B GIAO DC VA DAO TO TRNG DI HC KI

Những phân tích thường thấy nhất trong các nghiên cứu về nội dung thông tin gia tăng là để kiểm định các hệ số từ sự hồi quy tỉ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán hiệu chỉnh trong

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP.HCM

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

Đề tài:

MỐI QUAN HỆ GIỮA GIÁ TRỊ KINH TẾ GIA TĂNG VÀ CÁC THƯỚC ĐO TRUYỀN THỐNG VỚI GIÁ TRỊ THỊ

TRƯỜNG GVHD: PGS.TS Trần Thị Thùy Linh

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, em xin gửi đến tất cả các Thầy Cô Khoa Tài Chính lời chúc sức khỏe và lời cảm ơn chân thành nhất Với sự dạy dỗ, quan tâm chỉ dạy tận tình chu đáo của các Thầy Cô, đến nay em đã hoàn thành khóa luận tốt nghiệp với đề tài: “Mối quan hệ giữa giá trị kinh tế gia tăng EVA và các thước đo truyền thống với những biến động trong giá trị thị trường MVA ” Để có thể thực hiện đề tài một cách tốt nhất, em xin gửi lời cám ơn đến bạn Nguyễn Thị Oanh đã nhiệt tình giúp đỡ và hỗ trợ em trong quá trình thực hiện

đề tài và hơn thế nữa em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất đến với cô giáo – PGS TS Trần Thị Thùy Linh đã tận tình giúp đỡ, hướng dẫn, hỗ trợ em trong suốt thời gian thực hiện đề tài này

Em cũng xin cảm ơn đến gia đình, bạn bè cùng các anh chị trong nhóm tải báo đã luôn động viên, bên cạnh giúp đỡ, mang đến cho em những tài liệu tham khảo vô cùng quý báu và nguồn động lực tinh thần to lớn để em cố gắng, nỗ lực hết mình hoàn thành bài khóa luận tốt nghiệp này!

Mặt dù có sự cố gắng học tập, tìm hiểu, nghiên cứu kiến thức và những thông tin thực

tế, nhưng với sự hạn chế về kiến thức cũng như thời gian thực hiện có hạn nên đề tài cũng không thể tránh khỏi những thiếu sót, em rất mong nhận được sự chỉ bảo, đóng góp

ý kiến của các Thầy Cô để đề tài được hoàn thiện và nâng cao hơn nữa

Xin chân thành cảm ơn!

LỜI CAM ĐOAN

Em xin cam đoan rằng đây là công trình nghiên cứu của em, được sự hỗ trợ hướng dẫn

từ cô Trần Thị Thùy Linh, bạn Nguyễn Thị Oanh và bạn bè Các nội dung và kết quả nghiên cứu trong bài nghiên cứu này đều trung thực và chưa từng được ai công bố!

TP Hồ Chí Minh, ngày 27 tháng 03 năm 2014

Tác giả Trịnh Thị Bích Tuyền

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN

MỤC LỤC

CHƯƠNG1 : GIỚI THIỆU 1

1.1 Lý do chọn đề tài 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.3 Câu hỏi nghiên cứu 3

1.4 Phương pháp nghiên cứu 3

1.5 Ý nghĩa đề tài 4

1.6 Kết cấu bài nghiêncứu 4

CHƯƠNG2 :TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY 6

2.1 Các nghiên cứu ủng hộ sự cao cấp EVA 7

2.2 Các nghiên cứu không ủng hộ sự cao cấp của EVA 8

CHƯƠNG3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 15

3.1 Mô tả dữ liệu 15

3.2 Mô tả các biến 17

3.3 Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu 27

3.3.1 Mô hình nghiên cứu 27

3.3.2 Giả thuyết nghiên cứu 29

3.4 Phương pháp kiểm định 29

3.4.1 Phương pháp phân tích thành phần chính PCA 29

3.4.2 Phương pháp Pooled-OLS 30

CHƯƠNG4 : KẾT QUẢ HỒI QUY 32

4.1 Sự thích hợp của mẫu và kiểm định giá trị 32

4.2 Ma trận tương quan và thống kê mô tả 34

4.3 Phân tích thành phần chính 37

4.4 Kết quả phân tích hồi quy 41

CHƯƠNG5 : KẾT LUẬN 57

5.1 Kết luận chung 57

5.2 Hạn chế của bài nghiên cứu 58

5.3 Hướng nghiên cứu tiếp theo để phát triển đề tài 58

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

PHỤ LỤC BẢNG

Bảng 4.1 : Bảng hệ số KMO – Dữ liệu Unbalance 32

Bảng 4.2 : Bảng hệ số KMO – Dữ liệu Balance 33

Bảng 4.3 : Bảng thống kê mô tả- dữ liệu unbalance 34

Bảng 4.4 : Bảng Ordinary correlations- dữ liệu unbalance 35

Bảng 4.5 :Bảng thống kê mô tả- dữ liệu balance 36

Bảng 4.6 : Bảng Ordinary correlations- dữ liệu balance 36

Bảng 4.7 : Bảng Eigenvalues- dữ liệu unbalance 37

Bảng 4.8 : Bảng Eigenvectors-dữ liệu unbalance 38

Bảng 4 9 : Bảng tổng tải trọng 3 PCs-dữ liệu unbalance 38

Bảng 4.10 : Bảng Eigenvalues- dữ liệu balance 39

Bảng 4 11 : Bảng Eigenvectors-dữ liệu balance 40

Bảng 4 12 : Bảng tổng tải trọng 3 PCs-dữ liệu balance 40

Bảng 4.13 : Bảng kết quả hồi quy MVA theo EPS, NOPAT, ROCE, ROE, RONW- Dữ liệu unbalance 42

Bảng 4.14 : Bảng kết quả hồi quy MVA theo EVA, EPS, NOPAT, ROCE, ROE, RONW- dữ liệu unbalance 43

Bảng 4.15 : Khắc phục tự tương quan dữ liệu unbalance 45

Bảng 4.16 : Bảng kết quả hồi quy MVA theo EPS, NOPAT, ROCE, ROE, RONW- dữ liệu balance 47

Bảng 4.17 : Bảng kết quả hồi quy MVA theo EVA, EPS, NOPAT, ROCE, ROE, RONW- dữ liệu balance 48

GIẢI THÍCH KÝ HIỆU

GIẢI THÍCH THUẬT NGỮ, KHÁI NIỆM

Nội dung thông tin gia tăng : được xem như là một thành phần cung cấp thông tin nhiều nhất của thu nhập bao gồm chỉ duy nhất những thành phần được định giá bởi nhà đầu tư và quyết định mức ưu đãi của sự phân phối Những phân tích thường thấy nhất trong các nghiên cứu về nội dung thông tin gia tăng là để kiểm định các hệ số từ sự hồi quy tỉ suất sinh lợi trên thị trường chứng khoán hiệu chỉnh trong khoảng 12 tháng trên một phần không kỳ vọng của hai hoặc nhiều biến thu nhập kế toán Hệ số của một biến thu nhập kế toán khác 0 được giải thích như là bằng chứng là biến có chứa nội dung thông tin gia tăng

so với các biến khác trong một phương trình Kết luận rằng một biến mà chứa nhiều thông tin gia tăng tương đối so với biến còn lại phụ thuộc vào đặc điểm của phương trình hồi quy

sử dụng

PCA: Đây là phương pháp phân tích thành phần chính, là phương pháp phân tích đa lượng biến quan trọng được sử dụng trong nghiên cứu kinh doanh cho việc thu nhỏ dữ liệu, mô hình hóa biến ngầm ẩn, vấn đề đa cộng tuyến

Kiểm định nghiệm đơn vị : là một kiểm định được sử dụng khá phổ biến để kiểm định một

chuỗi thời gian là dừng hay không dừng Dickey và Fuller (1981) đã đưa ra kiểm định Dickey và Fuller (DF) và kiểm định Dickey và Fuller mở rộng (ADF)

Pooled OLS: Mô hình pooled thực chất là việc sử dụng dữ liệu bảng để phân tích bằng hình thức sử dụng tất cả dữ liệu bằng cách xếp chồng không phân biệt từng individual riêng Tức là, mô hình này sử dụng dữ liệu như một phân tích OLS bình thường, sử dụng tập hợp thành đám mây dữ liệu để ước lượng tương quan trong mô hình

TÓM TẮT ĐỀ TÀI

Tối đa hóa giá trị cổ đông là mục tiêu đã được nhiều nhà quản trị chấp nhận rộng rãi trong thời gian gần đây Giá trị cổ đông được đo lường theo lợi nhuận họ nhận được trên vốn đầu tư ( Sharama và Kumar, 2010) có thể từ cổ tức chi trả hoặc giá trị gia tăng của vốn hoặc cả hai Giá trị gia tăng của vốn phụ thuộc vào những biến đổi trong giá trị thị trường chứng khoán Giá trị thị trường chứng khoán lại phụ thuộc vào số lượng các nhân tố từ những công ty cụ thể đến thị trường cụ thể Hệ thống quản trị dựa trên giá trị rất phổ biến trong lý thuyết học thuật trong hai thập kỷ nay Giá trị kinh tế giá tăng ( EVA) như một sự đổi mới trong những thước đo thành quả nội bộ và bên ngoài Stern Stewart, người đi đầu chủ trương mới này tranh luận rằng giá trị kinh tế gia tăng có thể được sử dụng thay thế thu nhập hoặc dòng tiền từ hoạt động, thu nhập, thu nhập trên mỗi cổ phần và tăng trưởng thu nhập đang làm sai lệch thước đo thành quả doanh nghiệp Theo xu hướng toàn cầu, vài công ty ở Việt Nam cũng đang tập trung vào việc tạo ra giá trị cổ đông Mục tiêu chính của nghiên cứu là kiểm tra mục tiêu của những đề xuất về ưu việt của thước đo giá trị kinh tế gia tăng (EVA) về thành quả tài chính so với năm thước đo truyền thống như lợi nhuận hoạt động thuần sau thuế ( NOPAT), dòng tiền từ hoạt động ( OCF), thu nhập trên mỗi cổ phần ( EPS), tỉ suất sinh lợi trên vốn cổ phần sử dụng ( ROCE), tỉ suất sinh lợi trên vốn cổ phần ( ROE) ở những doanh nghiệp Việt Nam và đồng thời cung cấp những bằng chứng thực nghiệm tại các doanh nghiệp sản xuất trên thị trường này Để đạt được điều này, chúng tôi tiến hành kiểm định nội dung thông tin gia tăng tương đối của những thước đo khác nhau và đồng thời cũng kiểm tra mối quan hệ của những thước đo này với giá trị thị trường tăng thêm (MVA)

Từ khóa: Thành quả tài chính, giá trị kinh tế gia tăng (EVA), thươc đo thành quả truyền

thống, giá trị thị trường tăng thêm (MVA), nội dung thông tin gia tăng tương đối, tài chính doanh nghiệp

CHƯƠNG1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý do chọn đề tài

Môi trường kinh doanh của Việt Nam luôn thay đổi trong suốt những năm gần đây Các nhà quản lý doanh nghiệp đang phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt, thay đổi công nghệ nhanh chóng, độ bất ổn trong thị trường tài chính thực v.v làm tăng gánh nặng cho các giám đốc để gia tăng thành quả và giá trị cổ đông Quy tắc duy nhất của những giám đốc thường là gia tăng giá trị cổ đông Mặc dù mục tiêu của các giám đốc hiện hành thường

là tạo ra giá trị cho chủ của họ nhưng không phải họ luôn hành động để tối đa hóa giá trị cổ đông vì xung đột với những mục tiêu khác Từ quan điểm kinh tế, giá trị được tạo ra khi nhà quản lý tạo doanh thu cao vượt xa chi phí kinh tế tạo doanh thu Dưới quan điểm giá trị

cơ bản, giá trị chỉ duy nhất được tạo ra khi doanh thu vượt quá tất cả chi phí gồm cả chi phí vốn Giá trị này đổ dồn về cho cổ đông vì họ là những người sở hữu cuối cùng của công ty

Cổ đông kì vọng nhà quản lý tạo giá trị càng cao hơn chi phí càng tốt bao gồm chi phí sử dụng vốn Nếu nhà cung cấp vốn không nhận lợi nhuận phù hợp để bảo đảm mức rủi ro họ gánh chịu, họ sẽ rút lại vốn và cho vay sang nơi khác vì giá trị sẽ bị mất Tối đa hóa tài sản ( giá trị) cổ đông là mục tiêu được chấp nhận bởi những giám đốc tài chính doanh nghiệp Việt Nam trong những năm gần đây Tài sản cổ đông được đo lường bằng lợi nhuận họ nhận được trên đầu tư Nó có thể hoặc là từ cổ tức hoặc dưới hình thức giá trị gia tăng của vốn hoặc cả hai Sự tăng giá trị vốn phụ thuộc vào những thay đổi trong giá trị thị trường của chứng khoán nơi mà giá trị thị trường vượt trội.Vì vậy, yêu cầu cần phải có những đổi mới trong việc quản lý và kinh doanh, đặc biệt trong việc đánh giá thành quả tài chính doanh nghiệp và sự tạo giá trị cổ đông Để đo lường thành quả doanh nghiệp cần phải có những thước đo tài chính và phi tài chính Những thước đo truyền thống như :lợi nhuận hoạt động thuần sau thuế ( NOPAT), dòng tiền từ hoạt động ( OCF), thu nhập trên mỗi cổ phần ( EPS), tỉ suất sinh lợi trên vốn cổ phần sử dụng ( ROCE), tỉ suất sinh lợi trên vốn cổ phần ( ROE) được các nhà quản lý sử dụng để đánh giá thành quả hoạt động doanh nghiệp trên nhiều khía cạnh khác nhau Tuy nhiên, trong điều kiện cạnh tranh khốc liệt như hiện nay thì ngoài mục tiêu lợi nhuận doanh nghiệp còn theo đuổi mục tiêu giá trị, vì vậy, sử dụng các thước đo truyền thống để đánh giá thành quả doanh nghiệp đã bộc lộ một số hạn

chế Trong những năm gần đây, nhiều công ty đã đưa ra các biện pháp khác nhau dựa trên hiệu suất (VBM), chẳng hạn như EVA, thu nhập từ dòng tiền đầu tư, tổng lợi nhuận cổ đông (TSR) để phục vụ cho nhu cầu trên EVA thu hút nhiều tập đoàn quản lý tốt nhất và lớn nhất thế giới ứng dụng nó vào việc đo lường thành quả Phân tích EVA đã thu hút nhiều sự chú ý tại các nước phương Tây, tất cả như là một sự đổi mới quản lý, cũng như, phân tích thị trường chứng khoán Tuy nhiên, việc nhận diện thước đo EVA là một thước

đo đánh giá thành quả hoạt động của doanh nghiệp vẫn còn khá mới mẻ đối với các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay.Sự phát triển của thị trường vốn Việt Nam đã gia tăng áp lực lên các công ty phải luôn thực hiện tốt hơn Không có doanh nghiệp tồn tại hoặc phát triển nếu

nó không tạo ra của cải cho các bên liên quan Tối đa hóa lợi nhuận cũng như sự giàu có được tăng cường và giá trị tối đa hóa là sự khôn ngoan của ngày hôm nay Một doanh nghiệp có thể tồn tại mà không có lợi nhuận nhưng nó không thể tồn tại mà không cần thêm giá trị Một doanh nghiệp không tạo ra lợi nhuận sẽ có một sức khỏe kém ( như một

số công ty trong khu vực công ) Trong thời đại hiện nay của toàn cầu hóa, các công ty khu vực ở Việt Nam đang dần dần nhận ra tầm quan trọng của EVA và kết quả là một số công

ty Việt Nam đã bắt đầu tính toán EVA cho các thuyết minh trên báo cáo hàng năm của họ

và cũng sử dụng cho các mục đích quản lý EVA khác nhau

Tất cả những điều này đã tạo động lực để chúng tôi tiến hành nghiên cứu “Mối quan hệ giữa giá trị kinh tế gia tăng (EVA) và các thước đo truyền thống với những biến động trong giá trị thị trường”

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Kiểm định nội dung thông tin gia tăng tương đối của những thước đo khác nhau EVA, OCF, NOPAT, ROE, ROCE, RONW, EPS

Kiểm tra mối quan hệ của những thước đo trên với giá trị thị trường tăng thêm ( MVA)

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

Thước đo giá trị kinh tế gia tăng ( EVA) có thật sự tốt hơn so với những thước đo kế toán truyền thống trong việc đo lường những biến động trong giá trị thị trường (MVA)?( Trả lời trang 48-52)

Liệu quan điểm của Stern Stewart rằng “ EVA là một phương pháp đo lường tốt” có còn đúng với ngành công nghiệp sản xuất ở Việt Nam hay không? ( trang 52)

Ngoài những biến tài chính liệu có hay không việc tồn tại các biến phi tài chính ảnh hưởng đến những biến động trong giá trị thị trường (MVA)?( Trang 53)

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Phân tích thành phần chính (PCA) là một trong những phương pháp phân tích đa lượng biến quan trọng được sử dụng trong nghiên cứu kinh doanh cho việc thu nhỏ dữ liệu, mô hình hóa biến ngầm ẩn, vấn đề đa cộng tuyến đã được chúng tôi sử dụng trong bài nghiên cứu này Bên cạnh phương pháp phân tích PCA chúng tôi còn sử dụng phương pháp hồi quy Pooled regression (Pooled- OLS) để kiểm tra nội dung thông tin liên quan và xác định mối quan hệ của các phương pháp đo lường khác nhau bao gồm cả EVA với những biến động trong giá trị thị trường thông qua MVA

Đối tượng được chúng tôi sử dụng trong nghiên cứu này là thước đo EVA và các thước đo truyền thống để đo lường thành quả doanh nghiệp EPS, NOPAT, ROCE, ROE, OCF, RONW

Chúng tôi sử dụng 117 công ty sản xuất trên thị trường Việt Nam và được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán của sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ chí minh- HSX và Hà nội – HNX trong thời gian nghiên cứu là 2005-2013 và dữ liệu 80 công ty trong vòng 4 năm 2009-2012

1.5 Ý nghĩa đề tài

Bài nghiên cứu sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc và toàn diện về những đề xuất về sự cao cấp của thước đo giá trị kinh tế gia tăng (EVA) về thành quả tài chính so với năm thước đo truyền thống như lợi nhuận hoạt động thuần sau thuế ( NOPAT), dòng tiền từ hoạt động ( OCF), thu nhập trên mỗi cổ phần ( EPS), tỉ suất sinh lợi trên vốn cổ phần sử dụng ( ROCE), tỉ suất sinh lợi trên vốn cổ phần ( ROE), tỷ suất sinh lợi trên thu nhập thuần( RONW) ở thị trường Việt Nam và đồng thời cung cấp những bằng chứng thực nghiệm Bên cạnh đó, nó còn cung cấp ý nghĩa thực tiễn tại thị trường Việt Nam với các công ty được chọn tiến hành nghiên cứu qua các phương pháp và để có thể giải thích vì sao EVA ngày càng được các công ty của Mỹ , Ấn Độ sử dụng đến như vậy Với thị trường Việt Nam liệu rằng EVA có nên được các doanh nghiệp xem xét lựa chọn hay không? Nghiên cứu kết luận rằng cùng với những biến tài chính, những biến phi tài chính khác như nhân viên, chất lượng sản phẩm nên được xem xét để đạt được sự biến đổi không xác định trong giá trị thị trường của những công ty

1.6 Kết cấu bài nghiêncứu

Bài nghiên cứu gồm có 5 chương

Chương 1: Giới thiệu

1.1.Lý do chọn đề tài

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

1.4 Phương pháp nghiên cứu

1.5 Ý nghĩa đề tài

1.6 Kết cấu bài nghiên cứu

Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây

2.1 Các nghiên cứu trước đây về EVA

2.1.1 Mối quan hệ giữa giá trị kinh tế và tỉ suất sinh lợi chứng khoán 2.1.2 Sự chấp nhận EVA và giá trị cty

2.1.3 Mối quan hệ giữa EVA và MVA

Chương 3 : Phương pháp nghiên cứu tại Việt Nam

3.1 Mô tả dữ liệu

3.2 Mô tả các biến

3.3 Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu

3.3.1 Mô hình nghiên cứu

3.3.2 Giả thuyết nghiên cứu

3.4 Phương pháp kiểm định

3.4.1 Phương pháp phân tích thành phần chính PCA

3.4.2 Phương pháp Pooled regression

Chương 4: Nội dung và kết quả nghiên cứu tại Việt Nam

4.1 Sự thích hợp của mẫu và kiểm định giá trị

4.2 Thống kê mô tả và ma trận tương quan

4.3 Phân tích thành phần chính

4.4 Kết quả phân tích hồi quy

Chương 5: Kết luận

5.1 Kết luận chung

5.2 Hạn chế bài nghiên cứu

5.3 Hướng nghiên cứu tiếp theo để phát triển đề tài

Dưới đây là phần trình bày cụ thể của các chương tiếp theo trong bài nghiên cứu

CHƯƠNG2:TỔNG QUAN VỀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY

Trong suốt hai thập kỷ, vài nhà nghiên cứu, các chuyên gia, những công ty tư vấn hoạt động trong lĩnh vực kế toán và tài chính đã tập trung vào EVA và thừa nhận những hạn chế của phương pháp đo lường thành quả truyền thống Nhưng phần lớn họ đều đưa ra những tranh luận lý thuyết và tập trung vào khái niệm EVA như là công cụ đo lường thành quả tài chính doanh nghiệp Hiện nay người ta tranh luận về những nghiên cứu nổi bật từ trước đến nay bởi các nhà nghiên cứu đi đầu Easton quan sát thấy rằng “EVA là một phương pháp

đo lường thành quả doanh nghiệp ngày càng phổ biến thường được các công ty sử dụng không chỉ để đánh giá thành quả mà còn là cơ sở xác định động cơ chi trả.” Như những phương pháp đo lường khác, EVA cố gắng đương đầu với tình trạng căng thẳng tồn tại giữa sự cần thiết tìm ra một phương pháp đo lường liên quan mật thiết tài sản cổ đông nhưng cùng thời gian đó vài ít tùy thuộc vào sự biến động ngẫu nhiên của giá cổ phiếu Đây là một tình trạng khó giải quyết và nó giải thích sự tương quan thấp của tất cả những phương pháp đo lường kế toán với lợi nhuận cổ phiếu ít nhất một năm đến năm cơ sở EVA

là một công cụ quản trị hiệu quả mới được chấp nhận như là một tiêu chuẩn của chính quyền doanh nghiệp Nó được xem như là một cách quan trọng của kết cấu hợp nhất của quản trị tài chính và động cơ bồi thường Về bản chất, EVA là một cách vừa để hợp pháp

lý tài chính doanh nghiệp Một danh sách những công ty trên thế giới được thông qua ủng

hộ mạnh mẽ quan điểm rằng một hệ thống EVA có thể tái tập trung năng lượng và đổi hướng tài nguyên để tạo giá trị bền vững cho khách hàng công ty, nhân viên và cổ đông và nhà quản lý

Đã có một tranh luận trong lý thuyết thực nghiệm về thước đo nào là tốt nhất trong việc giải thích sự thay đổi trong giá trị thị trường công ty Vài nhà nghiên cứu tiến hành phân tích thực nghiệm để kiểm tra đề nghị của Stern Stewart rằng EVA là thước đo thành quả tốt hơn trong việc dự đoán giá trị thị trường EVA, không giống như thu nhập được kì vọng được kết nối với giá trị thị trường ( O’Byrne, 1996) Mặc dù những bằng chứng được cung cấp bởi những đề nghị EVA ( Grant, 2003; Stewart, 1991; Milunovich và Tsuei , 1996; Lehn và Makhija, 1997; Chen và Dodd(1997); Worthington và West, 2004; Irala, 2007), kết quả của nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã không ủng hộ mục tiêu rằng EVA thì cao cấp hơn những thước đo truyền thống dựa trên kế toán ( Biddle và cộng sự, 1997; Kramer và Pushner , 1997; Chen và Dod , 1997, 2001; Worthington và West, 2001; Ismail, 2006; Kyriazis và Anastassis, 2007; Ramana, 2007; Ismail, 2008; Lee và Kim, 2009) Như vậy, đã có hai hướng nghiên cứu một là ủng hộ sự cao cấp của EVA và một nghiên cứu khác là ủng hộ sự cao cấp của các thước đo truyền thống về việc đo lường thành quả doanh nghiệp trong việc giải thích giá trị thị trường

2.1 Các nghiên cứu ủng hộ sự cao cấp EVA

Những nghiên cứu dưới đây xác nhận thước đo EVA thì cao cấp hơn những thước đo truyền thống trong sự liên kết với tỉ suất sinh lợi chứng khoán hoặc giá trị thị trường doanh nghiệp Stewart (1991) cung cấp bằng chứng sự tương quan giữa EVA và MVA Sử dụng một mẫu những công ty Mỹ và kiểm tra cả sự biến động và bất biến của EVA và MVA, ông phát hiện rằng có một mối quan hệ giữa EVA và MVA Vì sự tương quan giữa những biến động trong EVA và MVA khá cao, Stewart đề nghị rằng chấp nhận mục tiêu tối đa hóa tăng trưởng EVA và MVA sẽ tạo ra sự gia tăng trong giá trị thị trường của công ty Trong phần lớn các nghiên cứu bởi Stern và cộng sự (1994) thấy rằng những thước đo kế toán như thu nhập (EPS), tăng trưởng thu nhập, cổ tức (D), tăng trưởng cổ tức, ROE, hoặc thậm chí dòng tiền

(CF) đã không phải là những thước đo chính trong đo lường thành quả nhưng thực tế EVA lại là thước đo gắn liền với giá trị thị trường công ty nhất O’Byrne ( 1996) trong bài nghiên cứu “ EVA và giá trị thị trường” đã kết luận EVA không giống như NOPAT hay những thước đo thu nhập như thu nhập thuần (NI) hoặc thu nhập trên mỗi cổ phần ( EPS) nó có liên kết hệ thống với giá trị thị trường EVA cung cấp khả năng dự đoán tốt hơn những thước đo thành quả hoạt động về giá trị thị trường công ty Lehn và Makhija ( 1997) kiểm định mối quan hệ giữa sáu thước đo thành quả và tỉ suất sinh lợi chứng khoán Kết quả chỉ

ra rằng EVA và MVA là những thước đo thành quả hiệu quả Hơn nữa, sự tương quan giữa EVA với tỉ suất sinh lợi chứng khoán ( 0.59) hơi cao hơn sự tương quan của MVA ( 0.58), ROE (0.46), ROA (0.46), hoặc ROS ( 0.39) Do đó, trong dài hạn EVA và MVA có vẻ như

là những thước đo đo lường thành quả doanh nghiệp tốt hơn là những thước đo kế toán thông Chen và Dodd(1997)cho rằng “ EVA cung cấp nhiều thông tin liên quan hơn là phương pháp truyền thống của lợi nhuận kế toán.” Họ cũng phát hiện hai biến EVA và RI tương quan cao và giống hệt nhau trong suốt giai đoạn liên kết với tỉ suất sinh lợi chứng khoán Tuy nhiên, nghiên cứu KPMG-BS đã đánh giá 100 công ty hàng đầu dựa trên EVA, doanh số, PAT và chỉ tiêu MVA Khảo sát sử dụng danh sách BS-1000 của các công ty sử dụng chỉ số tổng hợp bao gồm doanh số, khả năng sinh lợi và tỉ lệ tăng trưởng thường niên hợp nhất của các công ty trong giai đoạn 1996-97 Kết quả chỉ ra rằng EVA có sự tương quan cao nhất với tỉ suất sinh lợi chứng khoán Worthington và West (2004) cung cấp bằng chứng về chuỗi thời gian, dữ liệu chéo trên 110 công ty Úc trong giai đoạn 1992-1998 được tiến hành để kiểm tra nội dung thông tin của EVA và kết luận rằng “ tỉ suất sinh lợi chứng khoán liên quan tới EVA nhiều hơn là thu nhập còn lại(RI) , thu nhập( EPS) và dòng tiền thuần(NCF).”

2.2 Các nghiên cứu ủng hộ sự cao cấp của các thước đo truyền thống

Một vài nghiên cứu không ủng hộ mục tiêu rằng EVA cung cấp tốt hơn tỉ suất sinh lợi chứng khoán ( Biddle và cộng sự 1997 và 1999) phân tích một mẫu các công ty trong giai đoạn 1984-1993 bằng cách so sánh tỉ suất sinh lợi thị trường chứng khoán hiệu chỉnh với EVA, thu nhập còn lại (RI) và dòng tiền hoạt động (OCF) Kết quả không ủng hộ rằng EVA

thì vượt trội hơn những phương pháp đo lường truyên thống sự liên kết với tỉ suất sinh lợi chứng khoán.Wong (2005) nghiên cứu sự ảnh hưởng của EVA và những thước đo truyền thống dựa trên tỉ suất sinh lợi chứng khoán , bẳng chứng từ Malaysia Tác giả kiểm định sự kết hợp giữa EVA, ROA, ROE và EPS với tỉ suất sinh lợi chứng khoán in Bursa Malaysia Mẫu gồm những công ty đại chúng được chấp nhận trong thị trường Bursa Malaysia trong giai đoạn 1990-2000 Kết quả cho thấy ROA, ROE và EPS có ảnh hưởng ý nghĩa đến tỉ suất sinh lợi chứng khoán EVA được tìm thấy là thước đo kém nhất trong việc dự đoán tỉ suất sinh lợi chứng khoán bất chấp giai đoạn kinh tế Như vậy, nghiên cứu đã không ủng hộ đề nghị của Stewart Ismail (2006) tiến hành một nghiên cứu trên EVA và trong sự liên kết với

tỉ suất sinh lợi chứng khoán tức là thu nhập kế toán và tỉ suất sinh lợi chứng khoán và phát hiện rằng lợi nhuận hoạt động thuần sau thuế( NOPAT) và thu nhập thuần( NI) tốt hơn là EVA trong việc giải thích tỉ suất sinh lợi chứng khoán Xa hơn, nghiên cứu này còn cho thấy dòng tiền hoạt động tích lũy có nội dung thông tin gia tăng ý nghĩa hơn là EVA Peterson và Peterson (2006) phân tích phương pháp truyền thống và phương pháp giá trị gia tăng và mối quan hệ với giá cổ phiếu Những phát hiện chỉ ra rằng “ phương pháp truyền thống không liên quan đến giá cổ phiếu ít hơn là lợi nhuận dựa trên giá trị gia tăng.” Tương

tự, Luber cũng xác nhận rằng “ một EVA dương trong suốt một giai đoạn sẽ làm tăng giá trị thị trường MVA , trong khi một EVA âm sẽ làm giảm MVA vì thị trường mất sự tự tin trong khả năng doanh nghiệp để đảm bảo lợi nhuận cao trên vốn đầu tư.” Kyriazis và Anastassis (2007) trong nghiên cứu kiểm định về khả năng giải thích tương đối của giá trị kinh tế gia tăng ( EVA) với tỉ suất sinh lợi chứng khoán và giá trị thị trường công ty ( MVA) so với những biến về kế toán như thu nhập thuần ( NI), thu nhập hoạt động ( OI) trong một thị trường nhỏ đang phát triển ở Châu Âu, thị trường chứng khoán Athens Kết quả đã không ủng hộ mục tiêu của Stern Stewart rằng EVA thì liên kết cao hơn với tỉ suất sinh lợi chứng khoán và giá trị thị trường tăng thêm ( MVA) Những kiểm định nội dung thông tin chỉ ra thu nhập thuần ( NI) và thu nhập hoạt động (OI) tương quan với tỉ suất sinh lợi chứng khoán và MVA nhiều hơn là EVA Hơn nữa EVA trong mối liên hệ với giá trị thị trường tăng thêm (MVA) không tốt hơn NI và OI và những thành phần của EVA chỉ duy nhất làm tăng nội dung thông tin biên so với lợi nhuận kế toán Tuy nhiên, Lee và Kim( 2009) giới thiệu EVA cải tiến “REVA” trong ngành công nghiệp nhà hàng, lễ tân và so sánh

nó với EVA, MVA và những phương pháp truyền thống như thu nhập( EPS) và dòng tiền ( CF) Việc kiểm định nội dung thông tin chỉ ra rằng thu nhập thì hữu ích hơn dòng tiền trong việc giải thích giá trị thị trường của những công ty trong ngành lễ tân EVA có rất ít sự mô

tả Việc kiểm định nội dung thông tin cho thấy rằng EVA so với thu nhập( EPS) và dòng tiền (CF) chỉ duy nhất đóng góp phần nhỏ đến nội dung thông tin Nói chung kết quả không ủng hộ đề nghị rằng EVA thì tốt hơn thu nhập và dòng tiền trong mối quan hệ với giá trị thị trường cổ phiếu Ngoài ra, nghiên cứu còn cung cấp những phát hiện hết sức thú vị và ý nghĩa “ REVA và MVA có thể được xem xét như là phương pháp đo lường tốt trong ba lĩnh vực ( khách sạn, nhà hàng và sòng bạc) Theo như những gì tìm thấy, REVA và MVA giải thích tỉ suất sinh lợi thị trường hiệu chỉnh bằng cách đưa ra hệ số dương Một phát hiện thú

vị liên quan đến lý thuyết là hầu hết các nhà nghiên cứu đều sử dụng R2 và mô hình hồi quy

dữ liệu panel để đo lường sự thích hợp của giá trị Những bằng chứng gần đây đề nghị rằng những phương pháp đo lường có thể bị ảnh hưởng bởi sự tác động của quy mô trong hồi quy mức độ ( Das và Lev, 1994) Các nhà nghiên cứu đã đữa ra rất nhiều lý do khác nhau (Biddle 1998) “tại sao EVA lại thể hiện chất lượng thấp so với những phương pháp đo lường khác như thu nhập trong việc giải thích tỉ suất sinh lợi chứng khoán Lý do quan trọng

sự đánh giá sai số trong tính toán chi phí sử dụng vốn ( WACC ) và hiệu chỉnh kế toán như

là so sánh cái gì thị trường đang sử dụng giá trị công ty

Satish Kumar and A.K Sharma (2011) đã tiến hành nghiên cứu về những đề xuất về sự cao cấp của thước đo giá trị kinh tế gia tăng EVA so với những thước đo kế toán truyền thống tại những doanh nghiệp phi tài chính ở Ấn Độ Tác giả đã sử dụng hồi quy OLS để kiểm định nội dung thông tin gia tăng tương đối của EVA và những thước đo kế toán để giải thích giá trị thị trường Kết quả chỉ ra rằng NOPAT và OCF thì tốt hơn EVA trong việc giải thích giá trị thị trường của những doanh nghiệp Ấn Độ và những phát hiện này không ủng hộ quan điểm rằng EVA thì cao cấp hơn so với những thước đo truyền thống trong mối liên hệ với giá trị thị trường công ty

Prof Mitesh Patel (2012) tiến hành nghiên cứu sử dụng phương pháp Anova để kiểm tra ảnh hưởng của thước đo EVA lên giá cổ phiếu của những ngân hàng tư nhân ở Ấn Độ trong

5 năm Kết quả chỉ ra rằng không có bất cư ngân hàng nào ở Ấn Độ mà thước đo EVA ảnh hưởng đến giá cổ phiếu ngoại trừ Kotak Mahindra bank là có ảnh hưởng

Madan Lal Bhasin (2013) trong bài nghiên cứu về” Giá trị kinh tế gia tăng và sự tạo ra giá trị cổ đông:bằng chứng thực nghiệm tại Ấn Độ” đã ứng dụng phương pháp Anova ,phân tích

xu hướng và hồi quy OLS để kiểm định xem liệu những công ty trong mẫu có thể tạo ra giá trị cho các cổ đông không; nhấn mạnh tính hiệu quả của phương pháp EVA hơn những phương pháp đo lường thành quả doanh nghiệp thông thường và chỉ ra xem liệu có hay không những khác nhau quan trọng giữa giá trị hiện tại của EVACE và nhân tố thời gian của những công ty trong mẫu Nghiên cứu chỉ ra rằng không có bằng chứng mạnh mẽ nào ủng hộ quan điểm của Stern Stewart rằng EVA tốt hơn những cách đo lường truyền thống trong việc tính toán liên quan giá trị thị trường

2 O’Byrne ( 1996) EVA,MVA,EPS,NOPAT,

NI

EVA có liên kết

hệ thống với giá trị thị trường

,ROS

EVA và MVA là những thước đo

đo lường thành quả doanh nghiệp tốt hơn là những thước đo kế toán thống

quan cao nhất với

tỉ suất sinh lợi chứng khoán

5 Worthington& West (2004) EVA, MVA, RI , EPS ,

NCF

Tỉ suất sinh lợi chứng khoán liên quan tới EVA nhiều hơn là các thước đo truyền thống

CÁC NGHIÊN CỨU ỦNG HỘ SỰ CAO CẤP CỦA CÁC THƯỚC ĐO TRUYỀN

THỐNG

6 Biddle và cộng sự (1997 &

1999)

vượt trội hơn những phương pháp đo lường truyên thống sự liên kết với tỉ suất sinh lợi chứng khoán

và EPS

ROA, ROE & EPS có ảnh hưởng ý nghĩa đến tỉ suất sinh lợi chứng khoán EVA là thước đo kém nhất

hơn là EVA trong việc giải thích tỉ suất sinh lợi chứng khoán

9 Kyriazis&Anastassis (2007) EVA, MVA, NI, OI Kết quả không

ủng hộ EVA liên kết cao hơn với tỉ suất sinh lợi chứng khoán và

giá trị thị trường tăng thêm

vớiEPS& CF chỉ duy nhất đóng góp phần nhỏ đến nội dung thông tin Kết quả không ủng

hộ rằng EVA thì tốt hơn thu nhập

và dòng tiền trong mối quan

hệ với giá trị thị trường cổ phiếu

Sharma (2011)

EVA, MVA, NOPAT,

OCF

NOPAT và OCF thì tốt hơn EVA trong việc giải thích giá trị thị trường và không ủng hộ quan điểm rằng EVA thì cao cấp hơn

so với những thước đo truyền thống

Nhận xét: Từ những tóm lược các nghiên cứu trước đây, có những nhà nghiên cứu cho rằng EVA thì quan trọng trong đo lường thành quả hoặc tạo giá trị công ty trong khi vài nhà nghiên cứu lại không ủng hộ đề nghị đó của Stern Stewart Điều đó cho thấy rằng việc sử dụng thước đo nào là hiệu quả nhất để đo lường giá trị thị trường doanh nghiệp là tùy thuộc vào môi trường từng nơi và những cách thức đo lường khác nhau của mỗi người Bây giờ, thế giới kinh doanh đang dần minh bạch hơn và chính quyền doanh nghiệp cấp cao Do đó, khía cạnh tạo giá trị cổ đông hết sức quan trọng trong bối cảnh hiện nay cùa thành quả doanh nghiệp và quản trị Cho nên, một điều không thể phủ nhận sự cần thiết nghiên cứu riêng biệt trong lĩnh vực này Tuy nhiên, việc nhận diện thước đo EVA là một thước đo đánh giá thành quả hoạt động của doanh nghiệp vẫn còn khá mới mẻ đối với các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay Do đó chúng tôi tiến hành nghiên cứu này để xem những đề xuất về sự cao cấp của thước đo giá trị kinh tế gia tăng (EVA) về thành quả tài chính so với năm thước đo truyền thống như NOPAT, OCF,EPS, ROCE, ROE ở những doanh nghiệp Việt Nam và đồng thời cung cấp những bằng chứng thực nghiệm Để đạt được điều này, chúng tôi tiến hành kiểm định nội dung thông tin gia tăng tương đối của những thước

đo khác nhau và đồng thời cũng kiểm tra mối quan hệ của những thước đo này với giá trị thị trường tăng thêm (MVA)

CHƯƠNG3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1 Mô tả dữ liệu

Nghiên cứu về EVA thường được xem xét với các công ty mẫu cùng một ngành, với sự phát triển cũng như tầm quan trọng của ngành công nghiệp sản xuất, đặc biệt với một nước đang trong giai đoạn cố gắng phấn đấu vươn tới chủ nghĩa cộng sản thì vai trò của các doanh nghiệp sản xuất càng quan trọng và đóng một vai trò không một ngành nào có thể thay thế được Với một mẫu được thu thập từ các công ty sản xuất được niêm yết

trên sàn giao dịch chứng khoán HNX và HOSE chúng tôi thu thập được một mẫu của

117 công ty trong thời gian nghiên cứu là 2005-2013, thời kỳ trước, trong và sau khủng hoảng kinh tế thế giới ( chúng tôi gọi đây là dữ liệu unbalance) song song với đó là một mẫu gồm 80 công ty sản xuất trong giai đoạn 2009-2012 do thời gian nghiên cứu trong

dữ liệu unbalance các công ty gia nhập cũng như hoạt động không đều nhau nên việc thu thập dữ liệu gặp khá nhiều khó khăn, chúng tôi lựa chọn thời gian nghiên cứu kết hợp với số công ty nghiên cứu tạo ra được một mẫu dữ liệu cân bằng là lớn nhất

Các biến được sử dụng trong bài đều liên quan đến việc đánh giá thành quả hoạt động của doanh nghiệp chính vì thế khi tiến hành tính toán số liệu thì đa phần các dữ liệu chúng tôi phải sử dụng báo cáo tài chính của công ty Chúng tôi sử dụng các báo cáo tài chính của các công ty được cung cấp trên website cafef.com.vn, trong trường hợp một số công ty không có đầy đủ báo cáo tài chính các năm, chúng tôi thực hiện tìm kiếm trên cophieu68, vietstock… và đặc biệt là website chính thức của các công ty Với các biến được sử dụng trong bài, chúng tôi thực hiện việc tính toán và xử lý số liệu của các công

ty để có thể tính toán ra được các số liệu MVA, EVA, EPS, NOPLAT, OCF, ROCE, ROE, RONW… Công thức tính toán được chúng tôi mô tả kỹ hơn ở phần xây dựng biến

Đối với trường hợp một số thông số không có trong báo cáo tài chính công ty nhưng phục vụ cho mục đích tính toán các số liệu được chúng tôi sử dụng trong bài trong đó phải kể đến Lãi suất phi rủi ro Lãi suất được chúng tôi sử dụng đại diện cho lãi suất phi rủi ro của Việt nam qua các năm là lãi suất của trái phiếu chính phủ Việt Nam kỳ hạn 1 năm được thu thập từ website của ADB Bên cạnh lãi suất phi rủi ro, lãi suất thị trường cũng đóng một vai trò quan trọng không kém trong mô hình CAPM là lãi suất thị trường Lãi suất này được chúng tôi sử dụng là tỷ suất sinh lợi trung bình của chỉ số VN- index được niêm yết trên website cafef.com.vn Chúng tôi tiến hành thu thập mức giá đóng của của chỉ số này theo ngày và tính toán giá trị trung bình của tỷ suất sinh lợi trong năm dựa theo tỷ suất sinh lợi hằng ngày mà chỉ số này có được Và để có cái nhìn

cụ thể hơn dưới đây chúng ta sẽ xem xét quá trình xây dựng biến trong bài nghiên cứu này

3.2 Mô tả các biến

Mỗi thước đo được sử dụng đều cung cấp những thông tin trên các khía cạnh khác nhau về mức độ đóng góp của các nguồn lực tài chính và phi tài chính vào kết quả đạt được Đặc biệt là các thước đo phản ánh hiệu quả đầu tư thường xuyên được sử dụng cho việc lập dự

án đầu tư, thẩm định và đánh giá hiệu quả sử dụng vốn đầu tư trong các doanh nghiệp như: ROE , RONW, EPS, NOPAT, ROCE, OCF và một thước đo gần đây nhất thường xuyên được các học giả trên thế giới ca ngợi như là một “thước đo vạn năng” phù hợp nhất cho việc sử dụng đánh giá thành quả hoạt động của doanh nghiệp và có thể thay thế được cho các thước đo khác Đó chính là thước đo EVA (Economic Value Added ) giá trị kinh tế tăng thêm Dưới đây là bảng tổng quan mô tả các biến:

Mô hình OLS được chạy trên các biến được xây dựng như sau:

MVA

Biến phụ thuộc

Giá trị thị trường gia tăng của doanh nghiệp

http://cafef.vn/

EVA

Biến độc lập

Giá trị kinh tế tăng thêm

http://cafef.vn/

EPS Biến độc

lập

Lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu

http://cafef.vn/

OCF

Biến độc lập

Dòng tiền từ hoạt động của công ty

http://cafef.vn/

RONW

Biến độc lập

Tỉ suất sinh lợi trên giá trị thuần

http://cafef.vn/

3.1.1 Giá trị thị trường gia tăng ( Market Value Added)

Để khắc phục hạn chế của các hệ số tỷ suất lợi nhuận trong việc đo lường kết quả hoạt động của doanh nghiệp, các nhà kinh tế đưa ra MVA MVA thường được sử dụng để đánh giá thành tích của các nhà quản lý công ty Hoạt động của các nhà quản lý đem lại hiệu quả cho công ty và tối đa hóa được giá trị cổ phiếu nếu đem lại giá trị gia tăng càng lớn

Giá trị thị trường thêm đại diện cho sự giàu có được tạo ra bởi một công ty cho các cổ đông

kể từ khi thành lập Nó tương đương với số tiền mà giá trị thị trường của cổ phiếu của công ty vượt quá tổng số vốn đầu tư vào một công ty (bao gồm vốn lưu giữ trong các hình

hóa sự giàu có của cổ đông, giá trị thị trường gia tăng là một biện pháp quan trọng để phân tích bao nhiêu giá trị của một công ty đã được thêm vào sự giàu có của các cổ đông Giá trị thị trường tăng cao hơn là tốt hơn Công thức tính giá trị thị trường tăng thêm trong tính toán trong hai phương vị Tính toán phổ biến nhất là từ quan điểm của

các cổ đông thông thường và nó bằng vượt quá vốn hóa thị trường trên tổng nguồn vốn cổ đông phổ thông " như hình dưới đây :

Giá trị thị trường tăng thêm (MVA)= Tổng số cổ phiếu đang lưu hành hiện tại × Giá thị trường - Tổng số vốn chủ sở hữu chung

Từ quan điểm của tất cả các nhà đầu tư (tức là các cổ đông và chủ nợ , và không chỉ cổ đông ) , giá trị thị trường gia tăng bằng giá trị thị trường của tổng công ty trừ đi giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu và nợ nần

Giá trị thị trường tăng thêm cho tất cả các nhà đầu tư

= Giá trị thị trường của Công ty - ( Giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu + Giá trị sổ sách của nợ )

= Giá trị thị trường của vốn cổ phần - Vốn chủ sở hữu Tổng số cổ đông + Giá trị thị trường của nợ - Giá trị sổ sách của nợ

Trong bài nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng công thức tính toán trên phương vị là của các

cổ đông Quá trình tính toán chúng tôi cũng lấy giá trị MVA tính được ở trên chia cho số

cổ phần đang lưu hành của công ty để có được giá trị MVA trên mỗi cổ phần

3.1.2 Giá trị kinh tế gia tăng ( Economic value added)

Thuật ngữ EVA xuất hiện từ sớm năm 1989 (Finegan, 1989) Tuy nhiên, nó nhận được ít sự quan tâm cho đến tháng 9/2003 khi bài báo trong tạp chí Fortune (Tully, 1993) cung cấp một mô tả chi tiết khái niệm EVA, do Stern Stewart thực hiện, và những áp dụng EVA thành công của các tập đoàn lớn ở Mỹ Sau danh tiếng của bài báo viết về EVA như là một thước đo cải tiến hiệu quả hoạt động thì hàng loạt nghiên cứu liên quan đến thuật ngữ này ra đời và những ứng dụng rộng khắp của nó trong việc: đánh giá thành quả hoạt động của doanh nghiệp; lựa chọn dự án đầu tư; thiết kế chính sách khen thưởng; hay đánh giá thành

công cả trong các lĩnh vực, ngành rộng lớn như nông nghiệp…Ý tưởng ban đầu là cố gắng tìm kiếm cách thức đo lường mức lợi nhuận kinh tế (economic profit) thật sự mà một doanh nghiệp nào đó có thể tạo ra, định lượng nó một cách cụ thể Nhờ đó mà chúng ta có thể xác định được mức độ thành công cũng như thua lỗ của doanh nghiệp trong một khoảng thời gian nào đó một cách chính xác hơn và đơn giản hơn Bên cạnh đó, EVA cũng là một thước

đo hữu ích đối với nhà đầu tư khi muốn định lượng giá trị mà doanh nghiệp có thể tạo ra cho nhà đầu tư Nhà đầu tư cũng có thể dùng thước đo EVA để so sánh doanh nghiệp này với các doanh nghiệp khác cùng ngành một cách nhanh chóng

Theo định nghĩa của Công ty stern stewart: “Giá trị kinh tế tăng thêm là thước đo phần thu nhập tăng thêm từ chênh lệch giữa lợi nhuận hoạt động trước lãi vay sau thuế và chi phí sử dụng vốn”

Cơ sở xác định EVA :

EVA = NOPAT – (TC x WACC)

- NOPAT (Net Operating Profit after tax): Lợi nhuận trước lãi vay và sau thuế = Lợi nhuận sa999999u thuế + lãi vay x ( 1- thuế suất thuế TNDN)

- TC: (Total capital): Vốn đầu tư xác định bằng tổng tài sản bình quân trên bảng cân đối kế toán

- WACC: Lãi suất sử dụng vốn bình quân gia quyền theo tỷ trọng các nguồn vốn ( bao gồm

cả vốn vay và vốn chủ)

Ưu điểm nổi bật nhất của thước đo EVA là có tính tới chi phí sử dụng vốn chủ, đây là chi phí cơ hội khi nhà đầu tư bỏ vốn đầu tư vào lĩnh vực kinh doanh này thay vì lĩnh vực kinh doanh khác, qua đó có thể xác định chính xác giá trị thực sự được tạo ra cho các nhà đầu

tư, cổ đông trong một thời kỳ nhất định Các thước đo khác không tính tới loại chi phí này Thứ hai, khi xác định EVA đòi hỏi các chỉ tiêu được phán ánh theo quan điểm kinh tế khắc phục được hạn chế của các thước đo truyền thống khác khi sử dụng số liệu kế toán phục vụ

cho việc tính toán Vì vậy, khi tính toán EVA cần phải dựa trên quan điểm kinh tế coi tất các các nguồn vốn được huy động vào hoạt động đầu tư, sản xuất kinh doanh đều phát sinh chi phí sử dụng vốn và phải được phản ánh theo cơ sở tiền Tuy nhiên, cũng giống như các chỉ tiêu đo lường khác, EVA cũng có hạn chế do việc phải sử dụng chủ yếu số liệu kế toán được lập trên cơ sở dồn tích phục vụ tính toán thành quả hoạt động của doanh nghiệp thay vì phải sử dụng số liệu tính toán trên cơ sở tiền Để khắc phục nhược điểm này, tác giả đề nghị khi tính toán thước đo EVA cần thiết phải thực hiện một số điều chỉnh số liệu kế toán nhằm hoàn thiện hơn nữa tính hữu dụng của chỉ tiêu này

NOPAT: Điều chỉnh tăng lên đúng bằng giá trị điều chỉnh giảm phần tiền lãi thuê hoạt động (

tính trên số tiền thuê phải trả cho từng kỳ nhân với chi phí sử dụng vốn bình quân) ra khỏi chi phí thuê hoạt động đã ghi nhận trong kỳ

Vốn đầu tư: Điều chỉnh tăng vốn đầu tư bằng với giá trị tiền thuê mà đơn vị đi thuê ước tính

phải trả được chiết khấu về tại thời điểm thuê Đối với đơn vị cho thuê thu nhập từ việc cho thuê gồm hai phần: phần bù đắp khấu hao và phần lợi nhuận thu được hàng năm được xác định bằng tỷ lệ sinh lời đòi hỏi nhân với giá trị đầu tư Vì vậy, đối với đơn vị đi thuê cần phải phản ánh giá trị đầu tư tài sản cho thuê trên bảng cân đối kế toán và phần lợi nhuận của bên cho thuê cần đươc coi là tiền lãi thuê hoạt động

- Điều chỉnh trong bảng cân đối kế toán: Các tài sản sụt giảm hay các khoản nợ tăng lên do

thực hiện việc ghi nhận trước của kế toán trong khi thực tế chưa xảy ra ảnh hưởng đến vốn đầu

tư và lợi nhuận:

+ Các khoản dự phòng: Theo chế độ kế toán Việt Nam hiện hành thì lập dự phòng là ước tính

kế toán xác định mức giảm giá của các khoản mục có thể xảy ra cho niên độ kế toán tiếp theo

và được phản ánh trong kỳ hiện tại Nếu khoản trích lập dự phòng mà thực tế chưa xảy ra sẽ ảnh hưởng tới cả Bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả kinh doanh Vì khi thực hiện trích lập dự phòng, các tài khoản tài sản bị ghi giảm theo làm giảm vốn đầu tư Mặt khác, giá trị trích lập thường được phản ánh vào chi phí trong kỳ và làm giảm lợi nhuận trong kỳ kế toán

đó Trong kỳ, kế toán quản trị đánh giá xem liệu rằng mức trích lập dự phòng có phù hợp hay

không và nó có xảy ra hay không từ đó có các điều chỉnh sao cho phù hợp với mục tiêu quản trị của mình

+ Các khoản trích trước: là việc phản ánh trước trong kỳ kế toán khoản chi phí nào đó theo

ước tính Vì vậy, cần thiết phải điều chỉnh tăng vốn đầu tư và tăng lợi nhuận đúng bằng số dư các khoản chi phí trích trước trên bảng cân đối kế toán

+ Thuế thu nhập doanh nghiệp: Khi tính NOPAT, chúng ta lấy lợi nhuận trước lãi vay và thuế

đã điều chỉnh trừ thuế thu nhập doanh nghiệp Tuy nhiên, chúng ta chỉ trừ số thuế mà doanh nghiệp thực sự trả bằng tiền mặt vì quan điểm kinh tế dựa trên cơ sở dòng tiền thực thu, thực chi Số tiền thuế mà doanh nghiệp trả thì khác với số tiền mà họ ghi nhận là chi phí thuế Điểm chính khi chỉ tính thuế mà doanh nghiệp thực sự trả bằng tiền mặt là để biết được lợi nhuận thực tế được tạo ra từ các khoản đầu tư bằng tiền thực sự

Lãi suất sử dụng vốn bình quân – WACC (%): phụ thuộc vào lãi suất từng loại vốn và cấu

trúc vốn của doanh nghiệp cũng như chính sách tài chính mà doanh nghiệp lựa chọn Khi xác định chi phí sử dụng vốn cần dựa vào giá thị trường để xác định giá trị từng nguồn vốn Tuy nhiên, do thị trường chứng khoán Việt Nam mới hình thành và phát triển một số năm gần đây

và có những diễn biến bất thường chưa phản ánh đúng quy luật Vì vậy, lựa chọn cấu trúc vốn theo giá trị sổ sách kế toán để tính toán EVA phù hợp hơn cho giai đoạn này

*

Tỷ trọng nợ trong tổng vốn đầu

tư

+

Lãi suất

sử dụng vốn chủ

*

Tỷ trọng vốn chủ trong tổng vốn đầu tư

Trong đó: chi phí sử dụng vốn chủ sở hữu được chúng tôi tính toán dựa theo công thức CAPM

R= Rf+β(Rm-Rf)

Với - Rf: là lãi suất phi rủi ro – chúng tôi sử dụng lãi suất trái phiếu chính phủ kỳ hạn 1 năm

- Rm là lãi suất thị trường đại diện là tý suất sinh lợi của chỉ số VN-index

-βlà Hệ số đo lường mức độ rủi ro được tính toán như sau:

Hệ số rủi ro beta là hệ số đo lường mức độ biến động hay còn gọi là thước đo rủi ro hệ thống của một chứng khoán hay một danh mục đầu tư trong tương quan với toàn bộ thị trường Beta được sử dụng trong mô hình định giá tài sản vốn (CAPM) để tính toán tỷ suất sinh lời kỳ vọng của một tài sản dựa vào hệ số beta của nó và tỷ suất sinh lời trên thị trường.Nếu một chứng khoán có hệ số beta:

 Bằng 1, mức biến động của giá chứng khoán này sẽ bằng với mức biến động của thị trường

 Nhỏ hơn 1, mức độ biến động của giá chứng khoán này thấp hơn mức biến động của thị trường

 Lớn hơn 1: mức độ biến động giá của chứng khoán này lớn hơn mức biến động của thị

trường

Công thức tính hệ số beta:

Beta = Covar(Ri,Rm)/Var(Rm)

Trong đó:

 Ri:Tỷ suất sinh lời của chứng khoán

 Rm: Tỷ suất sinh lời của thị trường (ở đây là VN-Index)

 Var(Rm): Phương sai của tỷ suất sinh lời của thị trường Covar (Ri,Rm): Hiệp phương sai của tỷ suất sinh lời của chứng khoán và tỷ suất sinh lời của thị trường

Tỷ suất sinh lợi được tính như sau:

R = log(p1)/p0

Trong đó:

 P1: giá đóng cửa điều chỉnh phiên đang xét

 Po: giá đóng cửa điều chỉnh phiên trước đó

Sau khi thực hiện tính toán được hệ số Beta, chúng tôi áp dụng công thức CAPM ở trên để tìm ra chi phí sử dụng vốn cổ phần và áp dụng vào công thức để tính WACC

Vốn đầu tư (TC) = Vốn luân chuyển ròng+ Đầu tư tài sản cố định+ Tài sản khác+ Tài sản vô hình+ Giá trị thương hiệu tích lũy+Hiện giá của tài sản thuê hoạt động+ Dự phòng

NOPAT = Lợi nhuận sau thuế + lãi vay x ( 1- thuế suất thuế TNDN) + dự phòng + chi phí trích trước + chi phí R& D + tiền lãi thuê hoạt động + thuế thu nhập hoãn lại phải nộp trong kỳ

3.1.3 Tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu ( ROE)

ROE là tỷ suất sinh lợi trên vốn chủ sở hữu , đo lường khả năng sinh lợi trên mỗi đồng vốn của cổ đông thường, được tính bằng công thức:

ROE = ổ ố ổ ầ ă ướậ ổò ố ổ ầ ă

Chỉ số này là thước đo chính xác để đánh giá một đồng vốn bỏ ra và tích lũy tạo ra bao

phiếu cùng ngành trên thị trường, từ đó tham khảo khi quyết định mua cổ phiếu của công ty nào

Tỷ lệ ROE càng cao càng chứng tỏ công ty sử dụng hiệu quả đồng vốn của cổ đông, có nghĩa là công ty đã cân đối một cách hài hòa giữa vốn cổ đông với vốn đi vay để khai thác lợi thế cạnh tranh của mình trong quá trình huy động vốn, mở rộng quy mô Cho nên hệ số ROE càng cao thì các cổ phiếu càng hấp dẫn các nhà đầu tư hơn

Khi tính toán được tỷ lệ này, các nhà đầu tư có thể đánh giá ở các góc độ cụ thể như sau:

- ROE nhỏ hơn hoặc bằng lãi vay ngân hàng, vậy nếu công ty có khoản vay ngân hàng tương đương hoặc cao hơn vốn cổ đông, thì lợi nhuận tạo ra cũng chỉ để trả lãi vay ngân hàng

- ROE cao hơn lãi vay ngân hàng thì phải đánh giá xem công ty đã vay ngân hàng và khai thác hết lợi thế cạnh tranh trên thị trường chưa để có thể đánh giá công ty này có thể tăng tỷ

lệ ROE trong tương lai hay không

3.1.4 Tỷ suất sinh lợi trên vốn sử dụng ( ROCE)

ROCE cho biết hiệu quả sử dụng vốn dài hạn trong doanh nghiệp bao gồm cả vốn tự có và vốn vay Chỉ số này sẽ cho cái nhìn rộng hơn về hiệu quả sử dụng vốn của doanh nghiệp so với ROE, vốn chỉ tính riêng trên nguồn vốn chủ sở hữu

ROCE = ợ ậ ướ ế à ã

ổ à ả ợ ắ ạ

ROCE là một chỉ số tốt để so sánh khả năng sinh lời của các doanh nghiệp Bên cạnh đó ROCE cũng được sử dụng để đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp

3.1.5 Tỷ suất sinh lợi trên giá trị thuần (RONW)

RONW trong tài chính được sử dụng như một thước đo khả năng sinh lợi của doanh nghiệp, nó chỉ ra bao nhiêu lợi nhuận được tạo ra trên vốn mà chủ sở hữu đầu tư Tỷ số này

rất hữu ích trong việc so sánh khả năng sinh lợi của một doanh nghiệp so với các doanh nghiệp khác trong cùng một ngành

á ị ầ

ROCE xem xét trên tổng vốn đầu từ gồm cả vốn cổ phần và vốn vay dài hạn trong khi đó RONW lại chỉ duy nhất xem xét vốn chủ sở hữu dựa trên quyết định hiệu quả về quản trị doanh nghiệp Do đó, đối với các nhà đầu tư vốn cổ phần, RONW là thước đo hiệu quả tốt hơn ROCE vì họ chỉ quan tâm tỷ suất sinh lợi trên vốn đầu tư của mình hơn là tỷ suất sinh lợi trên tổng vốn doanh nghiệp

3.1.6 Dòng tiền hoạt động (OCF)

Đây là lượng tiền tạo ra từ hoạt động của một công ty, thường được tính bằng cách lấy thu nhập trừ đi các khoản chi phí hoạt động, tuy nhiên việc tính toán này đã có sự điều chỉnh nhiều hơn so với thu nhập ròng Ta có thể tìm thấy số liệu OCF trên các báo cáo lưu chuyển tiền tệ OCF được tính toán theo công thức sau:

OCF = EBIT + Khấu hao - Thuế

3.1.7 Thu nhập trên mỗi cổ phần (EPS)

EPS cơ bản = lợi nhuận thuộc về cổ phiếu phổ thông /Số cổ phiếu

 Lợi nhuận thuộc về cổ phiếu phổ thông được tính bằng lãi hoặc lỗ thuộc về vốn chủ

sở hữu của công ty mẹ trừ đi cổ tức sau thuế đối với cổ phần ưu đãi (nếu cổ phần ưu đãi được phân loại như vốn chủ sở hữu)

3.1.8 Lợi nhuận trước lãi vay và sau thuế (NOPAT)

Được đề cập kỹ trong phần EVA, nên trong phần này chúng tôi xin phép không được đề cập đến nữa

3.3 Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu

3.3.1 Mô hình nghiên cứu

Để xem xét về tính ưu việt của thước đo giá trị kinh tế gia tăng (EVA) so với năm thước

đo truyền thống như lợi nhuận hoạt động thuần sau thuế ( NOPAT), dòng tiền từ hoạt động ( OCF), thu nhập trên mỗi cổ phần ( EPS), tỉ suất sinh lợi trên vốn cổ phần sử dụng ( ROCE), tỉ suất sinh lợi trên vốn cổ phần ( ROE) và RONW ở những công ty Việt Nam Chúng tôi tiến hành kiểm định nội dung thông tin gia tăng tương đối của những thước đo khác nhau EVA, OCF, NOPAT, ROE, ROCE, EPS và đồng thời cũng kiểm tra mối quan

hệ của những thước đo này với giá trị thị trường tăng thêm (MVA) để biết được những phương pháp nào là tối ưu nhất trong việc tạo giá trị cổ đông và giải thích cho việc tác động đến giá trị thị trường tăng thêm của công ty Chúng tôi sử dụng hai mức độ phân tích:

- Phân tích nhân tố( phân tích các thành phần chủ yếu) – PCA

- Hồi quy Pooled- OLS

Thành phần chủ yếu (PCA) bao gồm việc tính toán các các giá trị đặc trưng của ma trận hiệp phương sai hoặc phân tích giá trị đặc biệt của ma trận dữ liệu, thông thường nó có nghĩa là tập trung các thuộc tính của mỗi dữ liệu Phân tích nhân tố là một quá trình để kiểm tra những cấu trúc cơ bản ảnh hưởng như thế nào lên một số biến.Ứng dụng cơ bản của PCA trong bài nghiên cứu này là để xác định số lượng các nhân tố chúng tôi có thể sử dụng phân tích hồi quy OLS Các biến với tải trọngâm sẽ loại ra khỏi phân tích và loại trừ khỏi việc hình thành mô hình

Hơn nữa, một nghiên cứu của Lin và Zhilin (2008) trên thị trường Trung Quốc cũng sử dụng kỹ thuật nghiên cứu này để tìm ra ảnh hưởng của EVA lên các công ty Trung Quốc

sử dụng phân tích nhân tố ở bước đầu tiên và phân tích hồi quy ở bước thứ hai Sau Lin và Zhilin (2008), chúng tôi sử dụng mô hình hồi quy đơn và đa biên (OLS) để kiểm tra nội dung thông tin liên quan và xác định mối quan hệ của các phương pháp đo lường khác

nhau với giá trị thị trường gia tăng (MVA) Tuy nhiên chúng tôi xét thấy việc sử dụng mô hình hồi quy đơn biến là không cần thiết vì nó chỉ cho thấy mối quan hệ đơn thuần giữa một biến độc lập và một biến phục thuộc Chúng tôi sử dụng trực tiếp mô hình hồi quy đa biến ngay ở bước thứ hai trong bài nghiên cứu này:

MVA it = β 0 + β1*EPS it + β2*NOPAT it + β3*ROCE it + β4*ROE it + β5*RONW it + +β6*OCF it +ε it (7)

 MVAit là con số của giá trị thị trường gia tăng của doanh nghiệp i trong thời gian t như trên

 NOPATit là lợi nhuận hoạt động sau thuế của doanh nghiệp i trong thời gian t,

 ROCEit là tỷ lệ lợi nhuận trước thuế trên vốn sử dụng cho công ty trong thời gian t,

 ROEit là tỷ lệ thu nhập ròng sau thuế giá trị ròng của công ty trong thời gian t,

 OCFit là dòng tiền từ hoạt động của công ty trong thời gian t, 1it ,

 EPS là thu nhập trên mỗi cổ phần của công ty qua các năm,

 RONW là tỷ suất sinh lợi trên giá trị thuần

 ᶓ là sai số ngẫu nhiên của công ty tại thời điểm i=1,2,3….76 và t=1,2,…8

Mô hình trên cho thấy được mối quan hệ của giá trị thị trường tăng thêm (MVA) và các phương pháp đo lường thành quả doanh nghiệp truyền thống thông thường Tuy nhiên để làm rõ mục đích của nghiên cứu này chúng tôi đưa thêm EVA vào phương trình hồi quy dưới đây:

MVA it = β 0 + β1*EVA it + β2*EPS it +β3*NOPAT it + β4*ROCE it + β5*ROE it + β*RONW + +β6*OCF it +ε it (8)

it- MVAit là con số của giá trị thị trường gia tăng của doanh nghiệp i trong thời gian t như trên

 EVAit là lượng giá trị kinh tế gia tăng của doanh nghiệp i trong thời gian t,

 NOPATit là lợi nhuận hoạt động sau thuế của doanh nghiệp i trong thời gian t,

 ROCEit là tỷ lệ lợi nhuận trước thuế trên vốn sử dụng cho công ty trong thời gian t,

 OCFit là dòng tiền từ hoạt động của công ty trong thời gian t, 1it ,

 EPS là thu nhập trên mỗi cổ phần của công ty qua các năm,

 RONW là tỷ suất sinh lợi trên giá trị thuần

 ᶓ là sai số ngẫu nhiên của công ty tại thời điểm i=1,2,3….76 và t=1,2,…8

3.3.2 Giả thuyết nghiên cứu

H1: Nội dung thông tin tương đối của EVA thì ưu việt hơn những thước đo thành quả khác như ( NOPAT, ROE, ROCE, EPS và OCF) trong giải thích giá trị thị trường những doanh nghiệp

H2: EVA bổ sung nhiều thông tin hơn NOPAT, ROE, ROCE, EPS và OCF trong giải thích giá trị thị trường công ty

3.4 Phương pháp kiểm định

3.4.1 Phương pháp phân tích thành phần chính PCA

Trong thực tế, những bộ dữ liệu mà con người thu thập được có số chiều rất lớn Chính vì kích thước lớn như vậy nên đã gây nhiều khó khăn cho con người trong việc tính toán và phân tích nhằm rút trích ra những thông tin hữu ích.Thế nên bài toán PCA ra đời nhằm mục đích giúp con người giảm bớt gánh nặng chi phí tính toán trên bộ dữ liệu gốc Principle Component Analysis (PCA), đây là một thành quả của đại số mà ngày nay được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực: Công nghệ thông tin, Sinh học,… và cả trong Tài chính

Mục tiêu của PCA là :

- Giảm kích thước của dữ liệu

- Nếu ta có thể giảm số chiều về 2 hoặc 3 chiều, ta có thể dùng các loại đồ thị để hiểu thêm về dữ liệu mà mình đang có, giúp ta nhìn dữ liệu trực quan hơn

- Xử lý vấn đề tương quan giữa các biến trong dữ liệu ban đầu bằng cách sử dụng các biến mới trong không gian mà phương pháp PCA tìm được để mô tả dữ liệu

Bài toán PCA sẽ cho chúng ta biết được mối quan hệ giữa các vector đặc trưng mà trước đó chúng ta có thể chưa biết và từ đó chúng ta có thể trích ra những thông tin mà chúng ta quan tâm.Về mặt đại số, bài toán này dựa trên những tổ hợp tuyến tính ẩn bên trong các biến trong bộ dữ liệu.Về mặt hình học, ta có thể mô tả quá trình tìm ra những thành phần chính giống như việc xoay trục tọa độ, sao cho tổng phương sai của các trục là lớn nhất Như vậy, một biến được loại bỏ đi trong các phân tích đằng sau là vì nó có tải trọng âm, có nghĩa là mức độ giải thích của nó là ngược chiều khi giải thích biến phụ thuộc, không có lợi bao gồm cả yếu tố và biến để thực hiện hồi quy Hơn nữa, phân tích nhân tố được thực hiện với mục đích tìm ra cái gì ảnh hưởng là một yếu tố đặc biệt liên quan đến biến phụ thuộc hay là một loại mối quan hệ ( cùng chiều hay ngược chiều) với biến phụ thuộc

Đây là giảm chiều dữ liệu quan sát được tiến hành trong phân tích thành phần chính PCA của bài nghiên cứu này Tuy nhiên vẫn còn những tiêu chí lựa chọn khác của PCA để giảm chiều dữ liệu

3.4.2 Phương pháp Pooled-OLS

Thông thường chuỗi thời gian của mô hình hồi quy cần một lịch sử đầy đủ dữ liệu để mang lại kết quả mạnh mẽ (bạn cần ít nhất 2 năm của dữ liệu để có được kết quả hợp lý) Nếu bạn có ít hơn 2 năm của dữ liệu, nhưng bạn có điều này cho nhiều nhóm, như các cửa hàng hoặc các sản phẩm tương tự, sau đó bạn vẫn có thể xây dựng một mô hình "gộp lại" bằng cách kết hợp các quan sát chuỗi thời gian trên một số nhóm

Hồi quy gộp thường được thực hiện trên dữ liệu cross- time series , dữ liệu có quan sát theo thời gian cho các đơn vị khác nhau hoặc cross Ví dụ ghép dữ liệu hàng tháng thu nhập thuần cho các công ty khác nhau với thông tin GDP quý cho phép một nhà phân tích

mô hình mối quan hệ giữa thu nhập ròng và GDP ngay cả với Quarters hạn chế về dữ liệu