Luận văn thạc sĩ Quyền chọn tăng trưởng và giá trị doanh nghiệp

Trong đó làm rõ các vấn đề : thứ nhất là mối quan hệ giữa rủi ro được đo lường bằng độ biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty và giá trị doanh nghiệp, thứ hai là giải quyết mối q

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

-o0o -

ĐỖ THỊ BÍCH ĐÀO

QUYỀN CHỌN TĂNG TRƯỞNG

VÀ GIÁ TRỊ DOANH NGHIỆP

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ INH - NĂ 2013

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

-o0o -

ĐỖ THỊ BÍCH ĐÀO

QUYỀN CHỌN TĂNG TRƯỞNG

VÀ GIÁ TRỊ DOANH NGHIỆP

u n n n T n – Ngân hàng

M số: 60340201

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS NGUYỄN THỊ UYÊN UYÊN

TP HỒ CHÍ INH - NĂ 2013

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

HOSE : Sở ao dị ứn k oán T n p ố Hồ M n

IFS : International Financial Statistic

R&D : Hoạt độn n n ứu v p át tr ển

LỜI CA ĐOAN

Tô x n am đoan đâ l ôn trìn n n ứu của tôi có sự ướng dẫn hỗ trợ của

n ườ ướng dẫn khoa học là Tiến sĩ N u ễn Thị Uyên Uyên Các nội dung nghiên cứu và kết quả tron đề tài là trung thự ưa từn được ai công bố trong bất cứ công trình nghiên cứu khoa học nào Những số liệu trong bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhận xét đán á được chính tác giả thu thập trong các nguồn khác nhau v được tác giả chú thích trong mục tài liệu tham khảo

Nếu có bất kì sai sót gian lận nào tôi xin chịu trách nhiệm trước Hộ đồn ũn n ư kết quả luận văn ủa mình

TP Hồ Chí Minh, Tháng 12 năm 2013 Học viên

Đỗ Thị Bíc Đ o

DANH ỤC CÁC BẢNG BIẾU

Bảng 4.1: Thống kê mô tả của 2 biến vĩ mô 31

Bảng 4.2: Thống kê mô tả của các biến vi mô 32

Bảng 4.3: Ma trận tươn quan ữa các biến nghiên cứu 35

Bảng 4.4: Kết quả hồi quy bằng mô hình Pooled Regression Model 36

Bảng 4.5: Kết quả hồi quy bằng mô hình Fix Effect model 36

Bảng 4.6: Kết quả hồi quy của mô hình Random Effect Model 37

Bảng 4.7: Kết quả kiểm định Hausman Test 37

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định Wald Test cho dữ liệu Bảng 4.12 38

Bảng 4.9: Kết quả kiểm định Wooldridge Test cho dữ liệu Bảng 4.12 38

Bảng 4.10: Kết quả hồi quy của mô hình GLS 39

Bảng 4.11: Kết quả so sánh lựa chọn mô hình 39

Bảng 4.12: Hồi quy bảng tiêu chuẩn Bechmark 42

Bảng 4.13: Ma trận tươn quan ữa các biến trong Bảng 4.16 44

Bảng 4.14: Kết quả kiểm định Wald Test cho dữ liệu Bảng 4.16 44

Bảng 4.15: Kết quả kiểm định Wooldridge Test cho dữ liệu bảng 4.16 45

Bảng 4.16: Hồi quy với việ p ân t độ biến động TSSL cổ phiếu công ty theo CAPM và Fama – French 47

Bảng 4.17: Hồ qu TSSL vượt trội của danh mục hình thành từ độ biến động phi hệ thống tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty 50

Bảng 4.18: Hồ qu TSSL vượt trội của danh mục hình thành từ độ biến động phi hệ thống tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty và chi phí R&D 53

Bảng 4.19: Ma trận tươn quan giữa các biến trong Bảng 4.22 54

Bảng 4.20: Kết quả Wald Test cho dữ liệu bảng 4.22 55

Bảng 4.21: Kết quả Wooldridge Test cho dữ liệu Bảng 4.22 55

Bảng 4.22: Hồi quy TSSL bất t ường với với các biến nghiên cứu 58

DANH MỤC PHỤ LỤC

Phụ lục 1.1: Số liệu các biến nghiên cứu của 100 ôn t tron a đoạn 2008 – 2012 Phụ lục 1.2 Phụ lục của Bảng 4.12 – Hồi quy tiêu chuẩn Benchmark

Phụ lục 1.3 Phụ lục của Bảng 4.16 – Hồi quy với việ p ân t độ biến động TSSL

cổ phiếu công ty theo CAPM và Fama – French

Phụ lục 1.4: Phụ lục của Bảng 4.7 – Hồ qu TSSL vượt trội của danh mục hình thành từ độ biến động phi hệ thống TSSL cổ phiếu

Phụ lục 1.4.1 Tổng hợp 5 hồi quy (Low) – (5) của Panel A

Phụ lục 1.4.2 Tổng hợp 5 hồi quy (6) – (HL) của Panel A

Phụ lục 1.4.3 Tổng hợp 5 hồi quy (Low) – (5) của Panel B

Phụ lục 1.4.4 Tổng hợp 5 hồi quy (6) – (HL) của Panel B

Phụ lục 1.4.5 Tổng hợp 5 hồi quy (Low) – (5) của Panel C

Phụ lục 1.4.6 Tổng hợp 5 hồi quy (6) – (HL) của Panel C

Phụ lục1.5 Phụ lục của Bảng 4.18 – Hồi qu TSSL vượt trội của danh mục hình thành từ độ biến động phi hệ thống TSSL cổ phiếu và chi phí R&D

Phụ lục 1.5.1 Tổng hợp 80 danh mục của Bảng 4.8 – Panel A

Phụ lục 1.5.2 Tổng hợp 30 danh mục Panel B

Phụ lục 1.6 Phụ lục của Bảng 4.9 – Hồi quy TSSL bất t ường của 60 danh mục với các biến nghiên cứu

: Tỷ suất sinh lợi hằng ngày của chỉ số VNI,

̅ : Tỷ suất sinh lợi trung bình của chỉ số VNI,

BE : Giá trị sổ sách của công ty

BE/ME : Tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường

HML : Nhân tố giá trị công ty

ME : Giá trị thị trường của công ty

: Số ngày quan sát trong năm t

: Là giá của cổ phiếu lúc đóng cửa của ngày t,

: Là giá cổ phiếu lúc đóng cửa của ngày t-1,

: Lãi suất phi rủi ro

: Tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu công ty i trong ngày t

: Tỷ suất sinh lợi thị trường

: Sai số ngẩu nhiên của mô hình hồi quy benchmark

: Hệ số chặn trong mô hình hồi quy Benchmark

: Hệ số chặn trong mô hình Fama – French và CAPM

: Hệ số hồi quy của nhân tố Div_dum

: Hệ số hồi quy của nhân tố Rd_dum

: Hệ số hồi quy của nhân tố Rdexp

: Hệ số hồi quy của nhân tố Treasury Bill

: Hệ số hồi quy của nhân tố Vol_vni

: Hệ số hồi quy của nhân tố Vol_firm

: Hệ số hồi quy của nhân tố Skew_Firm

: Hệ số hồi quy của nhân tố Turn_Firm

: Hệ số hồi quy của nhân tố Leverage

: Hệ số hồi quy của nhân tố HML

: Hệ số hồi quy của nhân tố rm-rf

: : Hệ số hồi quy của nhân tố SMB

: Sai số ngẩu nhiên trong mô hình Fama và CAPM

: Biến động tổng thể tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty

Danh mục các kí hiệu

Danh mục các chữ viết tắt

Danh mục các bảng biểu

Danh mục phụ lục

Mục lục

TÓM TẮT 1

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 2

1.1 Lý do chọn đề tài 2

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.3 Ý nghĩa của đề tài 3

1.4 Phương pháp nghiên cứu 3

1.5 Bố cục bài nghiên cứu 4

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI VỀ QUYỀN CHỌN TĂNG TRƯỞNG VÀ GIÁ TRỊ DOANH NGHIỆP 6

CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 16

3.1 Quy trình nghiên cứu 16

3.2 Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu 17

3.2.1 Mẫu nghiên cứu 17

3.2.2 Mô hình nghiên cứu và xác định các biến 18

3.2.3 Các phương pháp kiểm định 28

CHƯƠNG 4: QUYỀN CHỌN TĂNG TRƯỞNG VÀ GIÁ TRỊ DOANH NGHIỆP BẰNG CHỨNG Ở VIỆT NAM 31

4.1 Thống kê mô tả 31

4.2 Phân tích ma trận tương quan 33

4.3 Kết quả hồi quy và mô hình hồi quy 36

4.3.4 Biến động hệ thống và biến động phi hệ thống TSSL cổ phiếu công ty 43

4.3.5 Tỷ suất sinh lợi của cổ phiếu 48

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 59

5.1 Kết luận 59

5.2 Hạn chế của đề tài nghiên cứu 60

5.3 Hướng nghiên cứu tiếp theo 60

TÀI LIỆU THAM KHẢO 61

PHỤ LỤC 63

TÓM TẮT

Với phương pháp hồi quy dữ liệu bảng được thực hiện đi kèm với các kiểm định như kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp với dữ liệu bảng, kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định phương sai thay đổi và kiểm định tự tương quan Dựa trên dữ liệu được thu thập từ 100 công ty phi tài chính niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2008 – 2012 Đề tài đi vào giải quyết mối quan hệ giữa quyền chọn tăng trưởng và giá trị doanh nghiệp Trong

đó làm rõ các vấn đề : thứ nhất là mối quan hệ giữa rủi ro được đo lường bằng

độ biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty và giá trị doanh nghiệp, thứ hai là

giải quyết mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống với giá trị

doanh nghiệp và thứ ba là tìm hiểu mối quan hệ giữa rủi ro phi hệ thống với tỷ

suất sinh lợi cổ phiếu công ty Các mối quan hệ này được chú trọng trong những công ty có nhiều quyền chọn tăng trưởng

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng chỉ số Tobin Q có mối quan hệ cùng chiều với rủi ro đo lường bằng độ biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu của công ty, nhưng nếu xét trong những công ty có chi phí R&D thì mối quan hệ này trở nên rõ ràng hơn Tuy nhiên khi phân tích rủi ro tổng thể thành rủi ro hệ thống và rủi ro phi

hệ thống thì kết quả cho thấy rủi ro phi hệ thống có vai trò quan trọng hơn trong mối quan hệ với giá trị doanh nghiệp Nếu thành lập danh mục chỉ dựa vào rủi

ro phi hệ thống thì hầu hết các anpha của danh mục có độ biến động cao đều có

ý nghĩa và âm, còn nếu thành lập danh mục dựa trên cả rủi ro phi hệ thống và chi phí R&D thì hầu hết những danh mục có rủi ro phi hệ thống cao và chi phí R&D cao thì các hệ số anpha đều có ý nghĩa và cũng âm, điều này chứng tỏ rủi

ro phi hệ thống có mối quan hệ ngược chiều với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và chí phí R&D có tác dụng làm khuếch đại thêm mối quan hệ này

Từ khóa: Giá trị công ty, độ biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, quyền chọn

tăng trưởng

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Lý do chọn đề tài

Theo lý thuyết quyền chọn thực thì giá của quyền chọn tăng trưởng có mối quan hệ cùng chiều với độ biến động của giá trị doanh nghiệp Nhưng mối quan hệ này còn phụ thuộc vào việc doanh nghiệp có đầu tư cho hoạt động nghiên cứu và phát triển hay không Vì thành công của các hoạt động nghiên cứu phát triển sẽ giúp cho doanh nghiệp tạo ra các cơ hội tăng trưởng mới trong tương lai, hay nói cách khác là giúp công ty có nhiều quyền chọn tăng trưởng hơn Vấn đề đặt ra ở đây là công ty nên lựa chọn đánh đổi giữa tăng trưởng để tối đa hóa giá trị doanh nghiệp hay doanh nghiệp phải gánh chịu rủi ro nếu tăng trưởng bằng mọi giá

Do đó, nhằm cung cấp thêm những bằng chứng ở thị trường Việt Nam giúp cho các giám đốc tài chính quan tâm hơn đến mối quan hệ giữa quyền chọn tăng trưởng và giá trị doanh nghiệp trong quá trình ra quyết định nên tác giả

chọn đề tài “ Quyền chọn tăng trưởng và giá trị doanh nghiệp” để làm luận

văn Thạc sĩ của mình

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Luận văn được thực hiện với mục tiêu là nghiên cứu mối quan hệ giữa quyền chọn tăng trưởng và giá trị doanh nghiệp Theo đó, bài nghiên cứu sẽ tập trung làm rõ các vấn đề sau:

Thứ nhất, đề tài làm rõ mối quan hệ giữa giá trị doanh nghiệp với rủi ro được

đo lường bằng độ biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu của công ty, nhưng tập trung vào những công ty có nhiều quyền chọn tăng trưởng

Thứ hai, nếu có tồn tại mối quan hệ giữa giá trị doanh nghiệp với rủi ro ở

những công ty có quyền chọn tăng trưởng cao thì mối quan hệ giữa giá trị doanh nghiệp với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống là như thế nào

Thứ ba, đề tài tiếp tục làm rõ mối quan hệ giữa rủi ro phi hệ thống với tỷ suất

sinh lợi cổ phiếu công ty cũng xét trong những công ty có nhiều quyền chọn tăng trưởng

1.3 Ý nghĩa của đề tài

Trong chu kì sống của doanh nghiệp, giai đoạn tăng trưởng là giai đoạn đòi hỏi công ty phải nổ lực chiếm lĩnh thị trường cho nên công ty thường chú trọng đầu tư mới, đầu tư thêm, đầu tư cho hoạt động nghiên cứu và phát triển Chính những thành công từ hoạt động đầu tư này giúp công ty tạo ra nhiều cơ hội tăng trưởng hơn hay công ty sẽ có nhiều quyền chọn tăng trưởng hơn Nói cách khác quyền chọn tăng trưởng chính là sự lựa chọn của doanh nghiệp, doanh nghiệp càng tăng trưởng nhanh thì giá trị doanh nghiệp càng

có khả năng khuếch đại cao, nhưng nếu tăng trưởng quá nhanh, quá nóng sẽ đẩy doanh nghiệp đến rủi ro Vì vậy, tác giả nghiên cứu mối quan hệ giữa quyền chọn tăng trưởng và giá trị doanh nghiệp thông qua làm rõ mối quan

hệ giữa giá trị doanh nghiệp và rủi ro được đo lường bằng độ biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu nhằm giúp cho các doanh nghiệp có cái nhìn tổng quát

để có thể đưa ra những quyết định đánh đổi sao cho phù hợp với tình hình của doanh nghiệp mình nhất Bên cạnh đó, tác giả nghiên cứu trong những công ty có nhiều quyền chọn tăng trưởng nên đồng thời cũng cung cấp thêm những bằng chứng cho các nhà quản lý thấy được tầm quan trọng của hoạt động nghiên cứu và phát triển mà có những chính sách đầu tư tối ưu nhằm nâng cao giá trị doanh nghiệp

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng Trong đó, tác giả thực hiện kèm theo các kiểm định như kiểm định lựa chọn mô hình cho dữ liệu bảng giữa các mô hình Fix Effect Model, Random Effect và Pooled Regression Tiếp theo, để đảm bảo tính vững và tính hiệu quả của mô hình

được lựa chọn tác giả thực hiện các kiểm định như kiểm định đa cộng tuyến, kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi và kiểm định hiện tượng tự tương quan Nếu có bất cứ hiện tượng bất thường nào xuất hiện tác giả tiến hành xử

lý, khắc phục để ước lượng sau cùng là ước lượng vững và hiệu quả nhất

Dữ liệu được sử dụng để kiểm định mô hình thông qua dữ liệu thứ cấp cần thiết thu thập được từ các website về chứng khoán, tài chính cũng như số liệu được thu nhập từ báo cáo tài chính của 100 công ty phi tài chính được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán HOSE với 500 quan sát nghiên cứu trong giai đoạn 5 năm từ 2008 – 2012 Trong đó, kì quan sát được tính theo năm Các biến được tính toán, xử lý bằng chương trình Microsoft Office Excel

2007 và tác giả sử dụng phần mềm thống kê Stata 11 để phân tích và chạy hồi quy

1.5 Bố cục của bài nghiên cứu

Ngoài phần tóm tắt, danh mục bảng biểu, danh mục kí hiệu, danh mục các chử viết tắt, danh mục phụ lục, tài liệu tham khảo, đề tài nghiên cứu của tác giả được bố cục gồm 5 chương, bao gồm:

Chương 1: Giới thiệu về đề tài, trong chương này tác giả làm rõ lý do chọn

đề tài từ đó xác định mục tiêu nghiên cứu, vấn đề nghiên cứu đặt ra cũng như trình bày phương pháp nghiên cứu, bên cạnh đó nêu lên ý nghĩa của đề tài đồng thời xây dựng cấu trúc của đề tài để thấy rõ đây là một nghiên cứu có giá trị thực tế ở Việt Nam

Chương 2: Bằng chứng thực nghiệm trên thế giới về quyền chọn tăng

trưởng và giá trị doanh nghiệp, để xây dựng nền tảng lý thuyết cho bài

nghiên cứu của mình, trong chương này tác giả đi vào trình bày, tổng hợp và phân tích các kết quả nghiên cứu trên thế giới về quyền chọn tăng trưởng và giá trị doanh nghiệp Từ đó tác giả rút ra cơ sở lý luận cho nghiên cứu của tác giả ở Việt Nam

Chương 3: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu, nhằm thực hiện được mục

tiêu nghiên cứu đã đặt ra thì ở chương này tác giả mô tả dữ liệu cũng như trình bày cụ thể phương pháp được sử dụng đồng thời xây dựng quy trình nghiên cứu

Chương 4: Mối quan hệ giữa quyền chọn tăng trưởng và giá trị doanh

nghiệp – bằng chứng ở thị trường Việt Nam Tất cả kết quả thu được từ quá

trình phân tích dữ liệu, kết quả hồi quy của những công ty trên thị trường chứng khoán Việt Nam sẽ được tác giả trình bày cụ thể trong chương này nhằm giải quyết các mục tiêu nghiên cứu đã đặt ra, đồng thời tác giả cũng thảo luận kết quả thu được với kết quả của các bài nghiên cứu khác đã được

tác giả tổng hợp trong chương 2

Chương 5: Kết luận Ở chương này tác giả tóm tắt lại kết quả nghiên cứu của

tác giả và khẳng định lại mối quan hệ của quyền chọn tăng trưởng và giá trị doanh nghiệp Những điểm còn hạn chế về nghiên cứu của tác giả cũng được trình bày để làm tiền đề cho những nghiên cứu tiếp theo

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TRÊN THẾ GIỚI

VỀ QUYỀN CHỌN TĂNG TRƯỞNG VÀ

GIÁ TRỊ DOANH NGHIỆP

Tác giả đi vào nghiên cứu bằng chứng thực nghiệm trên thế giới về mối quan

hệ giữa quyền chọn tăng trưởng và giá trị doanh nghiệp

Gregory R Duffee (1995) với nghiên cứu “Stock return and volatility a

firm-level analysis” được coi là một trong những người tiên phong nghiên

cứu về mối quan hệ giữa rủi ro với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu, trong đó rủi ro được đo lường bằng độ biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty thông qua

độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi hằng ngày của cổ phiếu công ty

Trong nghiên cứu này, Duffee sử dụng phương pháp hồi quy OLS – Ordinary Least Squares với mẫu nghiên cứu bao gồm 2.494 công ty trên hai sàn AMEX và NYSE trong giai đoạn từ tháng 1/1977 – 12/1991 Kết quả của nghiên cứu đã khẳng định mối quan hệ cùng chiều giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và rủi ro được đo lường bằng độ biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Mối quan hệ này được thể hiện rõ nhất trong các công ty nhỏ và có đòn bẩy tài chính thấp Hay nói cách khác tác động đòn bẩy ám chỉ những công ty có

tỷ lệ nợ/vốn cổ phần cao thì thể hiện mối quan hệ ngược chiều giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu và rủi ro tổng thể Mặc dù Duffee đã tìm ra bằng chứng cho kết luận này, song tác giả vẫn cho rằng có một sự tác động nào đó mà tác giả chưa biết được ngoài tác động của đòn bẩy trong mối liên kết giữa tỷ lệ nợ/vốn cổ phần với mối quan hệ của tỷ suất sinh lợi và rủi ro tổng thể Bên cạnh đó, có những đề xuất của những đọc giả nhằm giải thích cho mối quan

hệ cùng chiều giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro hệ thống là xem cổ phiếu của công ty như là một quyền chọn trên tài sản công ty Vì thế, có thể nói là giá quyền chọn tăng lên khi biến động tài sản tăng và từ đó giá cổ phiếu cũng

tăng khi biến động giá trị doanh nghiệp tăng Tuy nhiên, sự giải thích này lại

ám chỉ những công ty có tỷ lệ nợ/vốn cổ phần cao thì thể hiện mối quan hệ cùng chiều rõ ràng hơn giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu với rủi ro tổng thể so với những công ty có tỷ lệ nợ/vốn cổ phần thấp Điều này lại ngược với nghiên cứu của tác giả Tuy nhiên là nghiên cứu tiên phong nên trong bài nghiên cứu chỉ tập trung đến rủi ro tổng thể mà không xét tới rủi hệ thống và rủi ro phi hệ thống

Ang, Hodrick, Xing và Zhang (2006) với nghiên cứu “The cross-section of

volatility and expected return” tiếp tục tìm hiểu về mối quan hệ chéo giữa rủi

ro của công ty và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Với nghiên cứu này thì nhóm tác

giả đã xét tới rủi ro phi hệ thống bổ sung cho thiếu sót của Duffee (1995) Với phương pháp hồi quy từ mô hình ba nhân tố Fama – French và mô hình định giá tài sản CAPM, nhóm tác giả sử dụng mẫu nghiên cứu là tất cả các cổ phiếu của công ty nhỏ được niêm yết trên ba sàn AMEX, NASDAQ và NYSE trong thời gian từ 1/1986 – 12/2000 Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng những cổ phiếu trong quá khứ có rủi ro cao tức là độ biến động của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu cao thì có tỷ suất sinh lợi thấp trong tương lai Những

cổ phiếu có rủi ro phi hệ thống cao được tính từ mô hình Fama – French có tỷ suất sinh lợi trung bình thấp Tác giả cho rằng hiện tượng này không thể được giải thích bằng độ nhạy cảm với rủi ro Các nhân tố như quy mô, nhân tố giá trị BE/ME, nhân tố momentum hay nhân tố tính thanh khoản thì không thể giải thích cho những cổ phiếu có độ nhạy cảm với rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống cao thì có tỷ suất sinh lợi cổ phiếu thấp

Cao, Simin và Zhao (2008) đã thực hiện nghiên cứu “Can growth option

explain the trend in idiosyncratic risk?” với mục tiêu nghiên cứu là kiểm

định xu hướng biến động phi hệ thống tỷ suất sinh lợi cổ phiếu có thể được giải thích bởi mức độ và sự thay đổi của quyền chọn tăng trưởng hay không

Với phương pháp GMM, mẫu nghiên cứu bao gồm 14.151cổ phiếu được niêm yết trên ba sàn AMEX, NASDAQ và NYSE, nghiên cứu được thực hiện trong khoản thời gian từ 1972 – 2002 Kết quả nghiên cứu cho thấy quyền chọn tăng trưởng đóng vai trò quan trọng trong việc giải thích xu hướng biến động của rủi ro đặc thù công ty

Trong nghiên này nhóm tác giả đã sử dụng năm biến để đại diện cho quyền chọn tăng trưởng đó là: chỉ số Tobin Q, chỉ số MABA được đo bằng tỷ số giữa giá trị thị trường và giá trị sổ sách của tài sản, tỷ lệ nợ trên vốn cổ phần (DTE), tỷ số chi tiêu vốn trên tài sản cố định (CAPFIX) và hiện giá của quyền chọn tăng trưởng (PVGO) Tác giả khẳng định là còn nhiều biến có thể diện cho quyền chọn tăng trưởng như tỷ lệ cổ tức, chi phí R&D/ tổng tài sản, EPS/ giá cổ phần Tuy nhiên tác giả lại không đưa vào mô hình bởi vì trong mẫu nghiên cứu có 27% các công ty có thu nhập âm, 63% công ty trong mẫu không chia cổ tức và rất nhiều quan sát bị thiếu dữ liệu về chi phí R&D Bởi

vì theo Jacquier, Titman và Yalcin (2001) cho rằng một tỷ lệ cổ tức thấp hoặc không chia cổ tức có thể ám chỉ tình hình kiệt quệ tài chính của công ty Vì vậy, các biến vừa nêu không thể giải thích tốt cho quyền chọn tăng trưởng, nên nhóm tác giả đã không đưa vào mô hình nghiên cứu Bên cạnh đó, trong nghiên cứu này tác giả tính toán rủi ro phi hệ thống được đo lường bằng độ biến động phi hệ thống tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty, rủi ro này được tính dựa trên mô hình CAPM và mô hình Fama – French

Ang, Hodrick, Xing và Zhang (2009) với nghiên cứu “High idiosyncratic

volatility and low return: international and further U.S evidence” được thực

hiện với mục đích nghiên cứu mối quan hệ giữa rủi ro phi hệ thống với tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Trong đó rủi ro phi hệ thống được đo lường bằng độ biến động phi hệ thống trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty Với phương pháp hồi quy chéo, mẫu nghiên cứu được mở rộng cho các cổ phiếu của những công ty lớn ở 23 quốc gia, nghiên cứu trong giai đoạn từ tháng 1/1980

– 12/2003 và biến động phi hệ thống của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu được tính toán dựa trên mô hình Fama – French Kết quả nghiên cứu phát hiện là những chứng khoán có rủi ro phi hệ thống cao trong quá khứ thì có tỷ suất sinh lợi trung bình trong tương lai thấp Phát hiện này đồng nhất với phát hiện trong một nghiên cứu mà nhóm tác giả đã thực hiện vào năm 2006 Đồng thời nhóm tác giả cũng đặt ra một thách thức cho các nhà nghiên cứu sau này là phải giải thích một hiện tượng mang tính toàn cầu là tại sao những cổ phiếu

có rủi ro phi hệ thống cao lại có tỷ suất sinh lợi thấp

Fangjian Fu (2009) thực hiện nghiên cứu“Idiosyncractic risk and the

cross-section of expected stock returns” với mục tiêu tìm hiểu mối quan hệ chéo

giữa rủi ro phi hệ thống kì vọng và tỷ suất sinh lợi kì vọng Mẫu nghiên cứu

là bao gồm tất cả các cổ phiếu công ty được niêm yết trên sàn AMEX, NASDAQ và NYSE trong thời gian từ 1963 – 2006 Dựa theo nghiên cứu của Ang et al (2006, 2009) thì rủi ro phi hệ thống được tính toán thông qua tính độ lệch chuẩn của phần dư dựa trên mô hình Fama – French Tuy nhiên,

để nắm bắt được đặc tính thay đổi theo thời gian của rủi ro phi hệ thống nên trong quá trình nghiên cứu mối quan hệ tỷ suất sinh lợi kì vọng và rủi ro phi

hệ thống kì vọng tác giả đã sử dụng mô hình lũy thừa GARCH để ước lượng được chính xác hơn Kết quả cho thấy rằng biến động phi hệ thống kì vọng có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi kì vọng Những cổ phiếu được kì vọng nếu có rủi ro phi hệ thống cao thì kiếm được tỷ suất sinh lợi cao hơn

Fink, Fink và He (2009) với nghiên cứu“Idiosyncratic volatility measures

and expected return”được thực hiện trên thị trường chứng khoán Mỹ Với

phương pháp hồi quy Fama – MacBeth, mẫu nghiên cứu gồm tất cả các cổ phiếu được niêm yết trên ba sàn AMEX, NASDAQ và NYSE, nghiên cứu trong 546 tháng từ tháng 7/1963 – 12/2008, nhóm tác giả tập trung làm rõ mối quan hệ giữa rủi ro phi hệ thống kì vọng và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu của

công ty Rủi ro phi hệ thống được tính bằng độ lệch chuẩn của phần dư trong

mô hình Fama – French Kết quả nghiên cứu chứng tỏ rủi ro phi hệ thống

không có mối quan hệ chéo với tỷ suất sinh lợi kì vọng Kết quả đã bác bỏ những phát hiện của Fu (2009) là rủi ro phi hệ thống có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi kì vọng Nhóm tác giả này cho rằng kết quả của Fu (2009) chỉ có thể được giải thích là do có sự sai lệch trong dự báo rủi ro, nếu

có bất cứ mối quan hệ nào giữa rủi ro phi hệ thống và tỷ suất sinh lợi thì đó là mối quan hệ ngược chiều, với rủi ro phi hệ thống có độ trể một tháng như nghiên cứu của Ang et al (2006, 2009) Tuy nhiên, mối quan hệ này chỉ xuất hiện trong những công ty nhỏ, quan trọng hơn là rủi ro phi hệ thống có độ trể thì không phải là đại diện tốt cho rủi ro phi hệ thống kì vọng

Roll, Schwartz và Subrahmanyam (2009) với nghiên cứu“Options trading

activity and firm valuation” Nhóm tác giả nghiên cứu một khía cạnh khác

của quyền chọn tăng trưởng là mối quan hệ giữa khối lượng giao dịch quyền chọn với giá trị doanh nghiệp Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng Trong đó, dữ liệu về khối lượng giao dịch quyền chọn được lấy từ OptionMetrics LLC trong khoảng thời gian từ 1996 – 2005 của tất cả công ty được niêm yết trên thị trường Mỹ Kết quả nghiên cứu cho thấy giá trị doanh nghiệp có mối quan hệ cùng chiều với khối lượng quyền chọn được giao dịch Nghiên cứu này cũng phát hiện ra rằng các doanh nghiệp có giao dịch quyền chọn nhiều hơn thì có giá trị chỉ số Tobin Q cao hơn Việc đầu tư trong những doanh nghiệp có giao dịch quyền chọn nhiều hơn thì nhạy cảm hơn với giá cổ phiếu hơn Đồng thời trong nghiên cứu này nhóm tác giả còn sử dụng các biến như khả năng sinh lợi của tài sản (ROA), đòn bẫy tài chính (Leverage), Chi tiêu vốn (Capexp), quy mô công ty (Size) để giải thích cho mối quan hệ cùng chiều giữa quyền chọn tăng trưởng với giá trị doanh nghiệp

Grullon, Lyandres và Zhdanov (2011) với nghiên cứu“Real Options,

Volatility, and Stock Returns”, nhóm tác giả tìm hiểu mối quan hệ giữa quyền

chọn thực, rủi ro tổng thể và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Trong đó, rủi ro tổng thể được nhóm tác giả đo lường bằng độ biến động tổng thể tỷ suất sinh lợi

cổ phiếu công ty Với phương pháp hồi quy chéo theo Fama – MacBeth, mẫu nghiên cứu gồm hơn 3 triệu quan sát từ các công ty phi tài chính trên thị trường chứng khoán Mỹ, nghiên cứu khoảng thời gian từ 7/1963 – 12/2008 Tương tự như nghiên cứu của Roll, Schwartz & Subrahmanyam Grullon (2006, 2009) và Duffee (1995) thì độ biến động tỷ suất sinh lợi của công ty cũng tính bằng độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi hằng ngày cổ phiếu của mỗi công ty Bên cạnh đó, Grulon và cộng sự đã sử dụng 04 biến để đo lường các

cơ hội đầu tư Thước đo thứ nhất là quy mô công ty, thước đo thứ hai là tuổi

đời của công ty tính từ năm cổ phiếu công ty được phát hành ra công chúng

tới năm nghiên cứu Thước đo thứ ba là chi phí R&D, bởi hoạt động nghiên

cứu và phát triển làm sản sinh ra các cơ hội đầu tư Các công ty có chi phí

R&D cao hơn thì quyền chọn thực được kì vọng nhiều hơn Thước đo thứ tư

là tốc độ tăng trưởng doanh thu

Kết quả nghiên cứu đưa ra bằng chứng về mối quan hệ đồng biến giữa tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty với rủi ro tổng thể là do quyền chọn tăng trưởng Kết quả cũng cho thấy là các công ty có nhiều chiến lược đầu tư, tăng trưởng như ngành Công nghệ cao, ngành Dược hay Công nghệ sinh học thì mối quan

hệ giữa rủi ro và lợi nhuận trở nên rõ ràng hơn

Chen và Petkova (2012) đã thực hiện nghiên cứu “Does idiosyncatic

volatility proxy for risk exposure ?” với phương pháp hồi quy chéo theo

Fama – MacBeth, tác giả sử dụng tỷ suất sinh lợi cổ phiếu hằng ngày của các công ty niêm yết trên ba sàn AMEX, NASDAQ và NYSE trong giai đoạn từ tháng 6/1963 – 12/2009 nhằm giải quyết mục tiêu nghiên cứu của là biến

động phi hệ thống tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty có thể đại diện cho độ nhạy cảm rủi ro hay không Từ đó, nhóm tác giả làm rõ tại sao những cổ phiếu có rủi ro phi hệ thống cao thì có tỷ suất sinh lợi cổ phiếu thấp Trong

đó, rủi ro phi hệ thống được đo lường bằng độ biến động phi hệ thống tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty thông qua độ lệch chuẩn của phần dư trong mô hình Fama – French Nhóm tác giả này cho rằng biến động phi hệ thống trong tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty là đại diện cho độ nhạy cảm của nhân tố chưa được đưa vào mô hình Và nhân tố chưa được đưa vào mô hình là 2 nhân tố phương sai trung bình và tương quan trung bình của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Kết quả nghiên cứu giải thích một cách duy lý cho sự tồn tại của biến động phi hệ thống tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty Tác giả tìm ra phương sai trung bình của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu là tượng trưng cho yếu tố rủi ro được định giá, mà yếu tố này mang dấu âm Điều này ám chỉ khi phương sai có tín hiệu tăng lên sẽ phá hỏng các cơ hội đầu tư Tác giả cũng phát hiện ra rằng những danh mục nào có rủi ro phi hệ thống cao thì có mối quan hệ cùng chiều với

độ nhạy cảm phương sai tỷ suất sinh lợi trung bình cổ phiếu, vì vậy danh mục

đó có tỷ suất sinh lợi kì vọng thấp hơn Bằng cách giải thích này thì Chen và Petkova (2012) đã giải quyết được bài toán mà Ang, Hodrick, Xing và Zhang đưa ra trong nghiên cứu của mình vào năm 2009

Kraft, Schwartz và Weiss (2013) đã thực hiện nghiên cứu “Growth Options

and firm valuation” nhằm cung cấp thêm những bằng chứng về mối quan hệ

giữa quyền chọn tăng trưởng và giá trị doanh nghiệp Trong nghiên cứu này nhóm tác giả sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng Dữ liệu được thu thập từ 12.935 công ty trong thời gian từ 1975 – 2009

Kết quả nghiên cứu này tìm ra bằng chứng khá thuyết phục là chỉ số Tobin Q tăng lên một cách có ý nghĩa với rủi ro được đo lường bằng độ biến động tỷ

suất sinh lợi cổ phiếu công ty và mối quan hệ này tập trung chủ yếu ở những quan sát có R&D tức là những công ty có nhiều quyền chọn tăng trưởng hơn Kết quả này bổ sung thêm vào những phát hiện trước của Roll, Schwartz và

Subrahmanyam (2009), Ang, Hodrick, Xing và Zhang (2006, 2009) và

Duffee (1995) là rủi ro phi hệ thống có ý nghĩa trong mối quan hệ chéo với

tỷ suất sinh lợi cổ phiếu Mặt khác nghiên cứu chỉ ra rằng chỉ số Tobin Q có mối quan hệ ngược chiều với rủi ro toàn cầu được đo lường bằng biến động của chỉ số S&P 500 (Vol_sp) Kết quả nghiên cứu còn cho thấy độ lệch (Skew_firm) có mối quan hệ dương với chỉ số Tobin Q Từ các bằng chứng

đó, tác giả đã khẳng định là giá trị doanh nghiệp bị tác động một cách có ý nghĩa bởi quyền chọn tăng trưởng và lượng chi phí R&D thực có ý nghĩa quan trọng với giá trị doanh nghiệp hơn là chi tiêu vốn Điều này chỉ ra rằng chi phí R&D là đại diện tốt hơn cho việc tạo nên quyền chon tăng trưởng Bên cạnh đó, nghiên cứu này cũng chỉ ra mối quan hệ cùng chiều của tỷ suất sinh lợi cổ phiếu với rủi ro phi hệ thống trong những doanh nghiệp có nhiều quyền chọn tăng trưởng Khi hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội dựa trên danh mục được sắp xếp theo rủi ro phi hệ thống và chi phí R&D thì anpha tất cả danh mục đều dương có ý nghĩa, tác giả đã khẳng định sự tác động lên tỷ suất sinh lợi của rủi ro phi hệ thống được phóng đại bởi chi phí R&D

Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã sử dụng các biến để giải thích cho

quyền chọn tăng trưởng như là: thứ nhất, quy mô công ty (Size) được đo

lường bằng logarit của vốn hóa thị trường được điều chỉnh chia cho chỉ số

CPI Thứ hai, chi tiêu vốn (Invest) được đo lường bằng tỷ số giữa chi tiêu vốn và tổng doanh thu Thứ ba, khả năng sinh lợi (ROA) được do lường bằng

tỷ số giữa thu nhập trước thuế và giá trị sổ sách của tổng tài sản Thứ tư, đòn

bẩy tài chính (Leverage) được đo lường bằng tỷ số nợ dài hạn và tổng tài sản,

Thứ năm, chi phí R&D (Rdexp) được đo lường bằng chi phí R&D chia cho

tổng tài sản Thứ sáu, tính thanh khoản (Turn_firm) được đo lường bằng khối

lượng cổ phiếu giao dịch trung bình chia cho số lượng cổ phiếu phát hành Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy sáu biến này trong mô hình hồi quy đều có

ý nghĩa thống kê Trong đó, các biến như Turn_firm, Invest, Size có mối quan hệ cùng chiều với chỉ số Tobin Q, chứng tỏ những công ty có quy mô càng lớn, tính thanh khoản càng cao và chi tiêu vốn nhiều thì giá trị doanh nghiệp có cơ hội được khuếch đại Các biến khác như Leverage và ROA thì

có mối quan hệ ngược chiều với chỉ số Tobin Q, chứng tỏ những công ty sử dụng đòn bẩy cao thì giá trị công ty sẽ bị ảnh hưởng theo chiều hướng tiêu cực Sở dĩ, Roa có mối quan hệ ngược chiều với giá trị doanh nghiệp được nhóm tác giả giải thích là những công ty này có thể đang trong giai đoạn bão hòa, lợi nhuận tuy nhiều nhưng tại tập trung tái đầu tư để giữ vững thị phần nên cơ hội tăng trưởng trong tương lai là rất ít Nên ROA có mối quan hệ ngươc chiều với giá trị doanh nghiệp là điều dễ hiểu

Như vậy, mối quan hệ giữa quyền chọn tăng trưởng và giá trị doanh nghiệp

đã và đang được các nhà nghiên cứu quan tâm Tóm lại, từ những nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới thì có những vấn đề chính như sau:

Xét mối quan hệ giữa rủi ro tổng thể và tỷ suất sinh lợi cổ phiếu thì Duffee (1995) đã tìm ra mối quan hệ này là cùng chiều Trong trường hợp chỉ nghiên cứu rủi ro phi hệ thống thì Fu (2009) tìm thấy bằng chứng là rủi ro phi hệ thống kì vọng có mối quan hệ cùng chiều với tỷ suất sinh lợi kì vọng của cổ phiếu, nghiên cứu của Fink, Fink và He (2009) thì lại cho thấy là không có mối quan hệ giữa tỷ suất sinh lợi và rủi ro phi hệ thống Trong khi đó Ang, Hodrick, Xing và Zhang (2006, 2009) bằng cách đo lường rủi ro phi hệ thống bằng độ lệch chuẩn của phần dư trong mô hình Fama – French thì chỉ ra mối quan hệ giữa rủi ro phi hệ thống và tỷ suất sinh lợi là ngược chiều Điều này trái với mô hình thị trường vốn như CAPM và Fama – French cho rằng

không có mối quan hệ giữa rủi ro hệ thống và tỷ suất sinh lợi mong đợi cổ phiếu công ty

Về mối quan hệ giữa rủi ro và giá trị doanh nghiệp trong những công ty có nhiều quyền chọn tăng trưởng thì có các nghiên cứu của các nhóm tác giả như Roll, Schwartz và Subrahmanyam (2009), Grullon, Lyandres và Zhdanov (2011) và Holger Kraft, Eduardo S Schwartz và Farina Weiss (2013) Kết quả đã chỉ ra rằng giá trị công ty có mối quan hệ đồng biến với rủi ro và mối quan hệ này bị ảnh hưởng đáng kể bởi rủi ro phi hệ thống và mối quan hệ này được phóng đại trong nhưng công ty có R&D hay những công ty có nhiều quyền chọn tăng trưởng hơn

Vì vậy, từ những bằng chứng về các nghiên cứu thực nghiệm trên thế giới đã

tạo tiền đề cho tác giả nghiên cứu mối quan hệ giữa quyền chọn tăng trưởng

và giá trị doanh nghiệp ở thị trương Việt Nam

CHƯƠNG 3

DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu mà tác giả sử dụng dùng để nghiên cứu trong luận văn của tác giả là nghiên cứu của Holger Kraft, Eduardo S Schwartz và Farina Weiss

(2013), “Growth Options and firm valuation”, NBER Working Paper 18836

3.1 Quy trình nghiên cứu

Nghiên cứu được tác giả thực hiện tuân thủ theo quy trình cụ thể như sau:

Bước 1: Xác định mô hình và các biến nghiên cứu

Bước 2: Xác định mẫu nghiên cứu

Bước 3: Mô tả thống kê các biến được sử dụng trong mô hình

Bước 4: Phân tích sự tương quan giữa các biến trong mô hình

Bước 5: Kiểm định lựa chọn mô hình phù hợp nhất với dữ liệu bảng

Bước 6: Từ mô hình chọn được trong bước 5, tác giả kiểm định phương sai

thay đổi và tự tương quan, nếu có thì tiến hành xử lý khắc phục

Bước 7: Ở bước này tác giả kiểm tra mối quan hệ giữa biến phụ thuộc là

Tobin Q với các biến giải thích khác và giải quyết vấn đề nghiên cứu thứ nhất đặt ra là đưa ra bằng chứng về mối quan hệ giữa rủi ro được đo lường bằng

độ biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty với giá trị doanh nghiệp

Bước 8: Phân tích rủi ro tổng thể được đo lường bằng biến động tổng thể tỷ

suất sinh lợi cổ phiếu công ty thành rủi ro hệ thống và rủi ro phi hệ thống, để thấy được loại rủi ro nào là chiếm ưu thế Vấn đề nghiên cứu thứ 2 cũng được giải quyết ở bước này

Bước 9: Hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội của 10 danh mục được hình thành

từ rủi ro phi hệ thống tính được từ bước 8

Bước 10: Hồi quy tỷ suất sinh lợi vượt trội của 60 danh mục được hình thành

từ rủi ro phi hệ thống và chi phí R&D

Bước 11: Hồi quy tỷ suất sinh lợi bất thường lên các biến được lựa chọn theo

60 danh mục được xây dựng ở bước 10

Trong ba bước cuối này tác giả phân tích nhằm giải quyết mục tiêu thứ ba được đặt ra trong phần 1.2 mục tiêu nghiên cứu

3.2 Phương pháp và dữ liệu nghiên cứu

3.2.1 Mẫu nghiên cứu

Trong luận văn này tác giả tác giả thu thập số liệu của các công ty được niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) đã loại trừ những công ty trong lĩnh vực Ngân hàng, Bảo hiểm, Chứng khoán Lý do của việc chọn mẫu này là do dữ liệu của những công ty này tương đối minh bạch, số liệu đã được kiểm toán và dễ tiếp cận Tuy nhiên, do hạn chế về thời gian và nguồn lực nên tác giả chỉ chọn những công ty niêm yết trên sàn HOSE

Trong mẫu nghiên cứu của tác giả gồm có 100 công ty với 500 quan sát, được nghiên cứu trong giai đoạn từ 1/2008 – 12/2012 Ứng với mỗi công ty trong mẫu tác giả thu thập những dữ liệu sau:

Trong bảng cân đối kế toán của mỗi công ty tác giả thu thập các khoản mục như nợ ngắn hạn, nợ dài hạn, tổng tài sản, quỹ đầu tư và phát triển Trong báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh tác giả thu thập khoản mục tổng doanh thu

từ hoạt động kinh doanh, tổng lợi nhuận sau thuế Trong báo cáo lưu chuyển tiền tệ tác giả lấy chỉ tiêu tiền chi cho mua sắm, xây dựng tài sản cố định và các tài sản dài hạn khác và chỉ tiêu dòng tiền thuần từ hoạt động kinh doanh Các báo cáo tài chính của mỗi công ty được tải từ website http://www.cophieu68.vn

Giá đóng cửa của cổ phiếu công ty niêm yết vào cuối mỗi ngày hoặc cuối tháng, giá này sau đó được điều chỉnh lại bằng cách cộng vào giá thêm phần

cổ tức được hưởng để phản ánh những công ty đã chi trả cổ tức, thưởng cổ

phiếu và cổ phiếu tiền mặt Dữ liệu giá chưa điều chỉnh được thu thập từ Công ty Chứng khoán FPT http://www.fpts.com.vn , sau đó tác giả điều chỉnh

dữ liệu các công ty vào ngày giao dịch không hưởng quyền được lấy thông tin từ http://www.cophieu68.vn để điều chỉnh cho phù hợp Bên cạnh đó giá đóng cửa của chỉ số VN-Index vào cuối mỗi ngày giao dịch cũng được thu thập

Khối lượng cổ phần lưu hành ngày 31/12 và 30/6 của các năm 2008 – 2012

Số liệu này được dùng với số liệu giá để tính toán vốn hóa thị trường của từng công ty vào cuối tháng 6 và tháng 12 hằng năm

Giá trị sổ sách của vốn cổ phần của công ty cuối tháng 12 mỗi năm được tính

từ việc thu thập các dữ liệu như số lượng cổ phần lưu hành và vốn chủ sở hữu của công ty được lấy từ trang thông tin điện tử http://cafef.vn

Chỉ số giá tiêu dùng hàng năm từ 2008 – 2012 cũng được lấy từ Tổng cục thống kê www.gso.gov.vn và lãi suất trái phiếu Chính phủ được lấy từ trang thông tin điện tử của IMF www.elibrary-data.imf.org

Các dữ liệu thu thập được tác giả sử dụng để tính toán các biến trong mô hình nghiên cứu và cách xác định cụ thể các biến được tác giả trình bày trong mục tiếp theo

3.2.2 Mô hình nghiên cứu và xác định các biến

Phương trình hồi quy được viết như sau:

Tobin’s Qit = α1it + β1it Treasury billt + β2it Vol_vnit + β3it Vol_firmit + β4it

Skew_firmit+ β5itTurn_firmit + β6it Investit+ β7it Sizeit+ β8it ROAit+ β9it

Leverageit + β10it Div_dumit + β11it RD_dumit + β12itRdexpit + uit

Biến phụ thuộc là chỉ số Tobin Q Chỉ số Tobin Q được xem như là đại diện cho giá trị doanh nghiệp Chỉ số Q được tính là chia giá trị thị trường của tất

cả các khoản nợ và vốn cổ phần của doanh nghiệp cho giá trị toàn bộ tài sản Doanh nghiệp có chỉ số Q lớn hơn 1 sẽ có động lực đầu tư cao hơn doanh

nghiệp có chỉ số Q nhỏ hơn 1 Doanh nghiệp có chỉ số Q cao thường là doanh nghiệp hấp dẫn nhà đầu tư và có năng lực cạnh tranh tốt Công thức được viết lại như sau :

á ị ị ườ ủ ô ế đượ ã

á ị ổ á ủ ô Tuy nhiên trong quá trình thu thập số liệu thì khoản mục thuế được hoãn ở các doanh nghiệp Việt Nam thường rất ít và chiểm tỷ trọng rất nhỏ, nên trong nghiên cứu tác giả bỏ qua khoản mục này Cụ thể trong nghiên cứu tác giả tính chỉ số Tobin’s Q theo công thức sau:

ố ó ị ườ á ị ổ á ủ ợ

á ị ổ á ủ ổ à ả Trong hồi quy dữ liệu bảng tác giả hồi quy chỉ số Tobin Q theo các biến độc lập giải thích cho quyền chọn tăng trưởng và các biến các biến được xem là

có mối quan hệ với giá trị doanh nghiệp, cụ thể là:

Lãi suất trái phiếu chính phủ Treasury bills có đóng vai trò như tỷ lệ chiết khấu lấy từ cơ sở dữ liệu của IFS trong giai đoạn 01/2008 – 12/2012 Cho nên lãi suất trái phiếu được kì vọng có mối quan hệ ngược chiều với giá trị doanh nghiệp

Tỷ suất sinh lợi của mỗi cổ phiếu i ( ) được tính theo công thức sau:

( )

Trong đó:

 Pt là giá của cổ phiếu lúc đóng cửa của ngày t,

 Pt-1 là giá cổ phiếu lúc đóng cửa của ngày t-1,

Chỉ số Vol_vni là đại diện cho rủi ro thị trường được tính bằng độ lệch chuẩn

của tỷ suất sinh lợi của chỉ số VNI Biến động tỷ suất sinh lợi của chỉ số VNI được đo lường bằng độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi hằng ngày của chỉ số

VNI Độ biến động hằng năm được tính bằng cách nhân độ biến động tỷ suất sinh lợi hằng ngày với 250 ngày giao dịch Chỉ số VNI là chỉ số được xây dựng dựa trên giá trị thị trường của tất cả các cổ phiếu được niêm yết trên TTGDCK TP.HCM chứ không phải tất cả các cổ phiếu được niêm yết Vì mẫu nghiên cứu trong luận văn chỉ sử dụng những cổ phiếu công ty được niêm yết trên sàn HOSE nên tác giả sử dụng biến động tỷ suất sinh lợi của chỉ số VNI như là đại diện cho rủi ro thị trường Từ đó, kì vọng được đặt ra là rủi ro thị trường có mối quan hệ ngược chiều với giá trị doanh nghiệp Rủi ro thị trường được đo lường bằng độ biến động tỷ suất sinh lợi của chỉ số VNI được tính như sau:

√∑ ( ̅̅̅̅̅) Trong đó:

 : Tỷ suất sinh lợi hằng ngày của chỉ số VNI,

 VNI : Tỷ suất sinh lợi trung bình của chỉ số VNI,

 n : Số ngày quan sát

Chỉ số Size thể hiện quy mô của công ty, những công ty lớn thì được kì vọng

sẽ có nhiều cơ hội tăng trưởng trong tương lai hơn là những công ty nhỏ Vì

những công ty có quy mô lớn có những lợi thế như: thứ nhất, khả năng nhận

biết thương hiệu công ty tốt hơn, gắn liền với nhận biết sản phẩm dịch vụ tốt hơn, điều này giúp cho người tiêu dùng dễ dàng nghĩ đến sản phẩm dịch vụ

của công ty hơn khi phải đưa ra quyết định tiêu dùng Thứ hai, lợi thế về

nguồn nhân lực ở những công ty có quy mô lớn, trong cơ cấu tổ chức sẽ có sự chuyên môn hóa cao giữa các phòng ban, bộ phận giúp nâng cao hiệu quả

làm việc Thứ ba, những công ty có lớn có lợi thế quy mô giúp nâng cao hiệu

quả sản xuất và tiết kiệm chi phí Chính vì những lợi thế này mà quy mô công

ty kí hiệu là Size được kì vọng có mối quan hệ cùng chiều với giá trị doanh nghiệp

( ố ó ị ườ ủ ô

Chỉ số Invest thể hiện chi tiêu vốn của công ty Công ty sử dụng để nâng cấp

hoặc mua mới các loại tài sản vật chất như bất động sản, nhà máy để sản xuất, hoặc trang thiết bị Loại phí tổn này được sử dụng để phát triển sản xuất

và duy trì hoạt động của doanh nghiệp Quyết định chi tiêu vốn hôm nay sẽ hình thành nền tảng cho những hoạt động sản xuất trong tương lai Do đó, chính việc chi tiêu này làm nảy sinh quyền chọn tăng trưởng, về khía cạnh này thì Invest được kì vọng có mối quan hệ cùng chiều với giá trị doanh nghiệp.Tuy nhiên, chi tiêu vốn liên quan đến lợi ích và chi phí của những hoạt động sản suất trong tương lai mà những gì xảy ra trong tương lai là khó xác định một cách chính xác được, cho nên rủi ro có thể làm cho chi tiêu vốn

có thể phá hủy một quyền chọn tăng trưởng, lúc này thì Invest được kì vọng

có mối quan hệ chiều với giá trị doanh nghiệp Từ những phân tích trên thì mối quan hệ giữa chỉ số Invest và giá trị doanh nghiệp có thể cùng chiều hoặc ngược chiều với giá trị doanh nghiệp

ò ề ầ ừ ạ độ

Chỉ số ROA thể hiện khả năng sinh lợi của tài sản, một công ty có khả năng

sinh lợi trên tài sản cao tức là công ty có khả năng đầu tư, quản lý và sử dụng tốt tài sản để tài sản có thể sinh lợi Từ đó tạo điều kiện sử dụng hiệu quả các nguồn lực khác Chỉ tiêu ROA cũng là một trong những thước đo khả năng sinh lợi của công ty, công ty có khả năng sinh lợi cao thì có khả năng tái đầu

tư lớn và cũng có nhiều cơ hội tăng trưởng hơn những công ty có khả năng sinh lợi thấp Mặt khác thì đối với những công ty trong giai đoạn bão hoà thì

tuy có lợi nhuận cao nhưng lợi nhuận đã được tái đầu tư vào kinh doanh, và lợi tức đã trở nên nhỏ đi, bởi vì công ty đã tái đầu tư hầu hết vốn của nó để duy trì và tăng thị phần Khi thị trường tăng trưởng chậm trong giai đoạn bão hoà, cơ hội tăng trưởng của công ty lại rất ít Do đó, mối quan hệ giữa ROA

và chỉ số Tobin Q cũng chưa rỏ ràng, mối quan hệ này cũng có thể cùng chiều hoặc ngược chiều Tuy nhiên, thị trường chứng khoán Việt Nam khá non trẻ, theo đó các công ty được niêm yết trên sàn HOSE đa số đang tăng trưởng đột biến nên kì vọng ROA có mối quan hệ cùng chiều với chỉ số Tobin Q thì chiếm ưu thế hơn Chỉ số này được tính bằng công thức:

ã ò

ổ à ả

Chỉ số Leverage thể hiện đòn bẩy tài chính của công ty thông qua việc sử

dụng nợ dài hạn Một số nghiên cứu chỉ ra rằng, việc áp dụng đòn bẩy tài chính thường đem lại hiệu quả cao và giúp nhà đầu tư đa dạng hóa danh mục đầu tư Ở các nước phát triển, đòn bẩy tài chính được sử dụng rất nhiều trong giao dịch thương mại Khả năng gia tăng lợi nhuận cao là điều mong ước của các doanh nghiệp, trong đó đòn bẩy tài chính là một công cụ được tin dùng Đòn bẩy tài chính là liều thuốc kích thích mà các doanh nghiệp thường

sử dụng khi doanh nghiệp kỳ vọng rằng tỷ suất sinh lời trên tài sản cao hơn lãi suất vay nợ Và nếu thành công, các doanh nghiệp sẽ có lợi nhuận rất cao Chính những lợi ích đó thì Leverage được kì vọng có mối quan hệ cùng chiều

với giá trị doanh nghiệp Tuy nhiên, đòn bẩy tài chính như “dao hai lưỡi”, lợi

nhuận cao đi kèm với rủi ro - rủi ro tài chính Từ đó công ty sẽ thận trọng hơn khi quyết định các dự án đầu tư nên Leverage có thể cũng giải thích được biến động giảm của Tobin Q Từ những phân tích trên kì vọng mối quan hệ giữa Leverage và chỉ số Tobin Q cũng chưa rõ ràng Leverage được tính theo công thức:

ợ à ạ

ổ à ả

Chỉ số Rdexp thể hiện chi phí thực sự đầu tư cho hoạt động nghiên cứu và

phát triển Nếu chi phí này cao chứng tỏ công ty rất chú trọng trong việc nghiên cứu, cải tiến và sáng tạo ra sản phẩm, dịch vụ mới giúp công ty có thể chiếm lĩnh thị trường, kéo dài giai đoạn tăng trưởng, hoặc là cách thức mới

để tương tác với khách hàng tốt hơn Thành công của hoạt động nghiên cứu

và phát triển có thể giúp doanh nghiệp có được lợi nhuận cao hơn với chi phí thấp hơn Và cải tiến là cách hữu hiệu để doanh nghiệp có thể tăng trưởng trong tương lai Từ đó, chi phí cho nghiên cứu và phát triển kí hiệu là Rdexp được kì vọng có mối quan hệ cùng chiều với giá trị doanh nghiệp Rdexp được xác đinh bằng:

ỹ đầ ư à á ể

ổ à ả Trong luận văn tác giả điều chỉnh nếu khoản mục chi phí R&D bị thiếu tức là trong bảng cân đối kế toán khoản mục Quỹ đầu tư và phát triển không được thể hiện thì tác giả điều chỉnh bằng 0, việc điều chỉnh này dựa vào nghiên cứu của Kraft, Schwartz và Weiss (2013)

Chỉ số Capx mức độ chi tiêu vốn của công ty so với tổng tài sản Tỷ lệ đầu tư

cao chứng tỏ công tư đang có hiệu quả hoạt động cao Chỉ tiêu này có thể tạo

ra cơ hội tăng trưởng khi đầu tư Vì chi tiêu vốn không chỉ làm tăng vốn vật chất mà còn tăng quyền chọn tăng trưởng trong tương lai Vì vậy, chỉ số Capx được kì vọng có mối quan hệ cùng chiều với giá trị doanh nghiệp, và được tính bằng công thức:

ê ố

ổ à ả

Chỉ số Vol_firm thể hiện rủi ro của công ty được đo lường bằng mức độ biến

động về tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty thông qua tính độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi hằng ngày của cổ phiếu công ty cho mỗi năm tài khóa Độ biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu hằng năm được tính bằng cách nhân độ biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu hằng ngày với 250 ngày giao dịch Rủi ro hệ thống làm tăng tỷ lệ chiết khấu, điều này làm cho Vol_firm có mối quan hệ ngược chiều với giá trị doanh nghiệp Tuy nhiên, cả rủi ro hệ thống và phi hệ

hệ thống đều làm tăng giá trị quyền chọn tăng trưởng Vì vậy trong những công ty có nhiều quyền chọn tăng trưởng tác giả kì vọng rủi ro đo lường bằng

độ biến động tỷ suất sinh lợi cổ phiếu công ty sẽ có mối quan hệ cùng chiều với giá trị doanh nghiệp đại diện bằng chỉ số Tobin Q Đồng thời trong mối quan hệ này thì rủi ro phi hệ thống sẽ chiếm ưu thế vì rủi ro phi hệ thống không ảnh hưởng đến tỷ lệ chiết khấu Rủi ro được tính bằng công thức:

√∑ ( ) Trong đó:

 : Độ biến động của cổ phiếu công ty i trong năm t

 : Tỷ suất sinh lợi hằng ngày của cổ phiếu i trong năm t

 : Tỷ suất sinh lợi trung bình của cổ phiếu i trong năm t

 : Số ngày quan sát trong năm t

Chỉ số Skew_firm thể hiện độ nghiêng trong phân phối chuẩn của tỷ suất

sinh lợi hằng ngày của mỗi cổ phiếu của công ty được tính cho mỗi năm tài khóa Kì vọng chỉ số Skew_firm có mối quan hệ cùng chiều với chỉ số Tobin

Q bởi vì độ nghiêng so với phân phối chuẩn càng lớn thì giá trị của quyền chọn càng cao

 : Độ biến động của cổ phiếu công ty i trong năm t

 : Tỷ suất sinh lợi hằng ngày của cổ phiếu i trong năm t

 : Tỷ suất sinh lợi trung bình của cổ phiếu i trong năm t

 : Số ngày giao dịch trong năm t

Chỉ số Turn_firm đại diện cho tính thanh khoản của cổ phiếu Các nhà đầu

tư sẽ sẵn sàng trả giá cao hơn cho những loại tài sản dễ thanh khoản Nếu công ty phát hành cổ phiếu hoạt động kinh doanh có hiệu quả, trả cổ tức cao,

cổ phiếu của công ty sẽ thu hút nhà đầu tư và cổ phiếu thực sự dễ mua bán trên thị trường Ngược lại nếu công ty làm ăn kém hiệu quả không trả cổ tức hoặc cổ tức thấp, cổ phiếu của công ty sẽ giảm giá và khó bán Do đó, kì vọng tính thanh khoản của cổ phiếu kí hiệu là Turn_firm có mối quan hệ cùng chiều với giá trị thị trường Chỉ số này được tính bằng công thức:

ố ượ ổ ế ị

ố ượ ổ ầ á à

Nhóm các biến tương tác bao gồm:

RD_vol_firm: là kết quả tương tác giữa biến Rd_dum với biến Vol_firm trong phương trình hồi quy để thấy được sự tác động của biến Vol_firm đến biến Tobin Q trong những công ty có nhiều quyền chọn tăng trưởng

RD_Skew_firm: là kết quả tương tác giữa biến Rd_dum với biến Skew_firm trong phương trình hồi quy để thấy được sự tác động của biến Skew_firm tác động như thế nào với biến phụ thuộc Tobin Q trong những công ty có nhiều quyền chọn tăng trưởng

Nhóm các biến giả bao gồm:

Div_dum: biến giả về chi trả cổ tức, nếu trong năm t công ty có chia cổ tức thì biến Div_dum nhận giá trị là 1, nếu công ty không chia cổ tức thì Div_dum nhận giá trị là 0

RD_dum: biến giả về chi tiêu cho hoạt động nghiên cứu và phát triển Nếu trong năm t công ty có trích quỹ nghiên cứu và phát triển để phục vụ cho hoạt động nghiên cứu và phát triển thì biến RD_dum nhận giá trị là 1, nếu công ty không trích lập quỹ nghiên cứu và phát triển thì biến RD_dum nhận giá trị 0

Cách xác định các nhân tố trong mô hình Fama – French :

Thứ nhất, nhân tố là tỷ suất sinh lợi vượt trội của mỗi chứng khoán Trong đó tỷ suất sinh lợi của mỗi chứng khoán được tính theo tỷ suất sinh lợi

trung bình theo trọng số giá trị

Thứ hai, nhân tố : Tỷ suất sinh lợi vượt trội của thị trường, trong nội dung luận văn tỷ suất sinh lợi thị trường vượt trội là tỷ suất sinh lợi của chỉ số VN-Index so với lãi suất trái phiếu Chính phủ ngắn hạn

Thứ ba, hai nhân tố SMB và HML Để tính được hai nhân tố này thì trước hết

tác giả xác định hai yếu tố là quy mô công ty và yếu tố giá trị BE/ME để thành lập các danh mục đầu tư, trong đó:

Yếu tố thứ nhất, quy mô của công ty được xác định được xác định dựa trên số

lượng cổ phần đang lưu hành nhân với giá trị thị trường của công ty Điểm phân chia là trung vị mức vốn hoá thị trường của các cổ phiếu công ty trong mẫu nghiên cứu Phân loại và sắp xếp các cổ phiếu công ty thành 2 nhóm: nhóm quy mô lớn (B) có giá trị lớn hơn giá trị trung vị trên sàn HOSE, nhóm quy mô nhỏ (S) có giá trị nhỏ hơn giá trị trung vị

Yếu tố thứ hai, giá trị sổ sách của công ty được xác định dựa trên vốn chủ sở

hữu chia cho số lượng cổ phần lưu hành Điểm phân chia là : tỷ số (BE/ME) được sắp xếp theo thứ tự tăng dần, những cổ phiếu của công ty có tỷ số (BE/ME) thuộc nhóm 30% giá trị thấp sẽ được xếp vào nhóm thấp (L), 40%

các cổ phiếu có tỷ số (BE/ME) cao tiếp theo được xếp vào nhóm trung bình (M) và 30% các cổ phiếu có tỷ số (BE/ME) cao nhất được xếp vào nhóm cao (H)

Như vậy, sẽ có 6 danh mục đầu tư cổ phiếu dựa trên hai danh mục quy mô và

ba danh mục giá trị (BE/ME), 6 danh mục đó được kí hiệu là S/L, S/M, S/H, B/L, B/M, B/H Trong đó S/L là danh mục những cổ phiếu của công ty có quy mô nhỏ giá trị thấp, S/M là danh mục những cổ phiếu của công ty có quy

mô nhỏ giá trị trung bình, S/H là danh mục gồm những cổ phiếu của công ty

ó quy mô nhỏ giá trị cao Tương tự như vậy, B/L là danh mục cổ phiếu của những công ty có quy mô lớn và giá trị thấp, B/M là danh mục cổ phiếu của những công ty có quy mô lớn và có giá trị trung bình, B/H là danh mục cổ phiếu của những công ty có quy mô lớn và giá trị cao

Vậy nhân tố SMB được tính bằng tỷ suất sinh lợi bình quân hàng tháng của

danh mục có quy mô nhỏ trừ cho danh mục quy mô lớn

Trong luận văn tác giả thực hiện các kiểm định cho dữ liệu bảng như sau:

Kiểm định lựa chọn mô hình hồi quy cho dữ liệu bảng

Dữ liệu bảng có thể được hồi quy dưới dạng ba mô hình là Pooled Regression Model, mô hình FEM (Fix Effect Model) và mô hình REM (Random Effect Model) Tuy nhiên để lựa chọn mô hình nào là phù hợp nhất thì tác giả lần lượt so sánh các mô hình với nhau thông qua các kiểm định cần thiết như sau:

Để so sánh giữa Pooled Regression Model và mô hình FEM thì tác giả dùng

kiểm định Likelyhood Ratio Test với:

Giả thuyết H0: Chọn Pooled Regression Giả thuyết H1: Chọn FEM

Sau đó tiếp tục so sánh để lựa chọn mô hình hồi quy giữa FEM và REM thì

tác giả dùng kiểm định Hausman Test với:

Giả thuyết H0: Chọn mô hình REM Giả thuyết H1: Chọn mô hình FEM

Để lựa chọn mô hình hồi quy giữa Pooled regression và mô hình REM thì tác

giả sử dụng kiểm định Breusch – Pagan Test với:

Giả thuyết H0: Chọn Pooled Regression Giả thuyết H1: Chọn mô hình REM Sau khi thực hiện ba loại kiểm định trên nếu kết quả kiểm định lựa chọn mô hình nào nhiều nhất thì tác giả sẽ sử dụng mô hình đó để phân tích

Tuy nhiên khi lựa chọn mô hình phù hợp nhất với số liệu của tác giả thì để đảm bảo tính hiệu quả và tính vững ước lượng của mô hình đó thì tác giả

thực hiện thêm những kiểm định sau:

Kiểm định đa cộng tuyến (Multi collinearity): được thực hiện cho biến phụ

thuộc và các biến độc lập Khi giả thiết về sự không tương quan giữa các biến độc lập bị vi phạm thì dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến Nếu hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện sẽ làm cho ước lượng của mô hình mất tính hiệu quả và tính vững Để phát hiện đa cộng tuyến trong mô hình thì tác giả dùng ma trận

hệ số tương quan Nếu các hệ số tương quan >0.8 thì các biến được xem là bị

đa cộng tuyến nghiêm trọng sẽ ảnh hướng đến tính chính xác của kết quả hồi quy

Kiểm định phương sai thay đổi (Heteroskedasticity): khi giả thiết về sai số

trong mô hình có giá trị trung bình bằng 0 bị vi phạm sẽ dẫn đến hiện tượng phương sai thay đổi Nếu mô hình có phương sai thay đổi làm cho các kiểm định hệ số không đáng tin cậy, ước lượng hệ số hồi quy tính được là không

hiệu quả Để phát hiện hiện tượng phương sai thay đổi thì tác giả sử dụng

kiểm định Wald test với:

Giả thuyết H0: Không có phương sai thay đổi Giả thuyết H1: Có phương sai thay đổi

Kiểm định tự tương quan (Autocorrelation): khi giả thiết không có sự

tương quan giữa các sai số trong mô hình bị vi phạm thì dẫn đến hiện tượng

tự tương quan Hiện tượng tự tương quan sẽ làm cho ước lượng là không hiệu quả Để phát hiện hiện tượng tự tương quan tác giả sử dụng kiểm định

Wooldridge test với:

Giả thuyết H0: Không có tự tương quan bậc 1 Giả thuyết H1: Có tự tương quan bậc 1

Trong trường hợp dữ liệu bảng đưa vào mô hình bị tự tương quan và phương sai thay đổi tác giả khắc phục đồng thời hai hiện tượng này bằng cách sử dụng hồi quy GLS (Generalized Least Squares) để làm cho ước lượng của mô hình đảm bảo tính hiệu quả và tính vững

CHƯƠNG 4 QUYỀN CHỌN TĂNG TRƯỞNG VÀ GIÁ TRỊ DOANH NGHIỆP

BẰNG CHỨNG Ở VIỆT NAM

Trong chương 4 này, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu chính của đề tài thông qua giải quyết các vấn đề nghiên cứu đã đặt ra Từ đó, so sánh, nhận định các kết quả thu được ở thị trường Việt Nam với các nghiên cứu thực nghiệm khác trên thế giới về mối quan hệ giữa quyền chọn tăng trưởng và giá trị doanh nghiệp

4.1 Thống kê mô tả

Trước hết dữ liệu về hai biến vĩ mô là trái phiếu chính phủ và độ biến động của chỉ số VNI Trái phiếu chính phủ được lấy từ IFS (International Financial Statistics) của Quỷ tiền tề quốc tế (IMF) theo năm từ năm 2008 – 2012 Chỉ

số VNI Vào cuối mỗi năm tài chính thường được kết thúc vào ngày 31/12, rủi

ro thị trường được đo lường bằng độ biến động của chỉ số VN – Index (VNI) thông qua việc tính độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi hằng ngày của chỉ số VNI trong 250 ngày giao dịch trong năm Bảng 4.1 bên dưới trình bày thống

kê mô tả của hai biến vĩ mô Trung bình trái phiếu chính phủ là 10.49% và biến động ở mức 1.76 Còn trung bình của chỉ số biến động tỷ suất sinh lợi của chỉ số VNI là 1,69 % và biến động ở mức 0.0047 Mức độ biến động của chỉ số VNI tương đối thấp

Bảng 4.1: Thống kê mô tả của hai biến vĩ mô