị trường thấp hơn, biên an toàn hình thành, đấy là lúc thích hợp để đầu tư Hay nói cách khác, Graham đặc biệt nhấn mạnh đến “margin of safety” –

“biên an toàn” khi đưa ra giá để mua cổ phiếu đó

Theo như lý thuyết của Graham, đầu tư giá trị không thể hoàn toàn bám vào các con số mà còn phụ thuộc vào phân tích cơ bản và các báo cáo tài chính khác Có những số liệu trên bảng báo cáo tài chính không phản ánh đúng hoàn toàn giá trị, vì có thể có những số liệu như hàng tồn kho, nợ chưa được ghi nhận Việc định giá không là môn khoa học cho số liệu một cách chính xác vì nó còn phụ thuộc vào các biến số bất định, thu nhập của đầu tư phụ thuộc vào rất nhiều biến động tương lai, do đó, mặc dù phân tích rất kĩ nhưng trong một vài trường hợp chiến lược đầu tư vẫn không thể cho lợi nhuận như kì vọng

Những nghiên cứu trước (Rosenberg, Reid, và Lanstein 1984; Fama và French 1992; Lakonishok, Shleifer, và Vishny 1994 ) cũng chỉ ra rằng một danh mục với chỉ số BM cao thì cho thành quả lợi nhuận vượt trội hơn so với các công ty có chỉ số BM thấp Theo như nghiên cứu của Lakonishok, Shleifer, và Vishny 1994 cho thấy không những nhóm của ông mà nhiều học giả và nhà nghiên cứu khác đã chứng minh rằng, phương pháp đầu tư giá trị, hay có nghĩa là mua các chứng khoán có giá trị thấp, so với thành quả thu nhập, cổ tức, lịch sử giá chứng khoán, giá trị sổ sách… sẽ cho lợi nhuận vượt trội trong tương lai Có nhiều tranh cãi cho rằng phương pháp đầu tư này đánh đổi rủi ro và lợi nhuận, nhưng bài nghiên cứu đã chỉ ra những bằng chứng cho thấy thành quả có được là do các nhà đầu tư đã nghiên cứu kĩ hơn, khai thác hành vi đầu tư tốt hơn

∀

Tính bảo thủ: Khi điều kiện kinh tế vĩ mô hay vi mô thay đổi người ta có

xu hướng chậm phản ứng với những thay đổi đó, và gắn nhận định của mình với tình hình chung trong một giai đoạn dài hạn trước đó Tức là khi

có tin nền kinh tế suy giảm, họ cho rằng kinh tế kém đi chỉ là tạm thời, dài hạn vẫn là đi lên, mà không nhận thấy có thể tin đó phát đi tín hiệu một chu

kỳ suy thoái nhiều năm đã bắt đầu Tuy nhiên, khi tình hình vẫn chưa cho thấy sự cải thiện sau một khoảng thời gian thì mọi người đổ xô đi bán cổ phiếu Kết quả, lại dẫn đến phản ứng thái quá

Phụ thuộc vào kinh nghiệm: Các kinh nghiệm, hay quy tắc học được

thường giúp chúng ta ra quyết định nhanh chóng và dễ dàng hơn nhiều Nhưng trong một số trường hợp, dựa dẫm quá nhiều vào các quy tắc đôi khi

sẽ dẫn đến sai lầm, đặc biệt là khi các điều kiện bên ngoài thay đổi Và đặc biệt là người ta thường đề cao hiệu quả của những quy tắc đơn giản, gần gũi và dễ nhớ, kiểu hiệu ứng Lý thuyết này giúp giải thích tại sao thị trường thỉnh thoảng hành xử một cách vô ý thức

Lý thuyết tâm lý đám đông: Một quan sát cơ bản về xã hội con người cho

thấy con người có mối liên hệ giao tiếp với người khác có cùng suy nghĩ Điều này khá quan trọng để hiểu nguồn gốc của sự suy nghĩ tương tự nhau dưới tác động của các mối quan hệ giao tiếp, dẫn đến những hành động giống nhau trong cùng một khoảng thời gian và làm thay đổi giá cả các tài sản

Ảnh hưởng xã hội có một tác động rất lớn lên phán đoán cá nhân Khi phải đối mặt với một tình huống mà nhà đầu tư cho rằng quyết định trở nên không chắc chắn thì ảnh hưởng hành vi và quan điểm của đám đông sẽ làm cho các cá nhân cảm thấy chắc chắn hơn

Tuy nhiên, tâm lý đám đông luôn tồn tại trong quá trình ra quyết định của con người cũng như nhà đầu tư, không phân biệt việc có kinh nghiệm hay không Và lý thuyết ảnh hưởng tâm lý đám đông này càng rõ nét khi nhà đầu tư buộc phải đưa ra các quyết định nhanh chóng, chưa có đầy đủ thông tin cần thiết Khi con người đối đầu với phán đoán của một nhóm lớn, họ có

xu hướng thay đổi những câu trả lời của họ Họ đơn giản nghĩ rằng tất cả những người khác có thể không sai

Trong bài nghiên cứu này, lý thuyết hành vi được sử dụng để giải thích một phần cho lí do các công ty có tỷ số BM thấp Các công ty có chỉ số BM thấp do tác động một phần bởi tâm lý bảo thủ, khi nhà đầu tư nhìn nhận thành quả tốt trong quá khứ của công ty kì vọng sẽ có xu hướng tiếp tục trong tương lai mà bỏ quên quá trình định giá, hoặc các nhà đầu tư nhìn nhận những thất bại trong quá khứ của công ty như là vấn đề khó cải thiện, những loại công ty này bị định giá thấp, hay nói cách khác các công ty này thường có chỉ số BM cao Tâm lý phụ thuộc vào kinh nghiệm cũng là một trong những nguyên nhân khiến nhà đầu tư đánh giá nhận định công ty dựa trên ý kiến chủ quan Tâm lí đám đông trên thị trường thường rất hay xảy

ra, dẫn đến tình trạng nhà đầu tư ồ ạt mua một loại cổ phiếu hoặc ồ ạt bán một loại cổ phiếu vì tin chắc rằng có rất nhiều người đang hành động giống mình Điều này dần dần khiến giá của cổ phiếu đó đi xa với giá trị thực của

những công ty có chỉ số BM cao cho danh mục đầu tư của mình, sau đó đã

sử dụng phương pháp tính điểm F_SCORE để phân loại thành các nhóm các công ty có sức khỏe tốt và những công ty có sức khỏe xấu Những công

ty có sức khỏe tài chính tốt là những công ty có điểm F_SCORE cao, được khuyến nghị có thể đầu tư vì có thể tạo ra danh mục làm tăng tỷ suất sinh lợi trung bình Trong khi đó, những công ty có sức khỏe tài chính xấu là những công ty có điểm F_SCORE xấu, được khuyến nghị là nên bán cổ phiếu và không nên đầu tư

Điểm F_SCORE do Piotroski xây dựng từ 9 chỉ số: ROA ; ∆ROA; CFO; ACCRUAL; MARGIN; TURN; LEVER; LIQUID; EQ_OFFER mà Piotroski đánh giá là đại diện cho 3 nhóm chỉ số quan trọng là: khả năng sinh lợi, đòn bẩy tài chính và hiệu quả hoạt động Piotroski lựa chọn các chỉ

số này dưới điều kiện đặt ra phải đơn giản, có nguồn dễ tìm, có ý nghĩa trong việc đánh giá khả năng tài chính của công ty Với mục tiêu đơn giản hóa cách phân loại công ty, tách công ty yếu kém ra khỏi danh mục đầu tư, Piotroski không ràng buộc đến điều kiện của nền kinh tế, các biến vi mô vĩ

mô khác có thể tác động đến tăng trưởng của công ty trong tương lai

Để kiểm định tính hiệu quả của điểm F_SCORE trong phân loại công ty, Piostroki đã tiến hành nghiên cứu dựa trên dữ liệu của toàn thị trường từ năm 1976 đến 1996 trong đó lọc ra được 14.043 công ty có chỉ số BM cao Phương pháp và kết quả kiểm định được mô tả trong bài nghiên cứu: “ Value invesing: the use of historical financial statement information to separate winners from losers” năm 2000 và hiệu chỉnh lần nữa năm 2002 Sau khi lựa chọn danh mục theo phương pháp đầu tư giá trị, Piostroki tiến hành phân loại công ty một lần nữa bằng điểm F_SCORE, sau đó kiểm định ý nghĩa bằng phương pháp T-statistic và Boostraping Kết quả cho thấy tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục đã chọn lọc và phân loại tăng thêm 7.5% đồng thời phân phối lợi nhuận của danh mục đầu tư dịch chuyển

về bên phải của phân phối chuẩn Chiến lược mua những công ty thuộc nhóm điểm cao và bán những công ty trong nhóm điểm thấp đã đem lại tỷ suất sinh lợi là 23% trong giải đoạn 1976 – 1996

Bài nghiên cứu này dựa trên phương pháp nghiên cứu của Piostroki, sử dụng cách chọn mẫu và tính điểm của ông để tiến hành kiểm định tại thị trường Việt Nam

1.2 NHỮNG NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Nghiên cứu của Roseberg, Reid và Lanstein vào năm 1984 và 1985 là một

trong những nghiên cứu đầu tiên về hiệu quả của việc sử dụng phương pháp đầu tư giá trị thông qua chỉ số BM Roseberg, Reid và Lanstein đã tạo ra một danh mục đầu tư phòng ngừa hàng tháng dựa trên dữ liệu có sẵn của

1400 cổ phiếu trong trung tâm lưu giữ Cách thức tạo lập chiến lược là mua một rổ các cổ phiếu có chỉ số BM cao đồng thời bán một rổ các cổ phiếu có chỉ số BM thấp tương đương về giá trị Danh mục đầu tư được tạo lập từ chiến lược trên cố gắng duy trì kiểm soát ổn định lâu dài các yếu tố như quy mô mẫu, chỉ số E/P, thu nhập trên mỗi cổ phần và ngành công nghiệp Danh mục đầu tư cho tỷ suất sinh lợin trung bình 0,36%/ tháng trong giai đoạn 12 năm nghiên cứu, trong đó có 38 tháng cho tỷ suất sinh lợi trung bình dương Đặc biệt là danh mục có tỷ suất sinh lợi vượt trội 1,7% trong theo hiệu ứng mùa tháng Giêng Kết quả nghiên cứu của Roseberg, Reid và Lanstein đã đưa ra tiền đề cho những nghiên cứu sau về phương pháp đầu

tư giá trị sẽ giúp cải thiện tỷ suất sinh lợi trung bình của danh mục

Trong mô hình của Fama và French (1992) nghiên cứu mối quan hệ giữa

quy mô công ty, chỉ số BM và lợi nhuận chứng khoán của các công ty phi tài chính Trong bài nghiên cứu của mình, Fama và French đã phân tích tác động của đòn bẩy tài chính đến lợi nhuận từ chứng khoán mà loại trừ các công ty tài chính Kết quả bài nghiên cứu cho thấy quy mô công ty và chỉ

số BM là những nhân tố hết sức quan trọng để dự báo lợi nhuận từ chứng khoán Đòn bẩy tài chính cao ở những công ty tài chính và phi tài chính không có tác động giống nhau nhưng điều này không có nghĩa là nhân tố quy mô công ty và chỉ số BM của 2 nhóm công ty này cũng cho tác động khác nhau, bài nghiên cứu đã kiểm định và không tìm ra nguyên nhân nào chứng minh sự khác nhau này Do đó, dựa trên kết quả bài nghiên cứu của Fama và French (1992), bài nghiên cứu này cũng không phân loại thành công ty tài chính và phi tài chính Bài nghiên cứu của Fama và French còn nhấn mạnh nhân tố BM như là một biến mô tả khủng hoảng tài chính của công ty và do đó, lợi nhuận được xem như một đền bù công bằng cho rủi

ro Các công ty có BM trung bình cao thường gặp vấn đề kiệt quệ tài chính

( theo như Fama và French 1995; Chen và Zhang 1998) Fama và French (1995) đã chứng minh chỉ số BM và độ dốc đường HML có mối quan hệ

với kiệt quệ tài chính của công ty Những công ty yếu liên tục có thu nhập thấp đều có xu hướng cho chỉ số BM cao và độ dốc của đường HML dương, trong khi những công ty khỏe mạnh liên tục cho thu nhập cao đều

có xu hướng cho chỉ số BM thấp và độ dốc của đường HML âm Nghiên cứu của Fama và French năm 1995 đã góp phần chứng minh rõ ràng lợi

nhuận khi đầu tư vào các công ty có BM cao có thể đánh đổi từ rủi ro

Lakonishok, Shleifer, và Vishny 1994 đã cố gắng giải quyết hai vấn đề

Một là kiểm định xem liệu những cổ phiếu được định giá thấp và định giá cao có lặp lại xu hướng lợi nhuận trong quá khứ, hiện tại và dự kiến trong tương lai hay không Kết quả cho thấy, phương pháp đầu tư giá trị đã hoạt động hiệu quả, nhóm các cổ phiếu định giá thấp cho cho tỷ suất sinh lợi cao hơn nhóm cổ phiếu được định giá cao, thông qua sự khác biệt trong xu hướng tăng trưởng của 2 nhóm cổ phiếu ở quá khứ và dự báo trong tương lai Hai là kiểm định xem liệu nắm giữ những cổ phiếu bị định giá thấp đi kèm với rủi ro nhiều hơn so với những cổ phiếu “quyến rũ” hay không Xét

về rủi ro cơ bản, những cổ phiếu định giá thấp cho thành quả thấp hơn nhóm cổ phiếu định giá cao trong một vài trường hợp, đặc biệt là tại những quốc gia có hữu dụng biên cao Trong điều kiện thị trường đang đi xuống

và không thuận lợi cho việc đầu tư, thì việc sở hữu những cổ phiếu bị định giá thấp cũng chưa đựng nhiều rủi ro hơn Kếu quả này phù hợp trong thị trường hiệu quả và không hiệu quả Giải thích thứ hai về sự khác biệt về lợi nhuận giữa công ty có BM cao và công ty có BM thấp là do việc định giá sai Lợi nhuận kém của năm trước dẫn ra thông tin bi quan về viễn cảnh tương lai của công ty do đó, trong một trường hợp này, công ty có BM cao đại diện cho “thị trường bỏ quên”

Sự giải thích này hỗ trợ cho sự tương quan giữa lợi nhuận trên vốn chủ sỡ hữu (ROE) thấp với công ty có BM cao (Fama và French 1995; Penman 1991) và mối quan hệ rất chặt chẽ giữa BM, đòn bẩy tài chính, các công cụ tài chính rủi ro (Fama và French 1992, Chen và Zang 1998) Sự bi quan này

sẽ được làm sáng rõ trong tương lai, những lợi nhuận bất thường sẽ được

chứng minh trong những thông báo thu nhập tiếp theo sau đó (LaPorta et

al 1997) Điều này được lí giải cặn kẽ hơn ở khía cạnh tài chính hành vi, là

do các nhà đầu tư thường dựa vào xu hướng lịch sử lợi nhuận trong quá khứ

để định giá cổ phiếu, cũng như phản ứng thái quá với những tin tức tốt và tiêu cực với những thông tin xấu mà không quan tâm giá trị thực của chứng khoán đó Đồng nghĩa với việc, các nhà đầu tư thường hết sức lạc quan và

“vui mừng” trước những chứng khoán có kết quả tốt trong quá khứ và thường đổ xô mua chúng, làm những loại cổ phiếu “quyến rũ” này ngày càng trở nên đắt đỏ và xa rời giá trị thật Tương tự, với những cổ phiếu có lợi nhuận yếu trong quá khứ thường bị “oversell – quá bán”, làm cho giá trở nên quá thấp so với giá trị thực của nó Các nhà đầu tư giá trị đã nghiên cứu

kĩ, “đặt cược” và đi ngược xu hướng chung, đó là mua những cổ phiếu dưới giá, hay là bán những cổ phiếu có giá đã quá cao

Tương tự như Dechow và Sloan (1997) cùng LaPorta (1996) tìm thấy

những sai lệch mang tính hệ thống của thị trường về tăng trưởng thu nhập trong dài hạn có thể được dùng để giải thích một phần sự thành công của các chiến lược đầu tư đi ngược thị trường và tương ứng với tác động của chỉ số BM Nghiên cứu của nhóm tác giả này cho thấy không có nhiều bằng chứng có hệ thống cho thấy giá cổ phiếu phản ánh lịch sử tăng trưởng của

nó, do đó, nhà đầu tư giá trị vẫn có cơ hội có được tỷ suất sinh lợi vượt trội trong tương lai tại những nhóm cổ phiếu bị định giá thấp do lịch sử tăng trưởng không hấp dẫn

Đôi khi có một nhóm các chứng khoán bị bỏ quên, những công ty có chỉ số

BM cao có vẻ như không có nhiều những dữ liệu dự báo có sẵn Thường thì các nhà phân tích tài chính ít theo các công ty nhỏ có thành quả tài chính yếu và khối lượng giao dịch ít (Hayes 1998; McNichols và O’Brien 1997), trong khi đó các nhà quản lý của công ty khủng hoảng tài chính có thể đối mặt với vấn đề tín nhiệm khi cố gắng huy động trên thị trường vốn (Koch 1999; Miller and Piotroski 2002)

Tuy nhiên, trong chiến lược đầu tư, các nhà phân tích thường không giới thiệu các công ty có BM cao cho các nhà đầu tư khi mà họ đưa ra các lời

khuyên về việc mua/bán (Stickel 1998) Một lời giải thích chủ đạo cho

hành vi nêu trên là, nếu xét riêng lẻ một cổ phiếu BM cao, thì rõ ràng tỷ suất sinh lợi của chúng thường thấp hơn so với thị trường và các chuyên gia phân tích cũng nhận ra rằng chiến lược này chỉ thực sự hiệu quả khi đầu tư

và một danh mục bao gồm toàn bộ các công ty có BM cao

Từ những quan điểm định giá, giá trị của chứng khoán vốn dĩ thường được trích dẫn trong báo cáo phân tích hơn là sự tăng trưởng của chứng khoán Giá trị của chứng khoán tăng trưởng thường dựa vào dự báo dài hạn của doanh thu và dòng tiền, mà nhà đầu tư thường phân tích cẩn thận trên các

thông tin phi tài chính Hơn thế nữa, hầu hết các dự báo tăng trưởng lợi nhuận của chứng khoán đều theo xu hướng (Asness 1997) Ngược lại, định giá giá trị các chứng khoán nên tập trung vào sự thay đổi gần nhất trong các chỉ tiêu cơ bản như: đòn bẩy tài chính, tính thanh khoản, chỉ số lợi nhuận, đầy đủ các dòng tiền ) Các đặc điểm này có thể đánh giá được một cách

dễ dàng nếu nghiên cứu kĩ các báo cáo tài chính trước đó

Trong bài nghiên cứu của mình năm 1998, Chen và Zang (1998) nhận thấy

các cổ phiếu giá trị thường rủi ro hơn bởi vì nó thường xuyên đứng trước vấn đề kiệt giá tài chính do có mức đòn bẩy tài chính cao, đồng thời đối mặt với khả năng mang lại tỷ suất sinh lợi không ổn định Nhân tố rủi ro có sức mạnh tương tự như nhân tố quy mô hoặc là giá trị sổ sách trên giá trị thị trường trong việc giải thích sự khác biệt trong hồi quy chéo theo tỷ suất sinh lợi tại thị trường châu Á Thái Bình Dương Việc đầu tư vào nhóm cổ phiếu giá trị này đã cho kết quả rất khả quan tại các thị trường Mỹ, Nhật Bản, Hong Kong và Malaysia, tỷ suất sinh lợi cao tương quan với rủi ro cao, nhưng lại không đúng trong những thị trường đang tăng trưởng như là Đài Loan và Thái Lan bởi vì khoảng cách giữa nhóm nhỏ các cổ phiếu có chỉ số BM cao và nhóm lớn các cổ phiếu có chỉ số BM thấp là rất nhỏ

Kiệt giá tài chính thường liên quan đến việc sụt giảm tức thời hay liên tục lợi nhuận, thu nhập, dòng tiền, khả năng chi trả, hay là sự gia tăng của đòn bẩy tài chính Những biến tài chính phản ánh sự thay đổi trong những điều kiện kinh tế rất hữu ích cho việc dự báo hoạt động trong tương lai của công

ty Điều này được dùng để lý giải cho những kết hợp dưới đây

Để phân biệt giữa nhóm công ty có điểm cao – nên mua và nắm giữ cổ phiếu của nhóm công ty này sẽ cho kết quả tỷ suất sinh lợi như kì vọng và nhóm công ty có điểm thấp – nên bán những công ty thuộc nhóm này sẽ cho tỷ suất sinh lợi như kì vọng và cải thiện được tỷ suất sinh lợi trung bình

của danh mục, đó là nhà đầu tư thông qua việc xác định giá trị nội tại của công ty hoặc là những kì vọng về sự sai lệch có hệ thống trong thị trường

Trong các chiến lược trước đây của Frankel và Lee (1998) khuyên các nhà

đầu tư mua chứng khoán có giá thấp hơn giá trị nội tại “Cổ phiếu bị định giá thấp” được xác định bởi những phân tích dự báo thu nhập trong kết hợp với các mô hình định giá sử dụng các dữ liệu kế toán, và các chiến lược này thành công tạo ra tỷ suất sinh lợi dương có ý nghĩa trong chuỗi thời gian đầu tư 3 năm Trong đó, nhóm tác giả này đã sử dụng tỷ số V/P để kiểm định tỷ suất sinh lợi của chứng khoán trong vòng 3 năm, với V là giá trị nội tại được định giá từ lợi nhuận giữ lại và P là giá trị của cổ phiếu Kết quả cho thấy chỉ số V/P có thể phát hiện ra những cổ phiếu bị định giá sai: những cổ phiếu có chỉ số V/P cao thường bị định dưới giá trong khi chỉ số

có V/P thấp thường được định giá cao Sau đó kinh doanh chênh lệch giá sẽ hướng giá cổ phiếu quay trở lại giá trị nội tại thực của nó, vì chỉ số V/P cao

có xu hướng cho tỷ suất sinh lợi cao hơn Hay nói cách khác, nghiên cứu của Frankel và Lee (1998) khuyên nên mua những công ty có V/P cao và bán những công ty có chỉ số V/P thấp

Một số lượng lớn các bài nghiên cứu chỉ ra rằng, nhà đầu tư có thể kiếm lời

từ các phương thức giao dịch dựa trên các dấu hiệu trong các báo cáo tài chính Trái ngược với chiến lược đầu tư danh mục dựa trên tính chất về sự đánh đổi cân bằng giữa lợi nhuận và rủi ro, những phương pháp đầu tư trên hướng tới mức lợi nhuận “bất thường” bằng cách tập trung vào những tín hiệu tài chính và áp dụng chúng trước khi “thị trường kịp nhận thấy” Các phương pháp trên bao gồm (không có nghĩa là chỉ giới hạn ở những phương pháp này): hiệu ứng dịch chuyển cùng hướng sau công bố lợi nhuận (Bernard and Thomas 1989, 1990; Foster, Olsen và Shevlin 1984), Accruals (Sloan 1996) - các nghiên cứu này phát hiện rằng sau khi công bố lợi nhuận, lợi nhuận bất thường tích lũy gia tăng tại những công ty có thông

tin tốt “good news” và ngược lại, hiệu ứng mùa (Loughran và Ritter 1995),

và loại bỏ/cắt giảm cổ tức (Michaely, Thaler, and Womack 1995)

Một phương pháp đầu tư năng động hơn là sử dụng nhiều phần các thông

tin trong báo cáo tài chính Ou và Penman (1989) nghiên cứu và thấy rằng

những thông tin trên báo cáo tài chính sẽ phản ánh trong giá và nó sẽ cho những dự báo về thu nhập trong tương lai Trong khi những nguyên tắc kế toán dồn tích sẽ đưa ra một số liệu về thu nhập mà những thông tin phản ánh trong con số đó có một độ trễ, đồng thời khi phân tích phải kết hợp rất nhiều từ báo cáo tài chính, bảng cân đối kế toán hay các báo cáo thu nhập Bài nghiên cứu của Ou và Penman (1989) đã cố gắng chứng minh rằng một nhóm các chỉ số tài chính được thiết lập từ các báo cáo tài chính có thể tổng hợp thành một chỉ số như P/E đưa ra những dự báo chính xác những thay

đổi trong thu nhập của công ty, trong khi đó Holthausen và Larcker (1992) chỉ ra rằng những mô hình thống kê có thể sử dụng một các hiệu quả

trong dự báo lợi nhuận tương lai Giới hạn của 2 phương pháp này là sử dụng những phương pháp phức tạp và số liệu quá khứ rất rộng lớn để đưa

ra những thông tin dự báo cần thiết

Để tránh vượt quá chi phí tính toán và những số liệu không phù hợp, Lev

và Thiagarajan (1993) sử dụng 12 chỉ số tài chính hữu ích trong phân tích

như là: hàng tồn kho, khoản phải thu, vốn đầu tư tài sản cố định, vốn dành cho nguyên cứu và phát triển, lợi nhuận gộp, chi phí bán hàng và trả lương quản lí, nợ phải thu, đơn đặt hàng tồn đọng, tỷ lệ tăng lương, thu nhập tính bằng phương pháp LIFO và chất lượng kiểm toán Lev và Thiagarajan (1993) chỉ ra rằng những dấu hiệu cơ bản tương quan với những lợi nhuận tương ứng sau khi điều chỉnh thu nhập vượt trội, quy mô công ty, các điều kiện kinh tế vi mô Bởi vì thị trường không hoàn toàn có sẵn những thông

tin liên quan một cách kịp thời, do đó Abarbanell và Bushess (1997) đồng

tình với khả năng của những chỉ số trong nghiên cứu của Lev và

Thiagarajan (1993) dùng để dự báo những thay đổi trong lợi nhuận và dự báo lợi nhuận tương lai của việc phân tích Tiếp tục phát triển từ ý tưởng

đó, Abarbanell và Bushee (1998) chỉ ra rằng chiến lượng đầu tư cơ bản

dựa vào 12 chỉ số có thể cho ra những lợi nhuận vượt trội có ý nghĩa

Bài nghiên cứu này mở rộng những nghiên cứu trước đây, trong đó sử dụng những kết quả dữ liệu cụ thể để phân biệt nhóm công ty mạnh và công ty yếu Thay vì thực nghiệm trên mối quan hệ giữa lợi nhuận trong tương lai

và những dấu hiệu tài chính tương ứng, thì bài nghiên cứu này tổng hợp những thông tin sẵn có thành một mảng dữ liệu và tạo thành một danh mục trên cơ sở dữ liệu của công ty Bằng cách tập trung vào giá trị của công ty, lợi ích của việc phân tích báo cáo tài chính là được nghiên cứu trong một môi trường mà các dữ liệu tài chính đưa ra đều là tốt nhất và nguồn thông tin phù hợp nhất về điều kiện tài chính của công ty, đồng thời thông qua việc lựa chọn những thước đo phù hợp sẽ đưa ra những đặc điểm kinh tế cơ bản của công ty có BM cao

Đến năm 2002, Joseph D Piotroski đã tiến hành thêm một nghiên cứu,

bằng việc sử dụng điểm F_SCORE để tách các công ty xấu ra khỏi danh mục đầu tư Bài nghiên cứu đã tiến hành thu thập dữ liệu trong 10 năm từ năm 1976 đến năm 1996 lọc ra được 14.043 công ty có chỉ số BM cao Kết quả kiểm định cho thấy tỷ suất sinh lợi trung bình khi đầu tư vào nhóm công ty này tăng thêm được 7,5% đồng thời phân phối lợi nhuận của danh mục đầu tư chuyển dịch về phía bên phải của bài nghiên cứu Thêm vào đó, chiến lược mua những công ty thuộc nhóm điểm cao và bán các công ty có điểm thấp đã đem lại tỷ suất sinh lợi là 23% trong giai đoạn 1976-1996, Joseph D Piostroski đã tiến hành sử dụng các biện pháp kiểm định so sánh khác đối với chiến lược đầu tư này và cho kết quả tương tự Bằng cách phân nhóm công ty theo các chỉ tiêu khác ngoài chỉ số BM như: quy mô công ty, quy mô về giá cổ phiếu của công ty, khối lượng giao dịch của công

ty trên thị trường, những bài nghiên cứu dự phóng của công ty Ngoài ra, Josepth D.Piostroski còn đưa thêm phương pháp tính điểm Z_SCORE để tiến hành kiểm định thêm Kết quả cho thấy phân loại theo chỉ số BM cho kết quả tỷ suất sinh lợi danh mục vượt trội và phân phối lợi nhuận dịch chuyển về phía phải của phân phối chuẩn Đồng thời, kết quả kiểm định các nhanh mục theo các chỉ tiêu thay thế không vượt trội hơn danh mục lựa chọn theo phương pháp đầu tư giá trị và chỉ số BM Trong danh mục các công ty có chỉ số BM cao thì phân phối chủ yếu trong nhóm điểm trung bình, kết quả nghiên cứu còn cho thấy các công ty cho tỷ suất sinh lợi cao chiếm đa số là công ty vừa và nhỏ, các công ty có doanh thu thấp, các công

ty không được các nhà phân tích chú ý

Trong bài nghiên cứu năm 2005 của Cyril Goutte và Eric Gaussier về

việc sử dụng mô hình hồi quy và điểm F_SCORE của Piostroki trong phân loại nhóm công ty theo tình hình tài chính tốt hay xấu Bằng cách bổ sung thêm phương pháp kiểm định Wilcoxon test và the sign – test cùng với Anova Kết quả cho thấy phương pháp phân loại bằng điểm F_SCORE vẫn cho kết quả đáng tin cậy

Cách thức tính điểm F_SCORE được xây dựng và thử nghiệm vào năm

2000 nhưng nó đã thật sự thành công, các ngân hàng blue chip như Societe Generale và Morgan Stanley đang sử dụng nó như một công cụ quan trọng

CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

3.1 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu sử dụng cách tính điểm F_SCORE cho công ty theo như mô

tả của Joseph D.Piotroski (2000) để đo lường năng lực của công ty Theo

đó đã lựa chọn 9 dấu hiệu cơ bản dùng để tính toán 3 phần của các điều kiện tài chính công ty bao gồm: khả năng sinh lợi, đòn bẩy tài chính và hiệu quả hoạt động Những chỉ tiêu này rất dễ giải thích và thực hiện nhằm đại diện, tổng kết các kết quả thống kê Bài nghiên cứu phân loại các chỉ tiêu thành “ tốt” và “xấu”, phụ thuộc vào mức ý nghĩa cho dự báo giá tương lai

và lợi nhuận Với mỗi chỉ tiêu sẽ được gán biến là “1” nếu nó “tốt” và “0” nếu nó “xấu” Do đó, F_SCORE được tính là tổng của 9 chỉ tiêu sau khi đã gán biến Tổng hợp các chỉ tiêu này được sử dụng để xác định giá trị cũng như sức mạnh, vị thế tài chính của công ty, sau đó sẽ đưa ra quyết định là mua và giữ chứng khoán như thế nào

Điểm F_SCORE cho mỗi công ty được tính bằng tổng các biến đã gán như

Dự báo năng lực công ty từ những thông tin trong quá khứ, bài nghiên cứu

kì vọng điểm F_SCORE sẽ có mối quan hệ với những thay đổi trong thành quả và lợi nhuận của chứng khoán công ty Chiến lược đầu tư được thảo luận trong bài nghiên cứu là cơ sở để lựa chọn những công ty có điểm F_SCORE cao, thay vì mua những công ty dựa trên cơ sở mối quan hệ tin

cậy hoặc dấu hiệu đặc thù nào khác So sánh với cách làm của Ou và Penman (1989) và Holthausen và Larker (1992), bài nghiên cứu này dường như đang đưa ra một “bước lùi” trong quá trình phân tích – mô hình xác suất, đó là không cần ước lượng dữ liệu một cách chính xác năm theo năm khi thực hiện một chiến lược đầu tư Thay vì đó, quyết định đầu tư được thực hiện dựa trên tổng 9 biến quan sát như đã trình bày bên trên

Thang điểm sẽ trải dài từ 0 đến 9, các công ty được xếp thành nhóm Low F_SCORE nếu điểm F_SCORE chỉ có 0 và 1 đồng nghĩa với kì vọng nhóm công ty này không có được những thành quả tài chính tốt Trong trường hợp không có điểm 0, bài nghiên cứu sẽ lấy nhóm công ty có điểm thấp nhất là điểm 1 và điểm 2 để phân vào nhóm công ty Low F_SCORE Trong khi đó, nhóm công ty High F_SCORE là những công ty có điểm F_SCORE

8 và 9, tương đương với kì vọng những công ty này có năng lực tài chính rất mạnh, có thể đạt được thành quả tốt trong tương lai, trong trường hợp không có điểm 9, bài nghiên cứu sẽ chọn các công ty có hai điểm xếp hạng cao nhất Kiểm định này được thiết kế để xem xét các danh mục đã lựa chọn ra theo điểm F_SCORE có cho được thành quả tốt hơn so với những công ty được lọc bởi chỉ số BM

Phương pháp này đại diện cho một ứng dụng đơn giản của phân tích cơ bản khi xác định một công ty mạnh hay yếu Với phương pháp này, có 2 vấn đề được đưa ra Thứ 1, việc chuyển đổi các nhân tố nghiên cứu sang hình thức nhị phân có thể đưa đến trường hợp loại bỏ những thông tin hữu ích quan trọng Tuy nhiên, vẫn chọn phương pháp nhị phân này bởi vì nó đơn giản

và dễ thực hiện Các điểm kĩ thuật đã gán như trên sẽ đại diện cho 9 nhân tố dùng để tính toán

Thứ 2, việc thiếu những cơ sở lí luận cho việc sử dụng tổng hợp các chỉ số này, phương pháp nghiên cứu của bài luận này có thể được nhận thức như

là một trường hợp đặc biệt Vì mục tiêu của phương pháp này là tách biệt

những công ty có năng lực ra khỏi nhóm những công ty yếu, cách tiếp cận khác để đo lường sức khỏe tài chính công ty cũng có thể thành công trong việc xác định các công ty này

Một điều quan trọng cần lưu ý là tác dụng của bất kì dấu hiệu nào lên khả năng sinh lợi hay giá đều có thể nhập nhằn về mặt lý thuyết Trong bài nghiên cứu này, các kết quả mà các dấu hiệu khi áp vào đều trong giả định rằng các công ty này ít nhiều đang chịu áp lực về tài chính Lấy ví dụ, một

sự gia tăng trong việc sử dụng đòn bẩy tài chính, theo lý thuyết, vừa có thể

là tác động tích cực (Harris và Raviv 1990) vừa có thể là tác động tiêu cực (Myers và Majluf 1984; Miller và và Rock 1985) Tuy nhiên, đối với các công ty chịu áp lực về rủi ro kiệt quệ tài chính thì tín hiệu xấu sẽ hợp lý hơn khi đòn bẩy tài chính gia tăng Những rủi ro và tác động xấu lớn hơn so với lợi ích là làm giảm chi phi đại diện hay tăng cường bộ máy hoạt động Việc

áp dụng các tín hiệu lên các công ty có BM cao để đo lường thành quả tương lai nếu không được áp dụng một cách nhất quán thì tác dụng của việc

sử dụng tổng điểm nhằm phân biệt công ty mạnh và yếu có thể giảm đáng

kể

Tác giả tính toán lợi nhuận một năm hoặc hai năm mua và giữ để nhận thu nhập từ lãi vốn, được tính từ giá bắt đầu tháng 5 sau khi công ty kết thúc năm tài chính cho đến đúng một năm hoặc hai năm sau Nếu công ty nào hủy bỏ niêm yết, tác giả giả định lợi nhận năm đó bằng 0 Tác giả chọn giá bắt đầu từ tháng 5 để tính lợi nhuận để chắc chắn rằng những thông tin năm trước đó đã công khai và có sẵn để tham khảo Trong đó, “market – adjusted returns” hay tỷ suất sinh lợi điều chỉnh được xác định bằng tỷ suất sinh lợi do mua và nắm giữ cổ phiếu trừ đi tỷ suất sinh lợi thị trường tương

ứng trong năm đó

3.2 MÔ TẢ CÁC BIẾN

3.2.1 Các biến đo lường tỷ suất sinh lợi:

Lợi nhuận hiện tại và dòng tiền cung cấp thông tin về năng lực của công ty cho khả năng cung cấp nguồn vốn nội bộ Bất cứ công ty nào đang tạo ra dòng tiền dương hoặc là lợi nhuận được giữ lại cho hoạt động đầu tư để sinh lợi mặc dù cho những dữ liệu lịch sử thành quả lợi nhuận kém đều có thể là công ty giá trị Tương tự, các công ty tạo lợi nhuận tốt thì sẽ có khả năng tiếp tục tạo ra lợi nhuận dương trong tương lai

Những tỷ suất sinh lợi thường được sử dụng để đo lường thu nhập của công

ty với các nhân tố khác tạo ra lợi nhuận như doanh thu, tổng tài sản, vốn cổ phần như là: tỷ suất sinh lợi trên doanh thu, tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản (ROA), tỷ suất sinh lợi trên vốn cổ phần (ROE) Sau đó, dùng cách phân tích dupont để chia tách thành các chỉ số khác nhằm làm nổi bật điều người phân tích muốn đánh giá Bài nghiên cứu này sử dụng 4 biến quan sảt đo lường thành quả hoạt động của công ty: ROA, CFO, ∆ROA, ACCRUAL

Trong đó, ROA được định nghĩa là lợi nhuận ròng trước những thu nhập bất thường chia cho tổng tài sản đầu năm Việc xác định lợi nhuận ròng trước thu nhập bất thường rất quan trọng vì lợi nhuận này sinh ra từ hoạt động chính yếu của công ty, nó thể hiện hiệu quả hoạt động của công ty Nếu không tách bạch giữa lợi nhuận ròng và thu nhập bất thường, tỷ suất sinh lợi của công ty sẽ không còn khách quan, do thu nhập bất thường biến động bất ngờ, không thể ghi nhận như kết quả hoạt động kinh doanh của công ty ∆ROA được định nghĩa bằng chênh lệch giữa tỷ suất sinh lợi năm thứ t và năm t-1 Bài nghiên cứu dùng ∆ROA để đánh giá hiệu quả của tài sản giữa 2 năm liền kề nhau Nếu ROA dương, thì biến F_ROA sẽ được gán giá trị 1, ngược lại là 0 Với ∆ROA được tính là chênh lệch giữa ROA

năm hiện tại và năm liền kề trước đó, nếu ∆ROA > 0, biến F_∆ROA cũng được gán 1 và 0 cho trường hợp ngược lại

CFO được định nghĩa là dòng tiền hoạt động, trong đó có thể được tính bằng phương pháp trực tiếp hoặc gián tiếp Dòng tiền hoạt động là dòng tiền ra và vào, có liên quan trực tiếp đến việc sản xuất, tiêu thụ và tạo ra doanh thu chủ yếu của công ty, do đó nó sẽ cung cấp thông tin cơ bản để đánh giá khả năng tạo ra tiền của công ty từ các hoạt động kinh doanh để trang trải các khoản nợ, duy trì các hoạt động, chi trả cổ tức và tiến hành các hoạt động đầu tư mới mà không cần đến nguồn tiền bên ngoài Vì vậy, CFO cũng sẽ thể hiện được tình trạng sức khỏe của công ty Dòng tiền ròng được tính toán bằng lợi nhuận hoặc lỗ sau thuế điều chỉnh qua khấu hao, các khoản phải thu, hàng tồn kho, tăng giảm khoản phải trả, lãi lỗ từ hoạt động đầu tư Bài nghiên cứu này dùng tỷ số CFO được đo lường bằng CFO chia cho tổng tài sản đầu năm tài chính cũng nhằm mục đích đánh giá khả năng sinh lời của tài sản CFO là tỷ suất dòng tiền trên tổng tài sản Nếu CFO dương thì biến F_CFO sẽ được gán giá trị 1 và ngược lại là 0

ACCRUAL trong bài nghiên cứu được tính toán trên lợi nhuận ròng trừ cho dòng tiền hoạt động chia cho tài sản đầu năm tài chính, hay nói cách khác, phần tử của chỉ số này thể hiện phần giá trị điều chỉnh của lợi nhuận ròng

và dòng tiền, nếu tỷ số này âm thể hiện phần lợi nhuận chưa thành tiền của công ty lớn, trong khi nếu tỷ số dương cho thấy lợi nhuận đã thành tiền và

có sẵn cho các hoạt động của công ty Bài nghiên cứu sử dụng tỷ số này cũng để đánh giá hiệu quả sử dụng tài sản và sức khỏe của công ty Biến ACCRUAL được tính bởi thu nhập ròng của năm hiện tại trừ dòng tiền hoạt động, chia cho tổng tài sản đầu năm Điểm F_ACCRUAL được gán 1 nếu CFO > ROA và ngược lại sẽ bằng 0

Mối quan hệ giữ thu nhập và dòng tiền khá chặt chẽ với nhau Sloan (1996) chỉ ra rằng, thu nhập do điều chỉnh dồn tích (lợi nhuận lớn hơn dòng tiền từ

hoạt động) là dấu hiệu xấu cho lợi nhuận và khả năng sinh lợi trong tương lai Mối quan hệ này đặc biệt quan trọng khi xác định giá trị công ty, trong

đó động lực để duy trì thu nhập từ các khoản dồn tích dương mạnh (Sweeney 1994) Bài nghiên cứu sử dụng tài sản đầu năm tài chính để tính toán các chỉ số trên nhằm mục đích thể hiện chính xác giá trị tài sản tạo lợi

nhuận

3.2.2 Các biến đo lường cấu trúc vốn:

Ba trong số chín chỉ tiêu được sử dụng để đo lường sự thay đổi trong cấu trúc vốn và năng lực của công ty trước nghĩa vụ nợ trong tương lai:

∆LEVER, ∆LIQUID và EQ_OFFER Với những công ty có BM cao thường có năng lực tài chính hạn chế, bài nghiên cứu giả định một gia tăng trong đòn bẩy tài chính, tính thanh khoản sẽ bị giảm, hoặc là sử dụng những nguồn vốn từ bên ngoài sẽ là một dấu hiệu xấu về rủi ro tài chính

LEVER là đòn bẩy tài chính của doanh nghệp, được đo lường bằng nợ dài hạn trên tổng tài sản trung bình Tỷ số này đánh giá mức độ mà một công ty tài trợ cho hoạt động kinh doanh của mình bằng vốn vay Một nhà cung cấp tín dụng căn cứ vào tỷ số đòn bẩy tài chính để ấn định mức lãi suất cho vay đối với công ty Thông qua đòn bẩy tài chính, không những nhà quản trị mà nhà cung cấp tín dụng có thể đánh giá được rủi ro về tài chính của công ty,

từ đó dẫn đến quyết định đầu tư của mình ∆LEVER cho thấy sự thay đổi nguồn vốn từ sự thay đổi nợ dài hạn, trong đó ∆LEVER được tính trên sự thay đổi của chỉ số nợ dài hạn trên tổng tài sản trung bình, sự tăng hay giảm đòn bẩy tài chính có thể cho giá trị âm hay dương Bằng việc gia tăng nguồn vốn từ bên ngoài, một công ty đang gặp vấn đề kiệt quệ tài chính có thể cho thấy dấu hiệu rằng công ty không còn khả năng tự lực tạo ra nguồn vốn (Myers và Majluf 1984, Miller và Rock 1985) Thêm vào đó, một sự gia tăng trong nợ dài hạn giống như làm giảm đi tính thanh khoản của công

ty Trong khi đó, một sự sụt giảm trong nợ dài hạn có thể thể hiện công ty

có lợi nhuận giữ lại duy trì cho hoạt động kinh doanh và đầu tư của mình Biến F_∆LEVER được gán 1 hoặc 0 trong trường hợp đòn bẩy tài chính của công ty giảm hoặc tăng so với năm tài chính trước đó

Tỷ số thanh toán hiện hành LIQUID là một trong những thước đo khả năng thanh toán được sử dụng phổ biến nhất Chỉ số này được tính trên tài sản lưu động/nợ ngắn hạn Tài sản lưu động bao gồm các khoản vốn bằng tiền, đầu tư tài chính ngắn hạn, các khoản phải thu, hàng tồn kho và tài sản lưu động khác, do đó cho thấy công ty có bao nhiêu tài sản có thể chuyển đổi thành tiền mặt để đảm bảo thanh toán các khoản nợ ngắn hạn ∆LIQUID được xác định dựa trên sự thay đổi của tỷ số khả năng thanh toán ngắn hạn trong năm này với năm tài chính trước đó Tỷ số này được tính dựa trên tổng tài sản ngắn hạn trên tổng nợ ngắn hạn Một sự cải thiện trong khả năng thanh khoản (∆LIQUID > 0) là một dấu hiệu tốt về năng lực của công

ty khi ứng phó với những nghĩa vụ nợ trong tương lai, đồng nghĩa với việc nếu chỉ số này giảm sẽ là dấu hiệu báo trước những khó khăn về tài chính

sẽ xảy ra F_∆LIQUID được gán 1 khi mà tính thanh khoản của công ty tăng lên và bằng 0 trong trường hợp ngược lại

Trong khi đó, biến EQ_OFFER được sử dụng như là một thước đo báo hiệu công ty có phát hành thêm cổ phần hay không Giống như trường hợp gia tăng nợ dài hạn, những công ty đang trong tình trạng kiệt quệ tài chính thường chọn cách gia tăng nguồn vốn bằng cách phát hành thêm cổ phần,

đó có thể là dấu hiệu cho thấy công ty thiếu khả năng huy động nguồn lực nội tại nhằm phục vụ cho các hoạt động tương lai (Myers và Majluf 1984; Miller và Rock 1985) Hơn thế nữa, thực tế các công ty sẵn sàng phát hành thêm vốn cổ phần khi giá cổ phiếu của họ có vẻ giảm – đang được định giá cao (chi phí sử dụng vốn cao) nhấn mạnh đến tình trạng tài chính nghèo nàn mà công ty đang đối mặt phải Biến EQ_OFFER sẽ bằng 1 nếu năm đó

công ty không phát hành thêm cổ phần và bằng 0 trong trường hợp công ty phát hành thêm cổ phần

3.2.3 Các biến đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh:

Hai chỉ tiêu còn lại được sử dụng để đo lường sự thay đổi trong hiệu quả hoạt động của công ty: ∆MARGIN và ∆TURN Những chỉ tiêu này rất quan trọng bởi vì chúng phản ánh năng lực của công ty dựa trên tỷ số lợi nhuận trên tổng tài sản

Trong đó MARGIN là tỷ số được xác định dựa trên lợi nhuận gộp chia cho tổng tài sản Chỉ số này ngoài mục đích đo lường hiệu suất sử dụng tài sản, còn cho thấy hiệu quả hoạt động kinh doanh trong việc quản trị giá vốn hàng bán ∆MARGIN của công ty là chênh lệch tỷ suất lợi nhuận giữa năm này với năm khác Một sự gia tăng trong tỷ số này cho thấy có thể có sự cải thiện trong chi phí giá vốn đầu vào, sự sụt giảm trong chi phí hàng tồn kho, hoặc sự gia tăng trong giá bán sản phẩm Biến F_∆MARGIN được gán là 1 nếu ∆MARGIN dương và bằng 0 trong trường hợp ngược lại F_∆MARGIN được gán 1 nếu ∆MARGIN dương và bằng 0 trong trường hợp ngược lại

Chỉ số TURN cũng được dùng để đo lường hiệu suất sử dụng tài sản, cho thấy một đồng tài sản tham gia vào quá trình sản xuât kinh doanh sẽ tạo ra được bao nhiêu đồng doanh thu Chỉ số này được tính bằng tổng doanh thu chia cho tổng tài sản của năm tài chính Nếu chỉ số này cao, cho thấy công

ty đang hoạt động gần hết công suất và rất khó để mở rộng hoạt động nếu không đầu tư thêm vốn ∆TURN được định nghĩa là chênh lệch giữa tỷ số tổng doanh thu trên tổng tài sản của năm này so với năm trước đó Một sự gia tăng trong tỷ suất sinh lợi của tài sản là dấu hiệu cho thấy hiệu quả trong việc sử dụng tài sản Ví dụ như tỷ suất sinh lợi tài sản tăng có thể đến

từ hiệu quả trong hoạt động kinh doanh – ít tài sản hơn nhưng có thể tạo ra

lợi nhuận hoặc là sự gia tăng trong doanh thu Biến F_∆TURN sẽ bằng 1 nếu ∆TURN là dương và bằng 0 trong trường hợp ngược lại

Một vài chỉ tiêu được sử dụng trong bài nghiên cứu trùng lắp với các công trình nghiên cứu được kiểm định bởi Lev và Thiagarajan (1993) và Abarbanell và Bushee (1997, 1998) Tuy nhiên, hầu hết các dấu hiệu sử dụng đều không tương ứng với những dấu hiệu được sử dụng trong các nghiên cứu trước Các biến được chọn dùng để ước tính tỷ suất sinh lợi và

và rủi ro phá sản phù hợp với những công ty nêu trên Thứ hai, công trình của Bernard (1994) và Sloan (1996) chứng minh sự quan trọng của lợi nhuận kế toán và dòng tiền (và sự liên quan lẫn nhau) khi muốn tiếp cận dự báo về hoạt động tương lai của công ty Cuối cùng, kể cả Lev và Thiagarajan (1993) hay Abarbanell và Bushee (1997, 1998) đều không sử dụng một bộ các dấu hiệu đặt sẵn do đó việc sử dụng các tín hiệu thay thế,

bổ sung để có thể áp dụng rộng rãi các kỹ thuật phân tích báo cáo tài chính

Ngoài ra, bài nghiên cứu cũng sử dụng phương pháp tính điểm của Edward

l Altman để tính kiểm định tỷ suất sinh lợi của nhóm các công ty có rủi ro kiệt quệ tài chính Điểm Altman Z_SCORE được Edward L.Altman phát triển vào năm 1968 dùng để dự báo khả năng phá sản của các công ty Công thức này được xây dựng để phán đoán xác suất phá sản của công ty trong vòng 2 năm Z_SCORE dùng để dự báo tình huống vỡ nợ của công

ty, từ đó có thể đưa ra giải pháp kiểm soát khủng hoảng tài chính của công

ty Z_SCORE sử dụng nhiều các dữ liệu giá trị thu nhập của công ty và các

số liệu trên bảng cân đối kế toán để đo lường sức khỏe tài chính của công

ty

Điểm Z_SCORE được đo lường bởi sự kết hợp tuyến tính của bốn hoặc năm chỉ tiêu kết quả kinh doanh và kế toán theo một tỉ trọng cụ thể đã nghiên cứu Các hệ số này được Edward L.Atlman thiết lập bằng cách

nghiên cứu một tập hợp các công ty đã tuyên bố phá sản, sau đó chọn lọc các công ty nào đã vượt qua được khủng hoảng Kết quả cho thấy, Altman Z_SCORE dự báo chính xác 72% sự kiện phá sản trước thời điểm xảy ra 2 năm với sai lầm loại II là 6% Các thử nghiệm sau đó với điểm Z_SCORE cho thấy mô hình dự báo chính xác 80 – 90% trước khi sự kiện diễn ra một năm với sai lầm loại II là 15 – 20% Bài nghiên cứu này sử dụng điểm Altman Z_SCORE cơ bản dưới đây:

T 1 = vốn lưu động / tổng tài sản : đo lường vốn lưu động so với kích

thước công ty

T 2 = thu nhập giữ lại / tổng tài sản : phản ánh khả năng sinh lợi trong

tương lai so với kích thước của công ty

T 3 = thu nhập trước thuế và lãi vay / tổng tài sản : tỷ lệ này đo lường

hiệu quả hoạt động tách rời tác động của đòn bẩy công ty, cho thấy năng lực tồn tại về lâu dài của công ty

T 4 = giá trị vốn cổ phần / tổng nợ phải trả : cho thấy cơ cấu của vốn tự

có và nghĩa vụ pháp lí phải trả

T 5 = doanh thu / tổng tài sản : đây là biện pháp đo lường hiệu suất sử

dụng tài sản tiêu chuẩn, tuy nhiên, doanh thu còn phụ thuộc rất nhiều vào ngành công nghiệp của công ty

Mô hình điểm Z_SCORE dự báo vỡ nợ: Z = 1.2T 1 + 1.4 T 2 + 3.3 T 3 + 0.6

T 4 + 0.999 T 5

Phân loại điểm Z_SCORE :

- Z > 2.99 tương đương với vùng an toàn

- 1.81 < Z < 2.99 tương đương với vùng nguy hiểm

- Z < 1.81 tương đương với tình huống công ty có nguy cơ kiệt quệ tài chính cao

3.3 MÔ TẢ DỮ LIỆU

Bài nghiên cứu lựa chọn mẫu trong giai đoạn từ năm 2009 đến năm 2012 Các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán ở cả 2 sản giao dịch HOSE và HNX

Với mỗi công ty, bài nghiên cứu sẽ tính toán giá trị thị trường của vốn cổ phần và tỉ số BM tại mỗi năm tài chính Tại mỗi năm tài chính, bài nghiên cứu lựa chọn các công ty có số liệu đầy đủ, sau đó xếp hạng các công ty theo giá trị số sách BM và kích thước của giá thị trường và quy mô công ty Bài nghiên cứu sẽ lấy những dữ liệu BM của năm trước để xác định danh mục đầu tư cho năm kế tiếp Tương tự sau đó sẽ xếp hạng công ty theo kích

cỡ ( nhỏ, vừa và lớn) bằng cách sử dụng các số liệu vốn hóa thị trường của mỗi công ty

Sau khi đã tính toán được chỉ số BM, các giá trị này được sắp xếp theo thứ

tự chỉ số cao nhất, chú ý là chỉ sử dụng những công ty có số liệu đầy đủ để

có thể tính được các chỉ tiêu thành quả tài chính Bài nghiên cứu này lựa chọn số liệu từ 2008 đến 2012, lập được thành 4 danh mục tương ứng cho 4 năm, từ mỗi năm có hơn 600 công ty, tác giả chọn ra được một mẫu có 335 công ty có BM cao trong suốt 4 năm, trong đó có 284 công ty có điểm F_SCORE phù hợp với nội dung nghiên cứu

Các số liệu được lấy trên website uy tín tổng hợp thống kê các dữ liệu về các công ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam www.vietstock.vn

3.4 PHƯƠNG PHÁP THỰC NGHIỆM

Kiểm định đầu tiên là kiểm định T-statistics so sánh lợi nhuận giữa nhóm công ty có điểm F_SCORE cao và nhóm công ty có điểm F_SCORE thấp Kiểm định thứ 2 là boostraping một lần nữa so sánh thành quả của nhóm có điểm F_SCORE cao và toàn bộ công ty được lọc bởi chỉ số BM cao