Kiểm định chiến lược đầu tư cổ phiếu giá trị theo mô hình f score trên sàn giao dịch chứng khoán thành phố hồ chí minh

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU: Dựa trên khung phân tích của Piotroski 2002 và các nghiên cứu thực nghiệm trên nhiều thị trường khác nhau đặc biệt là các thị trường mới nổi, mục tiêu nghiên cứu ch

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

BÙI THANH TRÚC

KIỂM ĐỊNH CHIẾN LƯỢC ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU GIÁ TRỊ THEO

MÔ HÌNH F_SCORE TRÊN SÀN GIAO DỊCH CHỨNG KHOÁN

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Chuyên ngành : Tài chính – Ngân hàng

Mã số chuyên ngành : 60 34 02 01

LUẬN VĂN THẠC SỸ TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG

Người hướng dẫn khoa học:

PGS.TS VÕ THỊ QUÝ

TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2015

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Luận văn kiểm định sự phù hợp của chiến lược đầu tư cổ phiếu giá trị theo mô hình F_SCORE của Piotroski (2002) tại sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM (HOSE) trong giai đoạn 2006-2013 Tác giả sử dụng các dữ liệu thứ cấp gồm: giá đóng cửa, quy mô vốn hóa

và dữ liệu chỉ số Vnindex tại thời điểm đầu tháng 5 hàng năm; và các dữ liệu báo cáo tài chính từ 2003-2012 của các cổ phiếu niêm yết trên sàn HOSE

Kết quả nghiên cứu cho thấy chiến lược mua vào danh mục High Score đồng thời bán khống danh mục Low Score (chiến lược High – Low) mang lại lợi nhuận vượt mức dương trong kỳ đầu tư 1 năm và 2 năm; và chiến lược nắm giữ danh mục High Score (chiến lược High – All) chỉ mang lại lợi nhuận trong kỳ đầu tư 2 năm Nghiên cứu cũng chứng minh, khi nhà đầu tư lựa chọn danh mục High Score sẽ giúp giảm thiểu tỷ lệ cổ phiếu giá trị

có lợi nhuận vượt mức âm trong danh mục; và hiệu quả của chiến lược F_SCORE ở nhóm công ty quy mô nhỏ thì cao hơn so với nhóm công ty quy mô lớn Một kết quả đáng lưu ý nữa là điểm F_SCORE có tác động cùng chiều với suất sinh lời trong tương lai của cổ phiếu sau khi đã kiểm soát các nhân tố có liên khác như hệ số BM, quy mô vốn hóa, suất sinh lời trong quá khứ, lợi nhuận dồn tích và việc có phát hành thêm cổ phiếu của doanh nghiệp

Trong nghiên cứu này, tác giả tính toán điểm F_SCORE dựa theo phương pháp của Piotroski (2002) nhưng có điều chỉnh một số chỉ tiêu tính toán và cách thiết lập các mẫu cho phù hợp với đặc điểm của thị trường Việt Nam Bên cạnh việc áp dụng các phương pháp truyền thống tác giả cũng sử dụng phương pháp kiểm định thống kê Bootstrap khi kiểm định chênh lệch lợi nhuận trung bình giữa các mẫu nghiên cứu, ưu điểm của phương pháp này là không đòi hỏi các mẫu phải tuân theo quy luật phân phối chuẩn và cũng không đòi hỏi phải

xử lý các biến dị biệt trong bộ dữ liệu Ngoài ra, để ước lượng khả năng dự báo lợi nhuận cổ phiếu của điểm F_SCORE tác giả sẽ sử dụng mô hình hồi quy FGLS như trong nghiên cứu của Lopes và Galdi (2008) là mô hình hồi quy với sai số chuẩn mạnh (Heteroskedasticity-robust standard error) được đề xuất bởi White (1980), phương pháp này nhằm để khắc phục các nhược điểm của phương sai không đồng nhất có thể được tạo ra bởi các biến dị biệt

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

TÓM TẮT LUẬN VĂN iii

MỤC LỤC iv

DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ vii

DANH MỤC BẢNG viii

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT ix

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU .1

1.1 LÝ DO NGHIÊN CỨU: .1

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU: .2

1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU: .2

1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU: .3

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU: .3

1.6 Ý NGHĨA NGHIÊN CỨU: .4

1.7 KẾT CẤU LUẬN VĂN: .5

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC .6

2.1 GIẢ THUYẾT THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ (EMH): .6

2.2 CHIẾN LƯỢC ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU GIÁ TRỊ: 8

2.2.1.Cổ phiếu giá trị và cổ phiếu tăng trưởng .8

2.2.2.Phân tích báo cáo tài chính: .15

2.3 CHIẾN LƯỢC ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU GIÁ TRỊ CỦA PIOTROSKI: .20

2.3.1 Tổng quan: .20

2.3.2 Xây dựng điểm F_SCORE: .21

2.3.3 Các kết quả kiểm định của Piotroski (2002): .26

2.4 CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC VỀ KIỂM ĐỊNH CHIẾN LƯỢC ĐẦU TƯ F_SCORE TRÊN THẾ GIỚI: .27

2.4.1 Nghiên cứu ở Úc của Aspris và ctg (2013): .27

2.4.2 Nghiên cứu ở Brazil của Lopes và Galdi (2008): .28

2.4.3 Nghiên cứu ở Ấn Độ của Aggarwal và Gupta (2009): .29

2.4.4 Nghiên cứu tại Thái Lan của Tantipanichkul (2011): .30

2.4.5 Nghiên cứu tại Mexico của Dosamantes (2013): .30

CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .32

3.1 THU THẬP DỮ LIỆU VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU: .32

3.1.1 Dữ liệu giá chứng khoán: .33

3.1.2 Dữ liệu báo cáo tài chính: .34

3.1.3 Dữ liệu quy mô vốn hoá của cổ phiếu: .35

3.1.4 Tính toán hệ số BM: .35

3.2 TÍNH TOÁN ĐIỂM F_SCORE: .35

3.3 MẪU NGHIÊN CỨU VÀ ĐẶC ĐIỂM MẪU NGHIÊN CỨU: .39

3.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 42

3.4.1 Các giả thuyết nghiên cứu: 43 3.4.2 Kiểm định giả thuyết 1a và 1b: .43

3.4.3 Kiểm định giả thuyết 2: .45

3.4.4 Kiểm định giả thuyết 3: .45

3.4.5 Kiểm định giả thuyết 4: .47

3.4.6 Giải thích kết quả kiểm định: .49

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN .50

4.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ SUẤT SINH LỜI VÀ ĐẶC ĐIỂM TÀI CHÍNH CỦA CỔ PHIẾU GIÁ TRỊ: .50

4.2 KIỂM ĐỊNH LỢI NHUẬN VƯỢT MỨC CỦA CHIẾN LƯỢC ĐẦU TƯ F_SCORE: .54

4.3 ẢNH HƯỞNG CỦA QUY MÔ ĐỐI VỚI CHIẾN LƯỢC F_SCORE: .61

4.4 KHẢ NĂNG DỰ BÁO LỢI NHUẬN CỔ PHIẾU CỦA ĐIỂM F_SCORE: .64

4.1.1 Ma trận tương quan của các biến trong mô hình: .65

4.1.2 Ảnh hưởng của điểm F_SCORE với lợi nhuận tương lai của cổ phiếu: .65

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN .69

5.1 KẾT LUẬN: .69

5.2 CHIẾN LƯỢC CHO NHÀ ĐẦU TƯ: .70

5.3 Ý NGHĨA VÀ HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI: .70

5.3.1 Ý nghĩa của đề tài: 70

5.3.2 Hạn chế của đề tài: .71

5.3.3 Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo: .72

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO .74

PHỤ LỤC .79

Phụ lục A: Danh sách chi tiết danh mục cổ phiếu giá trị kỳ hạn đầu tư 1 năm: .79

Phụ lục B: Danh sách chi tiết danh mục cổ phiếu giá trị kỳ hạn đầu tư 2 năm: .82

Phụ lục C: Thống kê mô tả đặc điểm tài chính của các cổ phiếu tăng trưởng: .85

Phụ lục D: Lợi nhuận vượt mức 1 năm của chiến lược High – Low theo từng năm 86

Phụ lục E: Bảng thống kê mô tả các biến trong mô hình hồi quy đa biến .87

Phụ lục F: Kết quả hồi quy FGLS trong STATA của mô hình (1) .88

Phụ lục G: Kết quả hồi quy FGLS trong STATA của mô hình (2) .89

DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ

Hình 3.1: Giá trị BM chuẩn và diễn biến của chỉ số Vnindex hàng năm 41

Hình 4.1: Lợi nhuận vượt mức trong kỳ đầu tư 1 năm giữa danh mục Low Score và danh mục High Score qua từng năm trong giai đoạn 2006 – 2013 58

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1: Các nghiên cứu về lợi nhuận của cổ phiếu giá trị so với cổ phiếu tăng trưởng 11

Bảng 2.2: Công thức tính các chỉ tiêu tài chính và quy tắc chuyển hóa thành các biến nhị phân của Piotroski .25

Bảng 2.3: Kết quả kiểm định chiến lược mua danh mục High Score và bán khống danh mục Low Score (chiến lược High – Low) tại một số thị trường mới nổi 31

Bảng 3.1: Công thức tính điểm F_SCORE áp dụng cho BCTC tại Việt Nam 37

Bảng 3.2: Thống kê số lượng cổ phiếu trong 2 mẫu nghiên cứu 40

Bảng 4.1: Thống kê mô tả suất sinh lời vượt mức trong kỳ đầu tư 1 năm của cổ phiếu giá trị và cổ phiếu tăng trưởng trong giai đoạn 2006-2013 50

Bảng 4.2: Thống kê mô tả đặc điểm tài chính của các cổ phiếu giá trị tại thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2006-2013 51

Bảng 4.3: Kiểm định Skewness/Kurtosis – kiểm định phân phối chuẩn 53

Bảng 4.4: Lợi nhuận vượt mức của chiến lược đầu tư cổ phiếu giá trị theo mô hình F_SCORE trong kỳ đầu tư 1 năm 55

Bảng 4.5: Lợi nhuận vượt mức của chiến lược đầu tư cổ phiếu giá trị theo mô hình F_SCORE trong kỳ đầu tư 2 năm 59

Bảng 4.6: Lợi nhuận vượt mức của chiến lược F_SCORE xét theo quy mô (kỳ đầu tư 1 năm) 61

Bảng 4.7: Lợi nhuận vượt mức của chiến lược F_SCORE xét theo quy mô (kỳ đầu tư 2 năm) 63

Bảng 4.8: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình 65

Bảng 4.9: Kết quả tóm tắt phân tích mô hình hồi quy FGLS 66

Bảng 4.10: Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết 68

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT AMEX American Stock Exchange

BM Hệ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường

CAPM Capital Asset Pricing

CF/P Hệ số dòng tiền trên giá trị thị trường

D/P Hệ số cổ tức trên giá thị trường

EBIT Earnings Before Interest and Taxes

HOSE Ho Chi Minh Stock Exchange

MAR Lợi nhuận điều chỉnh thị trường (hay lợi nhuận vượt mức)

NASDAQ National Association of Securities Dealers Automated Quotation

System

P/E Hệ số giá trị thị trường trên thu nhập cổ phần

RAR Lợi nhuận mua và nắm giữ

TTCK Thị trường chứng khoán

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 LÝ DO NGHIÊN CỨU:

Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chứng minh suất sinh lời của các cổ phiếu giá trị (cổ phiếu có hệ số BM cao) thì cao hơn suất sinh lời của các cổ phiếu tăng trưởng (cổ phiếu có hệ số BM thấp) nhất là trong dài hạn (Fama và French, 1992; Capaul và ctg, 1993; Lakonishok và ctg, 1994; Fama và French, 1998)

Khi phân tích sâu hơn, Piotroski (2002) cho rằng suất sinh lời vượt trội của các

cổ phiếu giá trị chủ yếu là do đóng góp của một số ít công ty có tình hình tài chính lành mạnh, còn phần lớn các cổ phiếu giá trị là những công ty gặp khó khăn tài chính và có suất sinh lời kém; nhà đầu tư có thể cải thiện khả năng sinh lời của danh mục cổ phiếu giá trị bằng cách chọn lọc ra được những cổ phiếu có tình hình tài chính tốt và loại bỏ các cổ phiếu có tình hình tài chính yếu kém Do đó Piotroski (2002) đã sử dụng chiến lược phân tích cơ bản dựa trên các chỉ tiêu tài chính để xây dựng nên một điểm tổng hợp gọi là điểm F_SCORE Điểm này có thể giúp đánh giá sức mạnh tài chính của các

cổ phiếu giá trị, theo đó các cổ phiếu có điểm F_SCORE là 8 hoặc 9 (danh mục “High Score”) là những cổ phiếu có tình hình tài chính lành mạnh, còn các cổ phiếu có điểm F_SCORE là 0 hoặc 1 (danh mục “Low Score”) là những cổ phiếu đang trong tình trạng hoạt động yếu kém và có khả năng phá sản cao Kết quả thực nghiệm tại Hoa Kỳ cho thấy việc chọn ra các cổ phiếu giá trị High Score sẽ làm giảm tỷ lệ cổ phiếu có lợi nhuận âm, góp phần làm tăng 7,5 năm suất sinh lời vượt mức của danh mục cổ phiếu giá trị, hay nói cách khác NĐT có thể dịch chuyển phân phối lợi nhuận của danh mục

cổ phiếu giá trị về bên phải khi chọn lựa danh mục High Score Và khi thực hiện đồng thời việc mua các cổ phiếu High Score và bán khống các cổ phiếu Low Score sẽ có suất sinh lời vượt trội là 23 năm Piostroki (2002) cũng khẳng định rằng phân tích cơ bản là phương pháp tối ưu nhất để đánh giá và chọn lọc các cổ phiếu giá trị, đặc biệt là tại các thị trường thông tin kém minh bạch như thị trường mới nổi

Riêng tại thị trường chứng khoán Việt Nam, Trần Minh Ngọc (2011) cũng cho thấy danh mục cổ phiếu BM cao có lợi nhuận vượt trội hơn danh mục cổ phiếu BM thấp Và Vũ Thị Minh Luận (2010) cho rằng thị trường chứng khoán Việt Nam là một thị trường không hiệu quả, tính minh bạch và chất lượng thông tin trên thị trường còn

nhiều yếu kém; đa phần trên thị trường là những nhà đầu tư thiếu năng lực chuyên môn, thiếu kinh nghiệm Điều này sẽ dẫn đến rủi ro cao cho những nhà đầu tư chỉ lựa chọn các cổ phiếu có hệ số BM cao một cách đơn thuần, vì họ thiếu khả năng phân tích chuyên sâu các báo cáo tài chính trong khi đa phần các cổ phiếu BM cao thường là những cổ phiếu gặp khó khăn về tài chính Do đó, đòi hỏi cần có một công cụ đầu tư đơn giản giống mô hình F_SCORE nhưng lại phát huy hiệu quả tốt ở một thị trường thông tin kém minh bạch như Việt Nam, nhằm giúp NĐT dễ dàng đánh giá sức mạnh tài chính và lựa chọn được các cổ phiếu giá trị tốt, tránh thua lỗ và cải thiện hiệu quả đầu tư

Mặc dù có nhiều nghiên cứu đã chứng minh được hiệu quả và lợi ích thực tiễn của chiến lược đầu tư cổ phiếu giá trị theo mô hình F_SCORE tại các thị trường chứng khoán mới nổi (Lopes và Galdi, 2008; Aggarwal và Gupta, 2009; Tantipanichkul, 2011; Dosamantes, 2013), nhưng ở Việt Nam chưa có nhiều nghiên cứu kiểm định về lợi nhuận của chiến lược này Do đó tác giả nhận thấy việc kiểm định chiến lược đầu tư

cổ phiếu giá trị theo mô hình F_SCORE tại TTCK Việt Nam là cần thiết và ph hợp với nền tảng lý thuyết cũng như thực tiễn của thị trường

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU:

Dựa trên khung phân tích của Piotroski (2002) và các nghiên cứu thực nghiệm trên nhiều thị trường khác nhau đặc biệt là các thị trường mới nổi, mục tiêu nghiên cứu chính của luận văn bao gồm:

Kiểm định sự tồn tại suất sinh lợi vượt mức của chiến lược F_SCORE trong dài hạn (1 và 2 năm); Kiểm định mức độ tác động của chiến lược F_SCORE theo từng nhóm quy mô của cổ phiếu (trong cả kỳ đầu tư 1 năm và 2 năm); Và xem xét mức độ ảnh hưởng của điểm F_SCORE đối với suất sinh lời trong tương lai 1 năm sau của các

cổ phiếu giá trị niêm yết trên sàn chứng khoán HOSE

1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU:

Để thực hiện các mục tiêu nghiên cứu kể trên, đề tài cần giải quyết các câu hỏi nghiên cứu cụ thể như sau:

1 Chiến lược đầu tư F_SCORE có mang lại lợi nhuận vượt mức trên sàn giao dịch HOSE không? (xét trong cả kỳ đầu tư 1 năm và 2 năm)

2 Chiến lược F_SCORE có bị ảnh hưởng bởi nhân tố quy mô vốn hóa của cổ phiếu không? (xét trong cả kỳ đầu tư 1 năm và 2 năm)

3 Điểm F_SCORE có ảnh hưởng đến suất sinh lời trong tương lai của các cổ phiếu giá trị trên sàn HOSE hay không?

1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU:

Chọn phạm vi nghiên cứu là các cổ phiếu niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn nghiên cứu từ năm 2006 –

2013, vì một số lý do sau:

 Sàn chứng khoán HOSE có thời gian hoạt động lâu, các quy định công bố thông tin tốt hơn, điều kiện niêm yết khắt khe và hầu hết các công ty đều là những công ty có quy mô vốn điều lệ lớn

 Chọn năm bắt đầu thiết lập danh mục là năm 2006 vì trước đó có rất ít cổ phiếu được giao dịch, từ năm 2006 trở về trước số lượng cổ phiếu niêm yết chỉ từ 25

cổ phiếu trở xuống gây khó khăn cho việc phân chia thành nhiều danh mục nhỏ cũng như khó khăn trong việc thu thập dữ liệu báo cáo tài chính

Đối tượng nghiên cứu chính của luận văn là: suất sinh lời của danh mục các cổ phiếu giá trị (những cổ phiếu thuộc top 1/3 cổ phiếu có hệ số BM cao nhất); danh mục

cổ phiếu giá trị này được thiết lập định kỳ hàng năm từ tháng 05 2006 đến tháng 05/2013

Trong đó, dữ liệu về giá chứng khoán được thu thập theo kỳ đầu tư là năm và bắt đầu từ tháng 05/2005 đến tháng 05/2014; và khoảng thời gian thu thập dữ liệu BCTC là từ năm 2003 – 2012 (do để tính toán được điểm F_SCORE thì cần phải có dữ liệu BCTC của 3 năm trước thời điểm lập danh mục)

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU:

Đề tài chủ yếu sử dụng các phương pháp thống kê định lượng theo khung phân tích được đề xuất bởi Piotroski (2002), trong đó việc tính toán điểm F_SCORE và các tiêu chí chọn mẫu sẽ có điều chỉnh cho phù hợp với đặc điểm các BCTC cũng như mẫu nghiên cứu tại HOSE

Khi kiểm định hiệu quả của chiến lược F_SCORE, tác giả sử dụng các phép kiểm định thống kê bao gồm: kiểm định chênh lệch lợi nhuận trung bình giữa 2 mẫu (kiểm định t-stat), kiểm định chênh lệch lợi nhuận trung vị 2 mẫu (Kiểm định phi tham

số Wilcoxon Mann Whitney), kiểm định chênh lệch tỷ lệ 2 mẫu Bên cạnh các phương pháp truyền thống nêu trên, tác giả sử dụng thêm phương pháp kiểm định thống kê Bootstrap (phương pháp tái chọn mẫu có hoàn lại) được xây dựng bởi Efron (1979), đây được xem như là một phương pháp giải quyết các bất định của bài toán thống kê

mà không đòi hỏi các điều kiện ban đầu về phân phối xác suất Trên cơ sở đó, phương pháp này có thể kiểm định sự khác biệt giữa 2 mẫu độc lập mà không cần đòi hỏi các mẫu nghiên cứu phải tuân theo quy luật phân phối chuẩn như các phép kiểm định truyền thống (t-stat; Wilcoxon Mann Whitney) Kết quả kiểm định Bootstrap sẽ được thực hiện theo quy trình tái chọn mẫu 1.000 lần

Mặt khác để xem xét mức độ tác động của điểm F_SCORE đối với suất sinh lời 1 năm sau ngày lập danh mục của các cổ phiếu giá trị, tác giả cũng sử dụng mô hình hồi quy FGLS (Heteroskedasticity-robust standard error), mô hình hồi quy với sai số chuẩn mạnh được đề xuất bởi White (1980)

Tất cả các phép kiểm định nêu trên đều được thực hiện trên phần mềm STATA, các kết quả thu được sẽ được đối chiếu so sánh với nghiên cứu trước đó của Piotroski (2002) và các nghiên cứu khác tại các thị trường mới nổi để có thể rút ra những kết luận phù hợp nhất tại thị trường Việt Nam

1.6 Ý NGHĨA NGHIÊN CỨU:

Việc thực hiện đề tài nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng cả về mặt khoa học lẫn thực tiễn: Về mặt khoa học kết quả nghiên cứu góp phần củng cố cơ sở lý thuyết

trên phương diện thực nghiệm cho việc kiểm định khả năng sinh lời của chiến lược đầu

tư F_SCORE trên các thị trường mới nổi, mà hiện nay chưa có nhiều nghiên cứu về chiến lược này được công bố tại thị trường Việt Nam, cũng giúp mở ra các hướng nghiên cứu mới về sau

Về mặt thực tiễn, kết quả nghiên cứu sẽ giúp giải quyết câu hỏi liệu chiến lược đầu tư cổ phiếu giá trị theo phương pháp F_SCORE của Piotroski (2002) có mang lại lợi nhuận trên sàn giao dịch chứng khoán thành phố Hồ Chí Minh hay không và từ đó giúp nhà đầu tư đưa ra chiến lược đầu tư ph hợp dựa trên kết quả kiểm định

1.7 KẾT CẤU LUẬN VĂN:

Nội dung đề tài nghiên cứu gồm 5 chương như sau:

Chương 1: GIỚI THIỆU

Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

Chương 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Chương 5: KẾT LUẬN

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

Ở chương 1 tác giả đã trình bày lý do nghiên cứu đề tài cũng như các mục tiêu nghiên cứu chính, các giả thuyết cụ thể cần phải thực hiện kiểm định và kết cấu của luận văn Chương 2 này sẽ trình bày các cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài và những kết quả nghiên cứu trước đã kiểm định chiến lược đầu tư F_SCORE trên các thị trường khác nhau, trong đó tập trung chủ yếu là ở các thị trường chứng khoán mới nổi

2.1 GIẢ THUYẾT THỊ TRƯỜNG HIỆU QUẢ (EMH):

Fama (1970) cho rằng một thị trường được coi là hiệu quả khi giá cả luôn được phản ánh đầy đủ bởi các thông tin có sẵn Theo quan niệm này thị trường hiệu quả là thị trường: hầu như không có chi phí giao dịch, thông tin được truyền đi một cách gần như hoàn hảo, nhanh chóng kịp thời và công bằng cho tất cả các chủ thể tham gia thị trường, nhà đầu tư lý tính và hành động hợp lý tuyệt đối khi tiếp nhận thông tin thực

tế hiếm có thị trường nào đáp ứng được yêu cầu này Về sau, có nhiều nhà nghiên cứu

đã tiếp tục phát triển thêm và bổ sung cho lý thuyết này Tổng kết lại, theo Vũ Thị Minh Luận (2010), thị trường hiệu quả là thị trường có một số đặc điểm cơ bản sau:

Giá chứng khoán luôn thể hiện đúng giá trị thực Trong thị trường hiệu quả giá cả

là tín hiệu tốt nhất để phản ánh giá trị nội tại của chứng khoán đó

Giá chứng khoán phản ánh lại với các thông tin một cách tức thời

Giá chứng khoán chỉ thay đổi khi giá trị thực của chúng thay đổi và phụ thuộcvào các thông tin tác động đến chúng

Không có một nhà đầu tư nào có thể đánh bại được thị trường một cách lâu dài và thường xuyên

Không có thị trường nào là hiệu quả hoàn toàn và các thị trường đạt hiệu quả ở một mức độ nào đó

Trong đó, tính hiệu quả của thị trường được phân loại thành 3 cấp độ: cấp độ mạnh, cấp độ trung bình và cấp độ yếu

Thị trường hiệu quả dạng mạnh: Tại cấp độ này, giá chứng khoán trên thị

trường đã phản ánh tất cả các thông tin kể các thông tin nội bộ, mức độ tiếp cận thông tin của nhà đầu tư trên thị trường là như nhau và do đó không thể tạo ra được lợi nhuận vượt trội Hầu như không tồn tại dạng thị trường này trong thực tế

Thị trường hiệu quả dạng trung bình: Mức giá hiện tại đã phản ánh đầy đủ

mọi thông tin được công khai trong hiện tại cũng như trong quá khứ Các thông tin công khai gồm: các báo cáo tài chính, thông báo về cổ tức, thưởng cổ phiếu, phát hành thêm, các thông tin kinh tế vĩ mô…Và trong thị trường này những nhà đầu tư ra quyết định đầu tư sau khi thông tin được công bố sẽ không thể tạo ra lợi nhuận vượt trội do giá đã thể hiện đầy đủ thông tin

Thị trường hiệu quả dạng yếu: Giá cả chứng khoán thời điểm hiện tại là sự

phản ánh các thông tin trong quá khứ (gồm các thông tin về mức giá, lợi suất cổ phiếu trong quá khứ) Lý thuyết này cho rằng suất sinh lời trong quá khứ và tương lai của cổ phiếu là độc lập lẫn nhau, có nghĩa là không thể tìm kiếm được lợi nhuận vượt trội bằng cách dựa vào các thông tin tương tự trong quá khứ, và không thể dự báo được giá chứng khoán trong tương lai

Khi một thị trường không hiệu quả sẽ tồn tại những cơ hội kinh doanh chênh lệch giá tạo ra lợi nhuận bất thường (thu nhập cao hơn bình quân của thị trường) Nhà đầu tư sẽ tìm kiếm được các chứng khoán bị định giá sai thông qua một số chiến lược đầu tư như: phân tích kỹ thuật, phân tích cơ bản…Và giới nghiên cứu đã chứng minh được sự tồn tại của một số hiện tượng bất thường luôn thách thức tính hiệu quả của thị trường như: hiệu ứng giá trị, hiệu ứng quy mô, hiệu ứng tháng Giêng, hiệu ứng lợi nhuận kế toán dồn tích (Accruals), hay một số chiến lược đầu tư như chiến lược đầu tư thuận xu thế, hoặc chiến lược đầu tư ngược xu thế, chiến lược đầu tư cổ phiếu giá trị/ tăng trưởng…

Ngoài ra Vũ Thị Minh Luận (2009) cũng cho rằng khi thị trường không hiệu quả hoặc hiệu quả ở dạng yếu thì trường phái phân tích cơ bản sẽ thật sự chiếm ưu thế,

và trong dài hạn khi nhiều nhà đầu tư sử dụng phương pháp phân tích cơ bản sẽ dần đưa thị trường trở nên hiệu quả hơn do giá cả lúc này đã dần phản ánh đúng giá trị thực của các chứng khoán Và kết quả kiểm định cho thấy: thị trường chứng khoán Việt Nam là thị trường không hiệu quả

2.2 CHIẾN LƯỢC ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU GIÁ TRỊ:

2.2.1 Cổ phiếu giá trị và cổ phiếu tăng trưởng

Từ giai đoạn cuối những năm 1990 hai chiến lược đầu tư giá trị và đầu tư tăng trưởng bắt đầu được biết đến rộng rãi Đầu tư giá trị chủ yếu dựa vào phân tích báo cáo tài chính, lịch sử hoạt động của công ty trong khi đầu tư tăng trưởng chủ yếu dựa trên những kỳ vọng và dự đoán khả năng tăng trưởng mạnh về lợi nhuận trong tương lai của

cổ phiếu và thường được xem xét theo xu thế thị trường

Bodie và ctg (2010) cho rằng chiến lược đầu tư giá trị ra đời từ rất sớm, do hai tác giả Benjamin Graham và David Dodd thể hiện trong tác phẩm “Phân tích chứng khoán” năm 1934 Tư tưởng chủ đạo của chiến lược đầu tư giá trị là: sử dụng công cụ phân tích cơ bản để tìm kiếm những cổ phiếu tạm thời bị thị trường định giá thấp so với giá trị nội tại, giá trị tài sản của công ty tại một thời điểm Nhà đầu tư giá trị thường tìm kiếm các cổ phiếu “dưới giá trị” nhưng có triển vọng tốt cho tăng trưởng bằng cách xem xét một hoặc nhiều các chỉ số tài chính như tỷ số P/E thấp, chỉ số BM cao, chỉ số CF/P cao…Mục tiêu chính của các nhà đầu tư giá trị là cố gắng lựa chọn được những công ty có nền tảng hoạt động tốt, vững chắc nhưng tạm thời bị thị trường quên lãng và

kỳ vọng sẽ hưởng lợi từ sự tăng giá trong tương lai khi thị trường nhìn nhận đúng giá trị thực của nó

Ngược lại, theo Discovery Invest (2012), nhà đầu tư tăng trưởng sẽ tìm kiếm những cổ phiếu có tiềm năng tăng trưởng trên mức trung bình chủ yếu là tập trung vào

các cổ phiếu tăng trưởng cao, ngay cả khi giá cổ phiếu dường như đắt hơn khi so sánh với các chỉ tiêu như giá trị sổ sách, thu nhập trên mỗi cổ phiếu…Do đó, mục đích của những nhà đầu tư tăng trưởng là nhắm đến các cổ phiếu đang tăng trưởng nhanh và kỳ vọng còn tiếp diễn đà tăng trưởng cao trong thời gian tới Thông thường các cổ phiếu tăng trưởng là những công ty có doanh thu, lợi nhuận và tốc độ tăng trưởng tăng nhanh trong vài năm qua, thuộc các nhóm ngành có sản phẩm dịch vụ mới, tân tiến, ít cạnh tranh, sức mạnh thị trường lớn Các công ty này thường có nguồn quỹ nội bộ lớn, chú trọng cho việc tái đầu tư, mở rộng phát triển nên có hệ số nợ thấp và ít trả cổ tức…Vì

lý do đó, nhà đầu tư tăng trưởng thường tập trung vào các cổ phiếu có hệ số P/E cao,

BM thấp, hoặc hệ số CF/P thấp, D/P thấp

Tóm lại, trong cả hai chiến lược trên, nhà đầu tư đều tìm kiếm cổ phiếu giá rẻ được bán với giá thấp hơn giá trị thực (giá trị kinh tế) theo đánh giá của riêng họ Trong khi các nhà đầu tư tăng trưởng tính toán giá trị kinh tế dựa trên kỳ vọng và dự báo các chỉ số trong tương lai, thì các nhà đầu tư giá trị tính toán giá trị kinh tế bằng cách phân tích và nhìn lại các chỉ số trong quá khứ Có nhiều nghiên cứu thực nghiệm

đã so sánh hiệu quả đầu tư giữa hai chiến lược này và phần lớn kết quả cho thấy lợi nhuận của cổ phiếu giá trị vượt trội hơn so với nhóm cổ phiếu tăng trưởng

Các nghiên cứu về lợi nhuận của cổ phiếu giá trị so với cổ phiếu tăng trưởng:

Basu (1977) đã phát hiện rất sớm hiệu quả của chiến lược đầu tư cổ phiếu giá trị so với cổ phiếu tăng trưởng Ông thấy rằng các cổ phiếu có hệ số P/E thấp (được xem là các cổ phiếu giá trị) có lợi nhuận vượt trội hơn so với các cổ phiếu có hệ số P/E cao (được xem là các cổ phiếu tăng trưởng); tuy nhiên trước đó không có nghiên cứu nào đề cập về khái niệm cổ phiếu giá trị hoặc cổ phiếu tăng trưởng, mãi đến đầu những năm 1990 những khái niệm của vấn đề này mới trở nên phổ biến sau khi hàng loạt các nghiên cứu thực nghiệm ra đời

Từ sau nghiên cứu của Basu (1977) giới học thuật bắt đầu chú ý hơn về hiện tượng lợi nhuận bất thường này, và nhiều nghiên cứu về sau đã bổ sung thêm các bằng

chứng cho thấy cổ phiếu giá trị có lợi nhuận vượt trội hơn so với cổ phiếu tăng trưởng (Rosenberg và ctg, 1985; Debondt và Thaler, 1987; Chan và ctg, 1991; Fama và French, 1992, 1995, 1998 và Lakonishok và ctg, 1994), trong có nhiều hệ số được sử dụng làm tiêu chí để phân biệt giữa cổ phiếu giá trị và cổ phiếu tăng trưởng, bao gồm:

Hệ số BM hoặc P/B: hệ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường (hoặc ngược lại)

Hệ số E/P hoặc P/E: hệ số thu nhập trên 1 cổ phiếu so với giá trị thị trường

(hoặc ngược lại)

Hệ số CF/P: hệ số dòng tiền ròng trên giá trị thị trường của cổ phiếu

Hệ số D/P: hệ số cổ tức trên giá 1 cổ phiếu

Theo đó việc phân loại các cổ phiếu giá trị và tăng trưởng được các nhà nghiên cứu xác định theo quy tắc sau: Cổ phiếu giá trị là những cổ phiếu có BM cao, E/P cao, CF/P cao, hoặc D P cao Ngược lại các cổ phiếu tăng trưởng là những cổ phiếu có BM thấp, E/P thấp, CF/P thấp hoặc D/P thấp

Nhiều nhà nghiên cứu đã sử dụng đồng thời nhiều chỉ tiêu trong nghiên cứu của mình để phân loại các danh mục cổ phiếu giá trị và cổ phiếu tăng trưởng Kết quả thống kê một số nghiên cứu tiêu biểu được tổng hợp tóm tắt trong bảng sau:

Bảng 2.1: Các nghiên cứu về lợi nhuận của cổ phiếu giá trị so với cổ phiếu tăng trưởng

HỆ SỐ

CP Giá trị

CP Tăng trưởng

CP Giá trị

CP Tăng trưởng

CP Giá trị

CP Tăng trưởng

CP Giá trị

CP Tăng trưởng

1 Nghiên cứu của Fama và French (1992) – NYSE, AMEX, NASDAQ

Lợi nhuận trung

bình tháng 1,83% 0,3% 1,72% 1,04%

2 Nghiên cứu của Lakonishok và ctg (1994) - NYSE, AMEX

Lợi nhuận trung

bình năm 17,3% 11% 16,2% 12,3% 18,3% 8,4%

Lợi nhuận trung

bình 5 năm 19,8% 9,3% 19% 11,4% 20,1% 9,1%

3 Chan và ctg (1991) - Tokyo Stock Exchange

Lợi nhuận trung

bình tháng 2,4% 1,3% 1,9% 1,5% 2,2% 1,4%

4 Nghiên cứu của La Porta và ctg (1995) - NYSE, AMEX, NASDAQ

Lợi nhuận trung

Lợi nhuận trung

5 Nghiên cứu của Fama, French (1998) - trên toàn cầu và các thị trường mới nổi

Lợi nhuận trung

bình năm toàn cầu 14,6% 6,9% 13,5% 6,7% 13,4% 5,7% 12,5% 7,0% Lợi nhuận trung

Trong hàng loạt các nghiên cứu về cổ phiếu giá trị và cổ phiếu tăng trưởng thì

có 3 nghiên cứu đáng chú ý là nghiên cứu của Fama và French (1992); Lakonishok và ctg (1994); và nghiên cứu của Chan và ctg (1991)

Fama và French (1992) so sánh về sự khác biệt lợi nhuận giữa cổ phiếu giá trị

và tăng trưởng trong giai đoạn từ 1963 đến 1990, mẫu quan sát trên thị trường Mỹ tại 3 sàn giao dịch NYSE, AMEX và NASDAQ Kết quả cho thấy xét theo tiêu chí BM thì danh mục cổ phiếu giá trị có lợi nhuận trung bình hàng tháng là 1,83% và danh mục cổ phiếu tăng trưởng là 0,3% (chênh lệch 1,53%/ tháng) Và xếp theo tiêu chí phân loại E/P thì các cổ phiếu giá trị có lợi nhuận trung bình là 1,72%/tháng còn cổ phiếu tăng trưởng có lợi nhuận trung bình 1,04%/tháng (chênh lệch 0,68%/tháng)

Lakonishok và ctg (1994) nghiên cứu về lợi nhuận vượt trội của cổ phiếu giá trị trên 2 sàn NYSE và AMEX, trong giai đoạn 1968 – 1989 cũng cho kết quả tương tự Các tác giả phân loại cổ phiếu giá trị và cổ phiếu tăng trưởng theo 3 tiêu chí là hệ số

BM, hệ số E/P và hệ số CF/P, đồng thời tập trung vào việc phân tích lợi nhuận dài hạn của 2 nhóm cổ phiếu trong các giai đoạn nắm giữ từ 1 năm, 3 năm và 5 năm Kết quả cho thấy xét trên cả 3 tiêu chí phân loại thì cổ phiếu giá trị luôn có lợi nhuận cao hơn

so với cổ phiếu tăng trưởng Trong đó, mức chênh lệch lợi nhuận cao nhất là phân loại tiêu chí CF/P và BM: chênh lệch lợi nhuận trong thời gian đầu tư 1 năm theo chỉ tiêu CF/P là 9,9% và theo chỉ tiêu BM là 6,3%, trong thời gian đầu tư 5 năm lần lượt là 11% và 10,5% Nghiên cứu cũng cho thấy suất sinh lời của cổ phiếu giá trị trong thời hạn đầu tư 5 năm thì cao hơn và có mức độ chênh lệch lợi suất lớn hơn so với cổ phiếu tăng trưởng trong thời hạn nắm giữ 1 năm, chứng tỏ chiến lược đầu tư cổ phiếu giá trị

có hiệu quả cao hơn trong dài hạn

Chan và ctg (1991) nghiên cứu về hiệu quả của chiến lược đầu tư giá trị trên thị trường chứng khoán Nhật Bản trong thời gian từ 1971 đến 1988 và phân loại theo 3 tiêu chí BM, E/P, CF/P và xét trên cả 3 tiêu chí thì cổ phiếu giá trị cho lợi nhuận trung bình lớn hơn cổ phiếu tăng trưởng

Nhiều nghiên cứu khác đã mở rộng việc kiểm định hiệu quả chiến lược đầu tư

cổ phiếu giá trị trên nhiều thị trường khác nhau và đều cho kết quả tương đồng, cụ thể nghiên cứu của Capaul và ctg (1993) tại Pháp, Đức, Anh, Nhật Bản, Mỹ, Phần Lan, trong giai đoạn 1981-1992, phân loại theo tiêu chí BM cho thấy suất sinh lời của danh mục cổ phiếu giá trị cao hơn suất sinh lời trung bình của danh mục thị trường (1,88%), con số này ở Nhật Bản là 3,43%, ở Pháp là 3,26% Hay nghiên cứu của Fama và French (1998) tập trung vào 16 thị trường chứng khoán mới nổi trong giai đoạn từ 1987-1995 và phân loại theo tiêu chí BM, E/P cũng chứng minh được lợi nhuận từ cổ phiếu giá trị cao hơn so với cổ phiếu tăng trưởng ở hầu hết các thị trường

Gần đây trong nghiên cứu của Trần Minh Ngọc (2011) về việc kiểm định các

mô hình CAPM, mô hình 3 nhân tố và mô hình Carhart trong giai đoạn 2004 - 2011 trên thị trường chứng khoán Việt Nam, cũng cho thấy cổ phiếu có BM cao có suất sinh lời cao hơn cổ phiếu BM thấp là 11,82 năm

Tóm lại, trong việc phân biệt giữa cổ phiếu giá trị và cổ phiếu tăng trưởng có 2

hệ số thường được sử dụng nhiều nhất là hệ số BM và hệ số E/P Tuy nhiên dựa trên nhiều bằng chứng nghiên cứu về ảnh hưởng của hệ số BM đến lợi nhuận của cổ phiếu, đặc biệt là trong các nghiên cứu về mô hình ba nhân tố của Fama và French (còn được biết đến như là “hiệu ứng giá trị” hay “hiệu ứng BM”), cộng đồng học thuật thường sử dụng hệ số BM làm tiêu chí để phân biệt giữa cổ phiếu giá trị và cổ phiếu tăng trưởng Một lý do khác là khi sử dụng hệ số BM để đo lường suất sinh lời của cổ phiếu giá trị

so với cổ phiếu tăng trưởng thường cho kết quả đồng nhất và có lợi nhuận vượt trội cao hơn so với việc sử dụng hệ số E/P Hơn nữa có nhiều nghiên cứu khi sử dụng tiêu chí E/P làm tiêu chí phân loại cổ phiếu giá trị tăng trưởng đã cho ra các kết quả ngược lại (Siegel, 1995; Cheh và ctg, 2008) cho thấy danh mục cổ phiếu tăng trưởng (E/P thấp) lại có suất sinh lời cao hơn cổ phiếu giá trị (E/P cao), đặc biệt là trong thị trường tăng trưởng ngắn hạn Do đó nếu nhìn theo góc độ BM sẽ làm tăng tính hấp dẫn của chiến lược đầu tư cổ phiếu giá trị so với cổ phiếu tăng trưởng hơn các tiêu chí khác

Mặt khác, De Bondt và Thaler (1987) thấy rằng, chiến lược đầu tư cổ phiếu giá trị phát huy hiệu quả tốt hơn trong giai đoạn thị trường vốn suy giảm Hay nghiên cứu của Lakonishok và ctg (1994) cũng chứng minh trong những tháng thị trường chứng khoán có suất sinh lợi âm thì cổ phiếu giá trị có suất sinh lời tốt hơn nhiều so với các

cổ phiếu tăng trưởng

Giải thích về sự khác biệt lợi nhuận của cổ phiếu giá trị so với tăng trưởng

Trong nhiều năm qua đã có nhiều cách tiếp cận khác nhau nhằm giải thích cho hiện tượng lợi nhuận bất thường của cổ phiếu giá trị so với cổ phiếu tăng trưởng, nhưng nhìn chung có 2 trường phái chính: trường phái thứ nhất là giải thích phần bù giá trị thông qua yếu tố rủi ro, dựa trên nền tảng mối quan hệ giữa rủi ro và lợi nhuận (Fama và French 1992; 1995; 1998); Trường phái thứ hai dựa trên lý thuyết tài chính hành vi (De Bondt và Thaler, 1985; 1987; Lakonishok và ctg, 1994)

Ở trường phái thứ nhất, (Fama và French, 1992; 1995; 1998) dựa trên lý thuyết thị trường hiệu quả, khi nghiên cứu về “hiệu ứng giá trị” trong các mô hình CAPM; mô hình 3 nhân tố các tác giả thấy rằng phần bù rủi ro của các cổ phiếu giá trị thì cao, trong khi phần bù rủi ro của các cổ phiếu tăng trưởng lại thấp Hai tác giả cho rằng phần bù của cổ phiếu giá trị cao là do nhà đầu tư đòi hỏi một mức sinh lời cao hơn để bảo hiểm cho những rủi ro mà họ phải chịu khi nắm giữ các cổ phiếu có hệ số BM cao

vì những công ty này thường gặp khó khăn về tình hình tài chính, và hầu hết có suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) thấp liên tục qua nhiều năm Kết quả thống kê trong nghiên cứu của Piotroski (2002) cũng cho thấy đa phần các cổ phiếu giá trị có suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và biên lợi nhuận gộp bị giảm, trong khi đòn bẩy tài chính gia tăng và thanh khoản giảm sút so với năm trước

Ở trường phái thứ hai, trường phái tài chính hành vi lại đưa ra cách giải thích

về sự lợi nhuận vượt mức của cổ phiếu giá trị theo khía cạnh khác, khởi đầu cho trường phái này là nghiên cứu của De Bondt và Thaler (1985, 1987), về sau được củng cố bởi Lakonishok và ctg (1994) Trường phái tài chính hành vi cho rằng sự chênh lệch lợi

nhuận giữa cổ phiếu giá trị và cổ phiếu tăng trưởng là do hành vi mang tính thành kiến của nhà đầu tư Các nghiên cứu về tâm lý học đã chỉ ra rằng các nhà đầu tư có thể sử dụng hiệu quả trong quá khứ (dữ liệu lịch sử) để đánh giá kỳ vọng tương lai, mà những

cổ phiếu giá trị thường có hoạt động kém trong quá khứ so với các cổ phiếu tăng trưởng về: khả năng tăng trưởng lợi nhuận, dòng tiền, doanh thu, giá…Do đó, nhà đầu

tư thường phóng đại tốc độ tăng trưởng kỳ vọng của nhóm cổ phiếu tăng trưởng (hoặc ngược lại quá bi quan về các cổ phiếu giá trị) và kết quả là trong ngắn hạn họ thường bị thất vọng bởi khả năng sinh lời không như kỳ vọng của nhóm cổ phiếu tăng trưởng so với cổ phiếu giá trị Chính điều này đã dẫn đến việc định giá quá thấp cổ phiếu giá trị hoặc định giá quá cao các cổ phiếu tăng trưởng, tạo nên sự chênh lệch về lợi nhuận giữa 2 nhóm cổ phiếu La Porta (1996) cho thấy trong giai đoạn 1982 đến 1991, những

cổ phiếu được nhà đầu tư kỳ vọng lợi nhuận cao thì về sau có suất sinh lời thấp hơn so với những cổ phiếu có lợi nhuận kỳ vọng thấp (20,9%)

Một nguyên nhân khác được giải thích cho việc cổ phiếu tăng trưởng bị định giá quá cao là do: các nhà phân tích hoặc các nhà môi giới sẽ được hưởng hoa hồng hoặc có lợi ích liên quan khi khuyến nghị cho khách hàng thực hiện giao dịch thành công, mà các cổ phiếu tăng trưởng thì mang tính hấp dẫn hơn, thanh khoản cao hơn, thuộc các ngành hoặc các công ty tăng trưởng mạnh, có nhiều báo cáo phân tích khuyến nghị đầu tư nên sẽ dễ dàng thuyết phục nhà đầu tư hơn so với cổ phiếu giá trị, mặt khác hiệu quả hoạt động kém trong quá khứ của các cổ phiếu giá trị cũng làm cho nhà đầu tư không tích cực nắm giữ nhóm cổ phiếu này Do đó thị trường tập trung quá nhiều vào các cổ phiếu tăng trưởng làm cho chúng trở nên đắt đỏ hơn so với các yếu tố

cơ bản, còn các cổ phiếu giá trị lại không được quan tâm (Chan và Lakonishok, 2004)

2.2.2 Phân tích báo cáo tài chính:

Phân tích báo cáo tài chính là một bộ phận cần thiết và quan trọng của phân tích công ty, là việc ứng dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích các báo cáo tài chính, các dữ liệu liên quan để đánh giá hiệu quả và vị thế tài chính của một công ty cũng như

đánh giá tình hình tài chính của công ty trong tương lai Phân tích báo cáo tài chính gồm ba lĩnh vực lớn là: phân tích khả năng sinh lời, phân tích rủi ro (liên quan đến việc đánh giá khả năng trả nợ và tính thanh khoản của công ty) và cuối cùng là phân tích nguồn và sử dụng nguồn vốn (Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Thị Liên Hoa, 2008)

Có nhiều công trình nghiên cứu đã tập trung vào việc xem xét mối quan hệ giữa các chỉ số tài chính với khả năng dự báo tình trạng tài chính và suất sinh lời của cổ phiếu, trên cơ sở đó thiết lập nên các chiến lược hoặc các mô hình đầu tư dựa trên các tín hiệu tài chính và tạo ra được lợi nhuận bất thường trên thị trường

Như một số nghiên cứu dựa trên việc phân tích báo cáo tài chính để đo lường sức khỏe tài chính của doanh nghiệp nhằm dự báo khả năng phá sản và tình trạng khủng hoảng tài chính của các doanh nghiệp (Altman, 1968; Ohlson, 1980) Cụ thể Altman (1968) tính toán điểm Z-Score dựa trên các tỷ số vốn lưu động, tỷ lệ lợi nhuận giữ lại, EBIT, doanh thu so với tổng tài sản….Nếu Z – Score có giá trị từ 1,8 – 2,99 điểm thì doanh nghiệp thuộc diện cảnh báo và có nguy cơ phá sản, còn Z- Score có giá trị dưới 1,8 điểm thì doanh nghiệp nằm trong vùng nguy hiểm và có nguy cơ phá sản rất cao

Các chỉ số tài chính và lợi nhuận cổ phiếu:

Nhiều nghiên cứu đã phân tích mối quan hệ giữa các chỉ số tài chính với lợi nhuận của cổ phiếu trong tương lai, Ou và Penman (1989) là những người đầu tiên chứng minh được rằng các chỉ số tài chính có khả năng dự báo lợi nhuận cổ phiếu trong tương lai Các ông đã sử dụng 68 chỉ số tài chính để khảo sát và xây dựng mô hình logarit nhằm dự báo lợi nhuận của cổ phiếu, kết quả cho thấy có 19 biến tài chính

có quan hệ đáng kể với lợi nhuận của cổ phiếu và mô hình tạo ra lợi nhuận trung bình 12,5% trong thời gian nắm giữ 2 năm, sau khi loại bỏ hiệu ứng quy mô thì lợi nhuận trung bình là 7% Tuy nhiên nghiên cứu bị hạn chế do phương pháp tính toán phức tạp

và sử dụng quá nhiều các thông tin tài chính để lập mô hình dự báo

Về sau nhằm khắc phục tính phức tạp từ nghiên cứu của Ou và Penman (1989), Lev và Thiagarajan (1993) đã xây dựng mô hình hồi quy dựa trên 12 tín hiệu tài chính

cơ bản thường được các nhà phân tích sử dụng Các tín hiệu này liên quan đến sự thay đổi hàng tồn kho, khoản phải thu, chi tiêu vốn, lợi nhuận gộp, chi phí bán hàng và chi phí quản lý, lá chắn thuế, phương pháp ghi nhận tồn kho, chất lượng kiểm toán….Nghiên cứu cũng cho thấy các chỉ tiêu tài chính này có mối quan hệ với lợi nhuận của cổ phiếu

Phát triển sâu hơn từ nghiên cứu của Lev và Thiagarajan (1993), Abarbanell và Bushee (1998) nhận thấy không phải tất cả 12 tín hiệu trên đều có tác động đến lợi nhuận cổ phiếu, họ chỉ tập trung phân tích 9 tín hiệu mà họ cho rằng có ý nghĩa thống

kê và tác động đến nhiều nhất đến lợi nhuận của cổ phiếu Chiến lược đầu tư dựa trên những tín hiệu này trong giai đoạn nghiên cứu từ năm 1974-1988 kiếm được lợi nhuận vượt mức là 13,2 năm Quan trọng hơn, các tác giả phát hiện rằng giới phân tích phản ứng chậm với các thông tin từ báo cáo tài chính hiện thời, nhiều thông tin tài chính đã bị “bỏ qua” trong các dự báo của họ, do đó nhà đầu tư trên thị trường cũng có

xu hướng bỏ qua các tín hiệu này dẫn đến tình trạng giá cổ phiếu hiện tại phản ứng quá chậm và bị định giá thấp so với các thông tin tài chính cơ bản của chúng Nghiên cứu cho thấy chiến lược mua và nắm giữ nhóm cổ phiếu ít được thị trường quan tâm ở thời điểm hiện tại sẽ mang đến lợi nhuận bất thường đáng kể, thường là sau 1 năm nắm giữ

do lúc này những tin tức dự báo tốt của giới phân tích mới được công bố

Các hiện tượng lợi nhuận bất thường khác:

Bên cạnh các chỉ số tài chính cơ bản được sử dụng bởi Lev và Thiagarajan (1993); Abarbanell và Bushee (1998), thì nhiều nghiên cứu cũng đã sử dụng các chỉ tiêu có liên quan khác để xem xét tác động của chúng đối với lợi nhuận trong tương lai của cổ phiếu như: các thông tin về việc phát hành thêm cổ phiếu, lợi nhuận kế toán dồn tích, hiệu ứng quy mô, hiệu ứng thuận xu thế và nghịch xu thế…Cụ thể:

Lợi nhuận kế toán dồn tích - Accruals

Sloan (1996) là người đầu tiên đề cập đến hiện tượng lợi nhuận kế toán dồn tích bất thường, dựa trên phân tích mối quan hệ giữa nhân tố kế toán dồn tích (Accruals) và lợi nhuận tương lai của cổ phiếu tại thị trường Hoa Kỳ trong giai đoạn nghiên cứu 1973-1991 Ông thấy rằng có tồn tại mối quan hệ tỷ lệ nghịch giữa lợi nhuận kế toán dồn tích (Accruals) với lợi nhuận của cổ phiếu trong 1 năm tiếp theo, theo đó các cổ phiếu có lợi nhuận kế toán dồn tích thấp thì sẽ có suất sinh lời cao hơn trong tương lai và ngược lại Chiến lược mua danh mục cổ phiếu có lợi nhuận kế toán dồn tích thấp nhất đồng thời bán khống danh mục cổ phiếu có lợi nhuận kế toán dồn tích cao nhất tạo ra lợi nhuận vượt mức bình quân là 10,4 năm

Hiệu ứng công ty nhỏ (hay còn gọi là hiệu ứng quy mô):

Theo Bodie và ctg (2010) “hiệu ứng công ty nhỏ” được hiểu là việc đầu tư vào những cổ phiếu có quy mô vốn hóa nhỏ sẽ mang lại lợi nhuận cao hơn so với đầu tư vào những cổ phiếu có quy mô vốn hóa lớn

Hiệu ứng công ty nhỏ được giới thiệu lần đầu tiên bởi Banz (1981), trong giai đoạn nghiên cứu từ 1926 – 2008 tác giả đã phân loại tất cả các cổ phiếu trên thị trường chứng khoán New York vào 10 danh mục theo giá trị vốn hóa thị trường từ thấp đến cao, trong đó nhóm 1 là nhóm có quy mô vốn hoá nhỏ nhất, và nhóm 10 là nhóm có quy mô vốn hoá lớn nhất Kết quả nghiên cứu cho thấy các công ty có quy mô vốn hoá nhỏ nhất có suất sinh lời trong tương lai cao nhất, và cao hơn 8,57% so với suất sinh lời của các công ty có quy mô vốn hóa lớn nhất Về sau, nhiều nghiên cứu khác đã mở rộng kiểm định hiệu ứng này trên nhiều thị trường khác nhau như: Fama và French (1992) trên thị trường chứng khoán Mỹ; Gaunt (2004) tại thị trường Úc, và Trần Minh Ngọc (2011) trên thị trường chứng khoán Việt Nam…

Ảnh hưởng của suất sinh lời trong quá khứ đối với lợi nhuận của cổ phiếu:

Có nhiều nghiên cứu trong thực nghiệm đã cho thấy suất sinh lời trong quá khứ

có ảnh hưởng đến lợi nhuận của cổ phiếu trong tương lai Tuy nhiên khi tiến hành khảo sát trên nhiều thị trường khác nhau và trong những kỳ đầu tư khác nhau thì ảnh hưởng

của nhân tố này lại hình thành nên 2 chiến lược đầu tư khác nhau được biết đến như là hiệu ứng nghịch xu thế và hiệu ứng thuận xu thế (hiệu ứng xung lực)

Hiệu ứng nghịch xu thế được phát triển bởi Debondt và Thaler (1985) trong nghiên cứu tại thị trường Mỹ từ năm 1926 đến 1982 Kết quả nghiên cứu cho thấy các

cổ phiếu có lợi nhuận thấp trong 3-5 năm trước sẽ thu được lợi nhuận vượt mức là 19,6 trong 3 năm sau đó, còn các cổ phiếu có lợi nhuận cao trong quá khứ lại có suất sinh lời kém hơn về sau Hiệu ứng này thường được kiểm định trên các thị trường phát triển khác như Mỹ, Canada, Anh, Nhật, Đức, Pháp, Ý trong kỳ đầu tư dài hạn 1 đến 5 năm và đều cho kết quả dương Theo Lakonishok và ctg (1994) thì phản ứng thái quá của nhà đầu tư đối với các thông tin được công bố là nguyên nhân chính tạo ra lợi nhuận của hiệu ứng này trong dài hạn

Hiệu ứng xung lực – momentum được giới thiệu bởi Jegadeesh và Titman (1993), nghiên cứu tại thị trường chứng khoán Mỹ từ 1965-1989 cho thấy các cổ phiếu

có lợi nhuận cao trong quá khứ (từ 3 đến 12 tháng trước đó) sẽ có lợi nhuận vượt trội hơn trong tương lai Thông thường các chiến lược có thời gian hình thành danh mục từ

9 hoặc 12 tháng và thời gian nắm giữ sau đó khoảng 3 hoặc 6 tháng sẽ tạo ra lợi nhuận vượt trội cao nhất Và theo Chan và ctg (1996) nguyên nhân chính tạo ra hiện tượng này là do việc phản ứng chậm với thông tin của giới đầu tư Bên cạnh đó, nhiều nghiên cứu thực nghiệm khác cũng cho thấy chiến lược Momentum thường có lợi nhuận trong

kỳ đầu tư ngắn hạn (dưới 1 năm) và có hiệu quả hơn ở các thị trường phát triển so với các thị trường chứng khoán mới nổi

Ảnh hưởng của việc phát hành thêm đối với suất sinh lời cổ phiếu:

Loughran và Ritter (1995) nghiên cứu về tác động của việc phát hành thêm đối với giá cổ phiếu trên thị trường Trong giai đoạn nghiên cứu từ 1970-1990 tại thị trường chứng khoán Mỹ cho thấy các công ty có phát hành thêm cổ phiếu (kể cả phát hành lần đầu và phát hành bổ sung để tăng vốn) thì sẽ có suất sinh lời 5 năm sau đó kém hơn các công ty không thực hiện việc phát hành thêm

2.3 CHIẾN LƯỢC ĐẦU TƯ CỔ PHIẾU GIÁ TRỊ CỦA PIOTROSKI:

2.3.1 Tổng quan:

Piotroski (2002) nhận thấy sự phân bổ suất sinh lời của danh mục cổ phiếu giá trị (hệ số BM cao) là không đồng đều, hơn 57 cổ phiếu giá trị có suất sinh lời âm trong 2 năm tiếp theo Ông cho rằng sự phân bổ không đồng đều này là do phần lớn các

cổ phiếu giá trị là những công ty gặp tình trạng khó khăn tài chính, tình trạng này thường được biểu hiện thông qua việc suy giảm biên lợi nhuận, suy giảm dòng tiền, thanh khoản thấp và có sự gia tăng đòn bẩy tài chính hoặc đòn bẩy tài chính ở mức cao

Do đó, nếu nhà đầu tư có thể chọn lọc ra được những cổ phiếu giá trị có tình hình tài chính lành mạnh và loại bỏ những cổ phiếu giá trị yếu kém thì sẽ cải thiện được suất sinh lời và lựa chọn được một danh mục đầu tư giá trị tốt hơn Ông đề xuất sử dụng phương pháp phân tích cơ bản để phân tích và đánh giá tình hình tài chính của các cổ phiếu giá trị, do đây là phương pháp hữu hiệu nhất vì:

 Cổ phiếu giá trị ít được các nhà phân tích quan tâm do lợi suất đầu tư thấp trong khi rủi ro cao vì thiếu các dự báo phân tích và các khuyến nghị đầu tư

 Các thông tin của những doanh nghiệp này thường khó tiếp cận, thông tin kém minh bạch và kém công khai Do đó các báo cáo tài chính là nguồn thông tin tin cậy nhất mà NĐT có thể dễ dàng tiếp cận

 Các công ty có BM cao thường gặp khó khăn tài chính, nên việc định giá các

cổ phiếu này cần phải tập trung vào phân tích cơ bản như: đòn bẩy tài chính, thanh khoản, khả năng sinh lời và dòng tiền

Dựa trên bộ dữ liệu lấy từ các BCTC được công bố hàng năm, ông đã xây dựng một chỉ tiêu tổng hợp, gọi là điểm F_SCORE để đánh giá sức khoẻ của các cổ phiếu giá trị Việc tính toán chỉ tiêu này hoàn toàn phụ thuộc vào các thông tin tài chính cơ bản, theo đó những công ty có điểm F_SCORE cao (từ 8-9 điểm) là những

công ty lành mạnh về tài chính và những công ty có điểm F_SCORE thấp (từ 0-1 điểm)

là những công ty gặp khốn khó tài chính và có khả năng phá sản

2.3.2 Xây dựng điểm F_SCORE:

Piotroski (2002) đã chọn ra 9 tín hiệu tài chính cơ bản d ng để tính toán điểm F_SCORE, 9 chỉ tiêu này giúp đánh giá tình trạng sức khỏe của một công ty ở 3 khía cạnh: khả năng sinh lợi, cơ cấu vốn/ thanh khoản, và hiệu quả hoạt động

Với mỗi biến tài chính đã tính toán sẽ được đánh giá là “tốt” hoặc “xấu”, tùy thuộc vào ý nghĩa của nó đối với giá cả cổ phiếu và lợi nhuận của công ty trong tương lai, các quy tắc đánh giá này được xem xét dựa trên đặc điểm của một công ty đang gặp tình trạng khó khăn tài chính Các biến tài chính này sẽ được chuyển sang dạng thức nhị phân bằng cách: nếu được đánh giá là “tốt” thì biến đó nhận giá trị 1, và “xấu” thì nhận giá trị 0; mỗi biến nhị phân của 9 biến tài chính sẽ được thêm tiền tố “F_” phía trước tên của chỉ tiêu tài chính đó để phân biệt Điểm F_SCORE là tổng của 9 biến nhị phân kể trên và sẽ nhận giá trị từ 0 đến 9, đây là một điểm số tổng thể để đánh giá sức khỏe tài chính của công ty

2.3.2.1 Nhóm chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời của công ty:

Piotroski (2002) sử dụng 4 chỉ tiêu tài chính cơ bản để đo lường khả năng sinh lời của công ty là: Suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA), thay đổi của suất sinh lời trên

tổng tài sản so với năm trước (∆ROA), dòng tiền ròng từ hoạt động kinh doanh (CFO);

và hệ số kế toán dồn tích trên tổng tài sản (ACCRUAL); Các chỉ tiêu này phản ánh khả năng tạo ra các nguồn quỹ nội bộ và dòng tiền trong tương lai của công ty

ROA: được tính toán bằng cách lấy lợi nhuận ròng trước các khoản mục bât

thường chia cho tổng tài sản đầu năm, chỉ tiêu này cho biết công ty tạo ra được bao nhiêu lợi nhuận trên một đồng vốn đầu tư Piotroski (2002) thấy rằng đa số các cổ phiếu có hệ số BM cao bị thua lỗ trong 2 năm trước đó, do đó việc thông báo có tỷ lệ ROA dương là một thông tin rất tích cực Vì thế ông quy ước: nếu ROA lớn hơn 0, là

thấy công ty có khả năng tạo ra nguồn quỹ nội bộ Ông sử dụng chỉ tiêu ROA thay vì

sử dụng ROE (suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu) là do chỉ tiêu này dễ ước tính và không phụ thuộc vào ngành, cấp độ thị trường hay mốc thời gian so sánh cụ thể

∆ROA: được đo lường bằng thay đổi ROA của năm hiện tại so với năm trước

đó Khi ROA của năm sau cao hơn năm trước (∆ROA > 0) cho thấy công ty cải thiện

khả năng sinh lời và dự kiến tạo ra được dòng tiền trong tương lai, là tín hiệu “tốt” đối

với những công ty đang khó khăn (F_∆ROA =1)

CFO: được tính bằng cách lấy dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh chia cho tổng tài sản đầu năm Một công ty có CFO dương chứng tỏ công ty đang tạo ra được

dòng tiền và điều này có tác động “tốt” đến lợi nhuận trong tương lai Do đó CFO > 0 thì F_CFO =1

ACCRUAL: được tính bằng cách lấy lợi nhuận ròng trước khoản mục bất

thường trừ cho dòng tiền ròng từ hoạt động kinh doanh tất cả chia cho Tổng tài sản đầu năm, biến này nhằm để mô tả mối quan hệ giữa lợi nhuận ròng và dòng tiền của công

ty Xuất phát từ nghiên cứu của Sloan (1996) về mối quan hệ giữa lợi nhuận ròng và dòng tiền, cho rằng việc công ty tạo ra lợi nhuận bằng cách điều chỉnh yếu tố kế toán dồn tích dương (biểu hiện là lợi nhuận ròng lớn hơn dòng tiền hoạt động kinh doanh) là một tín hiệu có tác động xấu đối với lợi nhuận trong tương lai của công ty, cho thấy lợi nhuận năm sau có thể sẽ thấp hơn hoặc là việc quản lý lợi nhuận ròng của công ty kém hiệu quả Yếu tố này càng đặc biệt quan trọng đối với các cổ phiếu đang gặp khó khăn khi mà suất sinh lời thật sự kém và việc gia tăng lợi nhuận có thể chủ yếu thông qua việc điều chỉnh kế toán dồn tích Do đó, nếu ACCRUAL > 0 (tức là ROA > CFO) thì F_ACCRUAL = 0 (tín hiệu xấu)

2.3.2.2 Nhóm chỉ tiêu đo lường cơ cấu vốn/ thanh khoản:

Để đo lường cơ cấu vốn/ thanh khoản, Piotroski (2002) sử dụng các chỉ tiêu gồm: ∆LEVER, ∆LIQUID, EQ_OFFER; ba yếu tố này phản ánh sự thay đổi trong cấu trúc vốn và khả năng đáp ứng các khoản nợ trong tương lai của công ty

∆LEVER: là chỉ tiêu đo lường việc thay đổi tỷ lệ nợ dài hạn trên tổng tài sản

của công ty Piotroski (2002) cho rằng, đối với các công ty đang có tình hình tài chính khó khăn thì việc gia tăng hệ số nợ dài hạn trên tổng tài sản (∆LEVER > 0) sẽ làm hạn chế tính linh hoạt và gia tăng thêm rủi ro tài chính cho các công ty này Theo Myers và Majluf (1984), việc tăng vay nợ từ bên ngoài khi rủi ro tài chính đang ở mức cao cho thấy nguồn vốn nội bộ của công ty không đủ đáp ứng các nhu cầu Do đó nếu ∆LEVER

> 0 thì F_∆LEVER = 0 (tín hiệu xấu)

∆LIQUID: là chỉ tiêu đo lường sự thay đổi hệ số thanh toán hiện hành của

công ty so với năm trước Đối với các công ty đang gặp khó khăn tài chính thì việc cải thiện hệ số thanh toán hiện hành (∆LIQUID > 0) là một tín hiệu tích cực cho thấy khả năng đáp ứng các khoản nợ hiện tại của công ty đang được cải thiện (F_∆LIQUID =1)

EQ_OFFER: là biến liên quan đến việc công ty có phát hành cổ phiếu trong

năm trước đó hay không Đối với các công ty có tình hình tài chính khó khăn, nếu phát hành thêm cổ phiếu chứng tỏ họ đang thiếu vốn và nguồn vốn nội bộ không đủ đáp ứng nhu cầu (tương tự như việc gia tăng nợ dài hạn) (Myers và Majluf, 1984); hơn nữa công ty sẵn sàng phát hành cổ phiếu trong điều kiện giá cổ phiếu trên thị trường đang xuống dốc (hệ số BM cao) sẽ làm cho chi phí vốn tăng cao càng chứng tỏ công ty đang gặp nhiều khó khăn về tài chính, đây là một tín hiệu “xấu” Do đó, nếu công ty có phát hành cổ phiếu thì F_EQ_OFFER = 0

2.3.2.3 Nhóm chỉ tiêu đo lường hiệu quả hoạt động:

Bao gồm 2 chỉ tiêu là: ∆MARGIN và ∆TURN, đây là những chỉ số đo lường thay đổi trong hiệu quả hoạt động kinh doanh của công ty; hai chỉ số này khá quan trọng vì nó là 2 nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh lời trên tổng tài sản của công ty (ROA)

∆MARGIN: là chỉ tiêu đo lường sự thay đổi biên lợi nhuận gộp năm nay so

với năm trước Piotroski (2002) cho rằng khi biên lợi nhuận gộp tăng (∆MARGIN > 0)

là do công ty đã giảm chi phí giá vốn hoặc tăng doanh thu, cho thấy tiềm năng trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động, đây là tín hiệu tốt (F_∆MARGIN =1)

∆TURN: là chỉ tiêu đo lường sự thay đổi vòng quay tổng tài sản Vòng quay

tổng tài sản tăng (∆TURN > 0) cho thấy hiệu suất sử dụng tài sản của công ty gia tăng;

sự cải thiện này có thể phát sinh từ việc hoạt động hiệu quả hơn như: sử dụng ít tài sản hơn nhưng tạo ra cùng một mức doanh thu hoặc là do tăng doanh thu bán hàng…Đây

là tín hiệu tốt đối với công ty đang gặp khó khăn có thể giúp cái thiện khả năng sinh lời trong tương lai (F_∆TURN =1)

Điểm F_SCORE là tổng của 9 biến nhị phân (đã được chuyển hóa từ đặc tính của 9 biến tài chính cơ bản), tính bằng công thức sau:

F_SCORE = F_ROA + F_ ∆ROA + F_CFO + F_ ACCRUAL + F_ ∆MARGIN +

F_∆TURN + F_ ∆LEVER + F_ ∆LIQUID + F_EQ_OFFER

Bảng 2.2: Công thức tính các chỉ tiêu tài chính và quy tắc chuyển hóa thành các biến nhị phân của Piotroski:

ROA Lợi nhuận ròng trước các khoản mục bất thường chia cho tổng tài sản

đầu năm

Nếu ROA> 0  F_ROA =1 (ngược lại

là 0) CFO Dòng tiền ròng hoạt động kinh doanh chia cho tổng tài sản đầu năm Nếu CFO > 0  F_CF0 =1 (ngược lại

là 0)

∆ROA Chênh lệch ROA của năm t so với năm t- 1 Nếu ∆ROA > 0  F_∆ROA =1 (ngược

lại là 0) ACCRUAL (Lợi nhuận ròng trước các khoản mục bất thường – Dòng tiền ròng hoạt

động kinh doanh) / Tổng tài sản đầu năm

Nếu ACCRUAL < 0  F_ACCRUAL

= 1 (ngược lại là 0)

∆MARGIN Biên lợi nhuận gộp của năm t trừ cho biên lợi nhuận gộp của năm t -1 Nếu ∆MARGIN > 0  F_∆MARGIN

= 1 (ngược lại là 0)

∆TURN Thay đổi trong vòng quay tổng tài sản của năm t và năm t-1 Vòng quay

tổng tài sản được tính bằng công thức lấy doanh thu thuần chia cho tổng tài sản bình quân trong năm

Nếu ∆TURN > 0  F_∆TURN = 1 (ngược lại là 0)

∆LEVER Thay đổi trong hệ số nợ dài hạn/tài sản của năm t và năm t-1 Hệ số nợ

dài hạn/tài sản được tính bằng cách lấy tổng nợ dài hạn (bao gồm cả các khoản mục nợ dài hạn đến hạn thanh tóan) chia cho tổng tài sản bình quân

Nếu ∆ LEVER < 0  F_∆LEVER = 1 (ngược lại là 0)

∆LIQUID Thay đổi trong hệ số thanh toán hiện hành vào thời điểm cuối năm t và

năm t-1 Tỷ số thanh toán hiện hành được tính bằng cách lấy tổng giá trị tài sản ngắn hạn chia cho tổng nợ ngắn hạn

Nếu ∆LIQUID > 0  F_∆LIQUID = 1 (ngược lại là 0)

Ghi chú: “Lợi nhuận ròng trước các khoản mục bất thường là thu nhập ròng từ hoạt

động kinh doanh thường xuyên hay chính là lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh liên tục của công ty sau lãi vay và thuế” (Nguyễn Thị Ngọc Trang và Nguyễn Thị Liên Hoa, 2008, trang 24); khoản mục này không có trong Báo cáo kết quả kinh doanh của Việt Nam

2.3.3 Các kết quả kiểm định của Piotroski (2002):

Piotroski (2002) chọn mẫu nghiên cứu là: 20% doanh nghiệp có hệ số BM cao nhất (danh mục cổ phiếu giá trị) trong bộ dữ liệu COMPUSTAT từ năm 1976 – 1996 Kết quả nghiên cứu cho thấy: việc mua cổ phiếu giá trị có điểm F_SCORE cao (danh mục High Score) giúp nhà đầu tư giảm được tỷ lệ cổ phiếu có suất sinh lời âm; và danh mục High Score có suất sinh lời trung bình lớn hơn danh mục BM cao (7,5 năm) Đồng thời, khi thực hiện chiến lược mua danh mục High Score và bán khống danh mục Low Score (chiến lược High – Low) thì đạt được lợi nhuận vượt mức trung bình là

23 năm

Thứ hai, khi xem xét mối quan hệ giữa hiệu ứng quy mô và lợi nhuận của chiến lược F_SCORE, ông thấy rằng suất sinh lời của chiến lược mua danh mục High Sorce và bán khống danh mục Low Score trong nhóm công ty nhỏ là cao nhất (27% năm), nhóm trung bình là 17,3 năm, trong khi đó chiến lược này không có ý nghĩa thống kê đối với các công ty có quy mô lớn

Thứ ba, để kiểm định mối quan hệ giữa điểm F_SCORE và khả năng sinh lời trong tương lai của cổ phiếu, sau khi kiểm soát các nhân tố có ảnh hưởng khác như: quy mô (MVE) , hệ số BM, suất sinh lời trong 6 tháng trước (Moment), yếu tố kế toán dồn tích (Accrual), và việc công ty có phát hành thêm cổ phiếu,Piotroski (2002) đề xuất kiểm định mô hình hồi quy có dạng tổng quát như sau:

MA_RET = α + β 1 log(MVE) + β 2 log(BM) + β 3 MOMENT + β 4 ACCRUAL + β 5 EQ_OFFER+ β 6 F_SCORE

Trong đó: MA_RET là suất sinh lời vượt mức 1 năm sau ngày lập danh mục; MVE là quy mô vốn hoá; BM là tỷ số giá trị sổ sách trên giá trị thị trường; MOMENT

là yếu tố xung lực được tính toán bằng lợi nhuận thị trường điều chỉnh trong thời gian nắm giữ 6 tháng trước ngày lập danh mục; ACCRUAL là hệ số kế toán dồn tích trên tổng tài sản; EQ_OFFER là biến giả nếu công ty có phát hành cổ phiếu trong năm thì nhận giá trị 1

Kết quả kiểm định cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, thì khi điểm F_SCORE tăng 1 điểm sẽ làm suất sinh lời vượt mức của cổ phiếu trong năm tiếp theo tăng lên từ 2,5% - 3% (mức ý nghĩa 1%) Do đó, Piotroski (2002) kết luận rằng điểm F_SCORE có ảnh hưởng đến khả năng sinh lời trong tương lai của các cổ phiếu giá trị, thậm chí mức độ tác động của điểm F_SCORE cao hơn các nhân tố Momentum, ACCRUAL và EQ_OFFER trong mô hình

2.4 CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC VỀ KIỂM ĐỊNH CHIẾN LƯỢC ĐẦU TƯ

F_SCORE TRÊN THẾ GIỚI:

2.4.1 Nghiên cứu ở Úc của Aspris và ctg (2013):

Aspris và ctg (2013) đã kiểm định và so sánh hiệu quả của cả 3 chiến lược đầu

tư dựa trên nền tảng phân tích cơ bản bao gồm: chiến lược đầu tư cổ phiếu giá trị theo

mô hình F_SCORE của Piotroski (2002); chiến lược đầu tư cổ phiếu tăng trưởng theo

mô hình G_SCORE của Mohanram (2005) và chiến lược đầu tư RM-index được phát triển bởi 1 quỹ đầu tư của Úc Mẫu nghiên cứu tại thị trường chứng khoán Úc với chỉ

số S P AS 300 trong giai đoạn nghiên cứu từ 2000 – 2010 Kết quả cho thấy lợi nhuận vượt mức của chiến lược đầu tư theo F_SCORE mang lại hiệu quả cao nhất trong 3 chiến lược

Việc kiểm định chiến lược F_SCORE được thực hiện trên mẫu gồm 369 cổ phiếu giá trị trong kỳ đầu tư 1 năm trên thị trường Úc và kết quả cho thấy việc chỉ mua danh mục High Score (chiến lược High – All) giúp làm tăng lợi nhuận vượt mức 7,8%

nghĩa thống kê) Chiến lược F_SCORE cũng phát huy hiệu quả ở cả 2 nhóm quy mô nhỏ và quy mô trung bình trong kỳ đầu tư trên, trong đó lợi nhuận của chiến lược High – Low ở nhóm quy mô nhỏ là lớn nhất (56,9 ), và không có ý nghĩa thống kê ở nhóm quy mô lớn

Nghiên cứu cũng kiểm định mức độ giải thích của điểm F_SCORE đối với suất sinh lời tương lai của cổ phiếu theo mô hình của Piotroski (2002) và có bổ sung thêm biến giải thích Log(Analyst), trong đó biến Analyst là số lượng nhà phân tích theo dõi

cổ phiếu Kết quả mô hình hồi quy cho thấy khi kiểm soát nhân tố quy mô và BM thì khi điểm F_SCORE tăng 1 điểm, suất sinh lời tương lai của cổ phiếu giá trị sẽ tăng 5,2% (mức ý nghĩa 1%) Và sau khi kiểm soát thêm các nhân tố khác thì điểm F_SCORE giải thích được 4,5% sự gia tăng lợi nhuận cổ phiếu (mức ý nghĩa 5%), các biến còn lại đều không có ý nghĩa thống kê trong mô hình

2.4.2 Nghiên cứu ở Brazil của Lopes và Galdi (2008):

Lopes và Galdi (2008) đã sử dụng mẫu gồm 476 cổ phiếu giá trị (có hệ số BM thuộc top 20% BM cao nhất) tại thị trường chứng khoán Brazil trong thời gian từ 1994-

2004 để kiểm định chiến lược F_SCORE trong cả 2 kỳ đầu tư 1 năm và 2 năm

Kết quả nghiên cứu cho thấy chiến lược High – All và chiến lược High – Low đều có ý nghĩa thống kê ở cả 2 kỳ đầu tư 1 năm và 2 năm Trong đó, trong kỳ đầu tư 1 năm thì chiến lược High – All tạo ra suất sinh lợi vượt mức trung bình là 26,1% và chiến lượng High – Low là 52,2%, trong kỳ đầu tư 2 năm lợi suất vượt mức tương ứng của 2 chiến lược là 86,7% và 162% (mức ý nghĩa 1%) Nghiên cứu cho rằng, do tính hiệu quả của thị trường Brazil thấp hơn so với thị trường Mỹ và thông tin phản ứng rất chậm vào giá chứng khoán nên chiến lược F_SCORE trong kỳ đầu tư dài hạn 2 năm mang lại lợi nhuận cao hơn nhiều so với kỳ đầu tư 1 năm

Khi xem xét hiệu quả của chiến lược F_SCORE theo quy mô, nghiên cứu tại Brazil cho thấy: trong kỳ đầu tư 1 năm, chiến lược High – Low chỉ có ý nghĩa thống kê

ở nhóm quy mô nhỏ; trong kỳ đầu tư 2 năm chiến lược này có hiệu quả ở nhóm công ty

trung bình và công ty nhỏ, trong đó suất sinh lời ở nhóm quy mô trung bình là cao nhất với lợi nhuận trung bình (trung vị) là 257% (133%)

Các tác giả sử dụng mô hình hồi quy với sai số chuẩn mạnh (Heteroskedasticity-robust standard error) được đề xuất bởi White (1980) để kiểm định khả năng dự báo của điểm F_SCORE đối với suất sinh lời trong tương lai của cổ phiếu theo mô hình được đề xuất bởi Piotroski (2002) Kết quả cho thấy sau khi kiểm soát các nhân tố khác điểm F_SCORE có khả năng giải thích được khoảng 9% sự gia tăng

lợi nhuận sau 1 năm của các cổ phiếu

2.4.3 Nghiên cứu ở Ấn Độ của Aggarwal và Gupta (2009):

Aggarwal và Gupta (2009) thì chỉ tập trung khai thác sâu vào việc phân tích đặc điểm tài chính và kiểm định suất sinh lời vượt trội của chiến lược High – Low Mẫu nghiên cứu gồm 104 cổ phiếu giá trị tại thị trường chứng khoán Ấn Độ trong giai đoạn 2003-2007, chiến lược được xem xét trong cả kỳ đầu tư 1 năm và 2 năm Các tác giả phân thành 3 nhóm danh mục theo điểm F_SCORE gồm: Danh mục cổ phiếu có điểm F_SCORE thấp (0-3); danh mục cổ phiếu có điểm F_SCORE trung bình (4-6) và danh mục cổ phiếu có điểm F_SCORE cao (7-9) Việc so sánh khả năng sinh lời giữa các nhóm danh mục F_SCORE được tính trên cả 2 chỉ tiêu là: lợi nhuận điều chỉnh thị trường; và lợi nhuận điều chỉnh rủi ro Lợi nhuận thị trường điều chỉnh (lợi nhuận vượt mức) của các nhóm danh mục F_SCORE được so sánh với suất sinh lời của 3 chỉ số chứng khoán gồm: S&P CNX NIFTY; CNX MIDCAP; S&P CNX 500

Kết quả thống kê cho thấy, danh mục F_SCORE cao (7-9) có lợi nhuận điều chỉnh thị trường và lợi nhuận điều chỉnh rủi ro đều cao hơn rất nhiều so với cả 3 chỉ số thị trường trong cả 2 kỳ đầu tư; và danh mục đầu tư F_SCORE thấp (0-3) có lợi nhuận điều chỉnh thị trường và lợi nhuận điều chỉnh rủi ro rất thấp và thường thấp hơn 3 chỉ

số thị trường Do đó, nhà đầu tư có thể gia tăng lợi nhuận bằng cách lựa chọn danh mục F_SCORE cao và việc đồng thời bán khống thêm danh mục F_SCORE thấp sẽ

mang lại lợi nhuận vượt mức cao hơn nữa Nghiên cứu này không xem xét hiệu ứng quy mô cũng như không kiểm định khả năng dự báo của điểm F_SCORE

2.4.4 Nghiên cứu tại Thái Lan của Tantipanichkul (2011):

Tantipanichkul (2011) sử dụng dữ liệu tại thị trường chứng khoán Thái Lan (SET) trong giai đoạn 1994 -2008 để kiểm định và so sánh suất sinh lời của 3 chiến lược đầu tư gồm: chiến lược F_SCORE của Piotroski (2002), chiến lược G_ SCORE của Mohanram (2005), và chiến lược T_SCORE - là chiến lược được tác giả kết hợp từ

2 chiến lược F_SCORE và G_SCORE Trong đó, việc kiểm định chiến lược F_SCORE

sử dụng mẫu nghiên cứu gồm 1.051 cổ phiếu giá trị (top 30% BM cao nhất) và được xem xét trong kỳ đầu tư 1 năm và 2 năm Kết quả cho thấy chiến lược High – Low mang lại lợi suất vượt mức lần lượt là 16,7% và 31,2% cho kỳ đầu tư 1 năm và 2 năm (mức ý nghĩa 1 )

2.4.5 Nghiên cứu tại Mexico của Dosamantes (2013):

Dosamantes (2013) kiểm định và so sánh chiến lược F_SCORE của Piotroski (2002) với chiến lược L_SCORE được xây dựng dựa trên 12 biến tài chính cơ bản theo nghiên cứu của Lev và Thiagarajan (1993) Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ 1991 -2011 trên thị trường chứng khoán Mexico, trong đó danh mục các cổ phiếu giá trị gồm 1355 quan sát Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong kỳ đầu tư 1 năm chiến lược High – Low mang lại lợi suất vượt mức trung bình 24,9% và trong kỳ đầu tư 2 năm thì chiến lược này mang lại suất sinh lời 38,27% (mức ý nghĩa 1 ) Kết quả kiểm định mô hình hồi quy về mức độ tác động của điểm F_SCORE đối với suất sinh lời 1 năm sau của cổ phiếu cho thấy điểm F_SCORE có khả năng giải thích được 5,9% sự gia tăng suất sinh lời 1 năm sau của cổ phiếu (sau khi đã kiểm soát các nhân tố liên quan đến EPS, hệ số

BM, Quy mô tài sản, và điểm L_SCORE), thậm chí mức độ ảnh hưởng của điểm F_SCORE lớn hơn cả điểm L_SCORE với mức ý nghĩa thống kê 1%

Bảng 2.3: Kết quả kiểm định chiến lược mua danh mục High Score và bán khống danh mục Low Score (chiến lược High – Low) tại một số thị trường mới nổi

Lợi nhuận vượt mức trung bình

(*) Lợi nhuận vượt mức tính theo chỉ số CNX Midcap

Chương 2 đã tóm tắt những cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài cũng như dẫn chứng một số nghiên cứu trước đã kiểm định chiến lược đầu tư cổ phiếu giá trị theo mô hình F_SCORE trên nhiều thị trường khác nhau, trong đó phần lớn tập trung vào các thị trường chứng khoán mới nổi Chương tiếp theo sẽ trình bày chi tiết phương pháp nghiên cứu cũng như cách thu thập mẫu dữ liệu tại thị trường chứng khoán Việt Nam

CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương này trình bày cách thu thập, xử lý dữ liệu, thiết lập và mô tả mẫu nghiên cứu, thực hiện thống kê mô tả biến, và nêu phương pháp tính toán điểm F_SCORE cho phù hợp với đặc thù các báo cáo tài chính ở Việt Nam Trong Chương

3, tác giả cũng nêu rõ các phương pháp kiểm định thống kê, kiểm định mô hình được

áp dụng để trả lời cho các giả thuyết đã nêu ở chương 1

3.1 THU THẬP DỮ LIỆU VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU:

Nguồn dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ các công ty niêm yết trên sàn chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh (HOSE) trong giai đoạn nghiên cứu từ năm

2006 – 2013 Các cổ phiếu được lựa chọn phải đáp ứng các tiêu chí sau:

 Loại bỏ các công ty không đủ dữ liệu để tính toán hệ số BM hoặc có hệ số BM

là số âm

 Loại bỏ các công ty không đủ dữ liệu báo cáo tài chính để tính toán điểm F_SCORE hàng năm, do đó các cổ phiếu trong mẫu nghiên cứu phải có đủ dữ liệu báo cáo tài chính của 3 năm trước thời điểm lập danh mục

 Loại bỏ các chứng chỉ quỹ và các cổ phiếu thuộc nhóm ngành tài chính như: cổ phiếu ngân hàng, bảo hiểm, công ty chứng khoán, công ty đầu tư tài chính, công

ty quản lý quỹ…vì những công ty này có cấu trúc BCTC khác với các doanh nghiệp sản xuất kinh doanh thông thường, phải loại bỏ nhóm công ty này để đồng dạng về cách tính các chỉ tiêu tài chính

 Cổ phiếu được chọn phải có thời gian giao dịch trong quá khứ từ 06 tháng trở lên, do trong mô hình hồi quy kiểm định mức độ ảnh hưởng của điểm F_SCORE đối với suất sinh lời của cổ phiếu có tính đến nhân tố biến động giá của cổ phiếu 6 tháng trước thời điểm lập danh mục